cs.IR」カテゴリーアーカイブ

Exploring Social Choice Mechanisms for Recommendation Fairness in SCRUF

要約 レコメンダー システムにおける公平性の問題は、実際には複雑なことが多く、単 … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.IR | Exploring Social Choice Mechanisms for Recommendation Fairness in SCRUF はコメントを受け付けていません

DSPy: Compiling Declarative Language Model Calls into Self-Improving Pipelines

要約 ML コミュニティは、言語モデル (LM) をプロンプトし、複雑なタスクを … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.CL, cs.IR, cs.LG | DSPy: Compiling Declarative Language Model Calls into Self-Improving Pipelines はコメントを受け付けていません

Retrieval meets Long Context Large Language Models

要約 最近、大規模言語モデル (LLM) のコンテキスト ウィンドウを拡張するこ … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.CL, cs.IR, cs.LG | Retrieval meets Long Context Large Language Models はコメントを受け付けていません

CompoDiff: Versatile Composed Image Retrieval With Latent Diffusion

要約 この論文では、潜在拡散による合成画像検索 (CIR) を解決するための新し … 続きを読む

カテゴリー: cs.CV, cs.IR | CompoDiff: Versatile Composed Image Retrieval With Latent Diffusion はコメントを受け付けていません

Dual Correction Strategy for Ranking Distillation in Top-N Recommender System

要約 知識蒸留(Knowledge Distillation: KD)は、十分に … 続きを読む

カテゴリー: cs.IR, cs.LG | Dual Correction Strategy for Ranking Distillation in Top-N Recommender System はコメントを受け付けていません

Zero-Shot Recommendations with Pre-Trained Large Language Models for Multimodal Nudging

要約 生成 AI の分野における最近の進歩を活用した、マルチモーダルな非定常コン … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.CL, cs.IR, cs.LG, cs.MM | Zero-Shot Recommendations with Pre-Trained Large Language Models for Multimodal Nudging はコメントを受け付けていません

Mol-Instructions: A Large-Scale Biomolecular Instruction Dataset for Large Language Models

要約 大規模言語モデル (LLM) は、その優れたタスク処理能力と革新的な出力に … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.CE, cs.CL, cs.IR, cs.LG, q-bio.QM | Mol-Instructions: A Large-Scale Biomolecular Instruction Dataset for Large Language Models はコメントを受け付けていません

Pre-trained Neural Recommenders: A Transferable Zero-Shot Framework for Recommendation Systems

要約 最新のニューラル協調フィルタリング技術は、電子商取引、ソーシャル メディア … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.IR | Pre-trained Neural Recommenders: A Transferable Zero-Shot Framework for Recommendation Systems はコメントを受け付けていません

Temporal graph models fail to capture global temporal dynamics

要約 最近リリースされた時間グラフ ベンチマークは、動的リンク プロパティ予測の … 続きを読む

カテゴリー: 68T07, cs.IR, cs.LG, I.2.6 | Temporal graph models fail to capture global temporal dynamics はコメントを受け付けていません

Identifiability Matters: Revealing the Hidden Recoverable Condition in Unbiased Learning to Rank

要約 Unbiased Learning to Rank (ULTR) のアプリ … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.IR, cs.LG | Identifiability Matters: Revealing the Hidden Recoverable Condition in Unbiased Learning to Rank はコメントを受け付けていません