「cs.LG」カテゴリーアーカイブ

Are Reasoning Models More Prone to Hallucination?

投稿日: 2025年5月30日 作成者: jarxiv

要約 最近進化した大規模な推論モデル（LRMS）は、長い考え方（COT）の推論能 … 続きを読む →

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LoLA: Low-Rank Linear Attention With Sparse Caching

投稿日: 2025年5月30日 作成者: jarxiv

要約 変圧器ベースの大手言語モデルは、長いシーケンスの推論で二次複雑さに悩まされ … 続きを読む →

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Position: Scaling LLM Agents Requires Asymptotic Analysis with LLM Primitives

投稿日: 2025年5月30日 作成者: jarxiv

要約 困難な問題をサブ問題に分解すると、多くの場合、それらをより簡単で効率的に解 … 続きを読む →

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Towards Unified Attribution in Explainable AI, Data-Centric AI, and Mechanistic Interpretability

投稿日: 2025年5月30日 作成者: jarxiv

要約 AIシステムの複雑さの増加により、行動が重要になりました。 モデルの動作を … 続きを読む →

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Active Layer-Contrastive Decoding Reduces Hallucination in Large Language Model Generation

投稿日: 2025年5月30日 作成者: jarxiv

要約 最近のデコード方法は、大規模な言語モデル〜（LLMS）の事実を改善します。 … 続きを読む →

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SLiM: One-shot Quantization and Sparsity with Low-rank Approximation for LLM Weight Compression

投稿日: 2025年5月30日 作成者: jarxiv

要約 LLMの従来のモデル圧縮技術は、高いメモリ消費と遅い推論の課題に対処します … 続きを読む →

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GSO: Challenging Software Optimization Tasks for Evaluating SWE-Agents

投稿日: 2025年5月30日 作成者: jarxiv

要約 高性能ソフトウェアの開発は、専門的な専門知識を必要とする複雑なタスクです。 … 続きを読む →

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SVRPBench: A Realistic Benchmark for Stochastic Vehicle Routing Problem

投稿日: 2025年5月30日 作成者: jarxiv

要約 不確実性の下での堅牢なルーティングは、実際の物流の中心ですが、ほとんどのベ … 続きを読む →

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Unifying Perspectives: Plausible Counterfactual Explanations on Global, Group-wise, and Local Levels

投稿日: 2025年5月30日 作成者: jarxiv

要約 AIシステムの複雑さの高まりにより、説明可能なAI（XAI）を通じて透明性 … 続きを読む →

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COBRA: Contextual Bandit Algorithm for Ensuring Truthful Strategic Agents

投稿日: 2025年5月30日 作成者: jarxiv

要約 このペーパーでは、学習者がコンテキストとエージェントの報告された腕を順次観 … 続きを読む →

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