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CLAIM: An Intent-Driven Multi-Agent Framework for Analyzing Manipulation in Courtroom Dialogues
要約 法廷は、命が決定され、運命が封印される場所であるが、操作は不浸透ではない。 … 続きを読む
Rethinking the Role of Prompting Strategies in LLM Test-Time Scaling: A Perspective of Probability Theory
要約 最近、大規模な言語モデル（LLM）でのスケーリングテスト時間コンピューティ … 続きを読む
SLAC: Simulation-Pretrained Latent Action Space for Whole-Body Real-World RL
要約 有能な家庭用および産業ロボットを建設するには、モバイルマニピュレーターなど … 続きを読む
Horizon Reduction Makes RL Scalable
要約 この作業では、オフライン強化学習（RL）アルゴリズムのスケーラビリティを研 … 続きを読む
Physics-Constrained Flow Matching: Sampling Generative Models with Hard Constraints
要約 深い生成モデルは最近、部分微分方程式（PDE）によって支配された物理システ … 続きを読む
CatNet: Controlling the False Discovery Rate in LSTM with SHAP Feature Importance and Gaussian Mirrors
要約 誤検出率（FDR）を効果的に制御し、LSTMで重要な機能を選択するアルゴリ … 続きを読む
MACS: Multi-Agent Reinforcement Learning for Optimization of Crystal Structures
要約 原子構造のジオメトリ最適化は、計算化学および材料の設計において一般的かつ重 … 続きを読む
TracLLM: A Generic Framework for Attributing Long Context LLMs
要約 長いコンテキストの大規模な言語モデル（LLM）は、RAG、エージェント、広 … 続きを読む
Thinking Beyond Visibility: A Near-Optimal Policy Framework for Locally Interdependent Multi-Agent MDPs
要約 分散化された部分的に観察可能なマルコフ決定プロセス（DEC-POMDP）は … 続きを読む
Dreaming up scale invariance via inverse renormalization group
要約 最小限のニューラルネットワークが、2次元ISINGモデルで繰り込みグループ … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.stat-mech, cs.CV, cs.LG
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