cs.LG」カテゴリーアーカイブ

Activated LoRA: Fine-tuned LLMs for Intrinsics

要約 低ランク適応(LORA)は、大規模な基礎モデルの重みを微調整するための非常 … 続きを読む

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Parameter Symmetry Potentially Unifies Deep Learning Theory

要約 現代の大規模なAIシステムにおける学習のダイナミクスは階層的であり、多くの … 続きを読む

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ProgRM: Build Better GUI Agents with Progress Rewards

要約 LLMベースの(大手言語モデル)GUI(グラフィカルユーザーインターフェイ … 続きを読む

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Reward Model Overoptimisation in Iterated RLHF

要約 人間のフィードバック(RLHF)からの強化学習は、大規模な言語モデルを人間 … 続きを読む

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Leveraging KANs for Expedient Training of Multichannel MLPs via Preconditioning and Geometric Refinement

要約 多層パーセプロン(MLP)は、さまざまな現代の深い学習フレームワークで使用 … 続きを読む

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Gaming Tool Preferences in Agentic LLMs

要約 大規模な言語モデル(LLMS)は、モデルコンテキストプロトコル(MCP)の … 続きを読む

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Lost in the Haystack: Smaller Needles are More Difficult for LLMs to Find

要約 大規模な言語モデル(LLM)は、ヘイスタックの針タスクで大きな課題に直面し … 続きを読む

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MR-EEGWaveNet: Multiresolutional EEGWaveNet for Seizure Detection from Long EEG Recordings

要約 一般化された発作検出モデルの機能エンジニアリングは、依然として大きな課題で … 続きを読む

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To Glue or Not to Glue? Classical vs Learned Image Matching for Mobile Mapping Cameras to Textured Semantic 3D Building Models

要約 機能マッチングは、画像登録、モーションからの構造、視覚的ローカリゼーション … 続きを読む

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SemSegBench & DetecBench: Benchmarking Reliability and Generalization Beyond Classification

要約 深い学習における信頼性と一般化は、画像分類の文脈で主に研究されています。 … 続きを読む

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