「cs.LG」カテゴリーアーカイブ

RL-DAUNCE: Reinforcement Learning-Driven Data Assimilation with Uncertainty-Aware Constrained Ensembles

投稿日: 2025年5月9日 作成者: jarxiv

要約 機械学習は、データ同化を強化するための強力なツールになりました。 監督され … 続きを読む →

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Multi-objective optimisation via the R2 utilities

投稿日: 2025年5月9日 作成者: jarxiv

要約 多目的最適化の目標は、複数の目標間の可能な限り最高のトレードオフを説明する … 続きを読む →

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Facets of Disparate Impact: Evaluating Legally Consistent Bias in Machine Learning

投稿日: 2025年5月9日 作成者: jarxiv

要約 現在の法的基準を活用して、斬新なメトリック「客観的公平性インデックス」を使 … 続きを読む →

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G-FOCUS: Towards a Robust Method for Assessing UI Design Persuasiveness

投稿日: 2025年5月9日 作成者: jarxiv

要約 ユーザーインターフェイス（UI）のデザインの有効性を評価することは、美学を … 続きを読む →

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Accurate and Diverse LLM Mathematical Reasoning via Automated PRM-Guided GFlowNets

投稿日: 2025年5月9日 作成者: jarxiv

要約 数学のような複雑なドメインでは、正確性と多様な推論の両方を達成することは、 … 続きを読む →

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CodeMixBench: Evaluating Large Language Models on Code Generation with Code-Mixed Prompts

投稿日: 2025年5月9日 作成者: jarxiv

要約 大規模な言語モデル（LLMS）は、コード生成タスクで顕著な成功を収め、コー … 続きを読む →

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Combating Confirmation Bias: A Unified Pseudo-Labeling Framework for Entity Alignment

投稿日: 2025年5月9日 作成者: jarxiv

要約 エンティティアラインメント（EA）は、同じ実世界のアイデンティティを指すさ … 続きを読む →

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Faster, Cheaper, Better: Multi-Objective Hyperparameter Optimization for LLM and RAG Systems

投稿日: 2025年5月9日 作成者: jarxiv

要約 検索拡張生成（RAG）は、大規模な言語モデル（LLM）システムを改善するた … 続きを読む →

カテゴリー: 62P30, 68Q32, 68T20, 90C29, cs.AI, cs.CL, cs.LG, G.1.6 | Faster, Cheaper, Better: Multi-Objective Hyperparameter Optimization for LLM and RAG Systems はコメントを受け付けていません

Understanding In-context Learning of Addition via Activation Subspaces

投稿日: 2025年5月9日 作成者: jarxiv

要約 コンテキスト内学習を実行するには、言語モデルは個々の少数のショット例から信 … 続きを読む →

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Re-evaluating Open-ended Evaluation of Large Language Models

投稿日: 2025年5月9日 作成者: jarxiv

要約 評価は、伝統的に特定のスキルの候補者のランキングに焦点を当ててきました。 … 続きを読む →

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