「cs.LG」カテゴリーアーカイブ

Matrix Factorization for Inferring Associations and Missing Links

投稿日: 2025年3月7日 作成者: jarxiv

要約 ミスリンク予測は、知識グラフの推奨システム、生物学、社会科学、サイバーセキ … 続きを読む →

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L1: Controlling How Long A Reasoning Model Thinks With Reinforcement Learning

投稿日: 2025年3月7日 作成者: jarxiv

要約 Reasoning Languageモデルは、「Thinking long … 続きを読む →

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Universality of Layer-Level Entropy-Weighted Quantization Beyond Model Architecture and Size

投稿日: 2025年3月7日 作成者: jarxiv

要約 エントロピー加重量子化（EWQ）を使用して、大規模な言語モデル（LLMS） … 続きを読む →

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Scaling Rich Style-Prompted Text-to-Speech Datasets

投稿日: 2025年3月7日 作成者: jarxiv

要約 豊かなスタイルのキャプションでスピーチの発話を注釈する大規模なデータセット … 続きを読む →

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Predictable Scale: Part I — Optimal Hyperparameter Scaling Law in Large Language Model Pretraining

投稿日: 2025年3月7日 作成者: jarxiv

要約 多様なタスクにわたる大規模な言語モデル（LLM）の印象的な機能は現在確立さ … 続きを読む →

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Enough Coin Flips Can Make LLMs Act Bayesian

投稿日: 2025年3月7日 作成者: jarxiv

要約 大規模な言語モデル（LLMS）は、入力プロンプトに与えられた少数のショット … 続きを読む →

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L$^2$M: Mutual Information Scaling Law for Long-Context Language Modeling

投稿日: 2025年3月7日 作成者: jarxiv

要約 私たちは、長距離依存関係を支配する自然言語で法律をスケーリングする二部の相 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.CL, cs.IT, cs.LG, math.IT, physics.data-an | L$^2$M: Mutual Information Scaling Law for Long-Context Language Modeling はコメントを受け付けていません

MobileViM: A Light-weight and Dimension-independent Vision Mamba for 3D Medical Image Analysis

投稿日: 2025年3月7日 作成者: jarxiv

要約 3次元（3D）医療画像の効率的な評価は、ヘルスケアにおける診断慣行および治 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.CV, cs.LG, cs.NI | MobileViM: A Light-weight and Dimension-independent Vision Mamba for 3D Medical Image Analysis はコメントを受け付けていません

Learning Object Placement Programs for Indoor Scene Synthesis with Iterative Self Training

投稿日: 2025年3月7日 作成者: jarxiv

要約 データ駆動型および自己回復的な屋内シーンの合成システムは、オブジェクトを一 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.CV, cs.GR, cs.LG, I.3.6 | Learning Object Placement Programs for Indoor Scene Synthesis with Iterative Self Training はコメントを受け付けていません

MMGDreamer: Mixed-Modality Graph for Geometry-Controllable 3D Indoor Scene Generation

投稿日: 2025年3月7日 作成者: jarxiv

要約 制御可能な3Dシーン生成には、仮想現実とインテリアデザインに広範なアプリケ … 続きを読む →

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