cs.LG」カテゴリーアーカイブ

Data-Efficient Pretraining with Group-Level Data Influence Modeling

要約 データ効率の高い事前脱出は、スケーリング法則を高める大きな可能性を示してい … 続きを読む

カテゴリー: cs.CL, cs.LG | Data-Efficient Pretraining with Group-Level Data Influence Modeling はコメントを受け付けていません

TritonBench: Benchmarking Large Language Model Capabilities for Generating Triton Operators

要約 効率的なGPUカーネルを構築するために設計された高レベルのPythonのよ … 続きを読む

カテゴリー: cs.CL, cs.LG | TritonBench: Benchmarking Large Language Model Capabilities for Generating Triton Operators はコメントを受け付けていません

Prompt-to-Leaderboard

要約 大規模な言語モデル(LLM)評価は、通常、精度や人間の好みなどの集計された … 続きを読む

カテゴリー: cs.CL, cs.LG | Prompt-to-Leaderboard はコメントを受け付けていません

General Uncertainty Estimation with Delta Variances

要約 意思決定者は、限られたデータによって引き起こされる不確実性に苦しむ可能性が … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.LG, stat.AP, stat.ML | General Uncertainty Estimation with Delta Variances はコメントを受け付けていません

Not All Data are Good Labels: On the Self-supervised Labeling for Time Series Forecasting

要約 時系列予測(TSF)はさまざまなドメインで重要なタスクですが、既存のTSF … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.LG | Not All Data are Good Labels: On the Self-supervised Labeling for Time Series Forecasting はコメントを受け付けていません

Revealing the Relationship Between Publication Bias and Chemical Reactivity with Contrastive Learning

要約 合成方法の基質耐性と一般性は、しばしば「基質範囲」テーブルに紹介されます。 … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.LG, physics.chem-ph, q-bio.BM | Revealing the Relationship Between Publication Bias and Chemical Reactivity with Contrastive Learning はコメントを受け付けていません

Ranking Joint Policies in Dynamic Games using Evolutionary Dynamics

要約 NASH平衡などのゲーム理論ソリューションの概念は、マルチプレイヤーゲーム … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.LG, cs.MA | Ranking Joint Policies in Dynamic Games using Evolutionary Dynamics はコメントを受け付けていません

XLand-100B: A Large-Scale Multi-Task Dataset for In-Context Reinforcement Learning

要約 大規模な言語およびコンピュータービジョンモデルにおけるコンテキスト学習パラ … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.LG | XLand-100B: A Large-Scale Multi-Task Dataset for In-Context Reinforcement Learning はコメントを受け付けていません

EquivaMap: Leveraging LLMs for Automatic Equivalence Checking of Optimization Formulations

要約 組み合わせの最適化における根本的な問題は、同等の定式化を特定することです。 … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.LG, math.OC | EquivaMap: Leveraging LLMs for Automatic Equivalence Checking of Optimization Formulations はコメントを受け付けていません

Towards impactful challenges: post-challenge paper, benchmarks and other dissemination actions

要約 AIチャレンジの結論は、ライフサイクルの終わりではありません。 長期にわた … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.LG | Towards impactful challenges: post-challenge paper, benchmarks and other dissemination actions はコメントを受け付けていません