cs.LG」カテゴリーアーカイブ

Graph Foundation Models for Recommendation: A Comprehensive Survey

要約 推奨システム(RS)は、オンライン情報の広大な広がりをナビゲートするための … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.IR, cs.LG | Graph Foundation Models for Recommendation: A Comprehensive Survey はコメントを受け付けていません

SDC-HSDD-NDSA: Structure Detecting Cluster by Hierarchical Secondary Directed Differential with Normalized Density and Self-Adaption

要約 密度ベースのクラスタリングは、低密度領域によって分離されている限り、任意の … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.LG | SDC-HSDD-NDSA: Structure Detecting Cluster by Hierarchical Secondary Directed Differential with Normalized Density and Self-Adaption はコメントを受け付けていません

Shaping Inductive Bias in Diffusion Models through Frequency-Based Noise Control

要約 拡散確率モデル(DPMS)は、多くの生成タスクで比類のない成功を達成した強 … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.LG | Shaping Inductive Bias in Diffusion Models through Frequency-Based Noise Control はコメントを受け付けていません

Efficient Zero-Order Federated Finetuning of Language Models for Resource-Constrained Devices

要約 Federated Fine-Tuningは、データプライバシーを維持しな … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.LG | Efficient Zero-Order Federated Finetuning of Language Models for Resource-Constrained Devices はコメントを受け付けていません

Strada-LLM: Graph LLM for traffic prediction

要約 トラフィック予測は、インテリジェント輸送システムの重要なコンポーネントです … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.LG | Strada-LLM: Graph LLM for traffic prediction はコメントを受け付けていません

Large Language Models and Synthetic Data for Monitoring Dataset Mentions in Research Papers

要約 研究論文でデータがどのように言及され、使用されるかを追跡することで、データ … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.CL, cs.CY, cs.DB, cs.LG | Large Language Models and Synthetic Data for Monitoring Dataset Mentions in Research Papers はコメントを受け付けていません

SequentialBreak: Large Language Models Can be Fooled by Embedding Jailbreak Prompts into Sequential Prompt Chains

要約 大規模な言語モデル(LLMS)がさまざまなアプリケーションに統合されると、 … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.CL, cs.CR, cs.LG | SequentialBreak: Large Language Models Can be Fooled by Embedding Jailbreak Prompts into Sequential Prompt Chains はコメントを受け付けていません

Programming Every Example: Lifting Pre-training Data Quality Like Experts at Scale

要約 大規模な言語モデルの事前トレーニングは、従来、人間の専門家に依存して、コー … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.CL, cs.LG | Programming Every Example: Lifting Pre-training Data Quality Like Experts at Scale はコメントを受け付けていません

LLM-Powered Preference Elicitation in Combinatorial Assignment

要約 私たちは、組み合わせの割り当てにおける好みの誘発(PE)を簡素化するための … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.GT, cs.LG | LLM-Powered Preference Elicitation in Combinatorial Assignment はコメントを受け付けていません

ExplainReduce: Summarising local explanations via proxies

要約 最も一般的に使用される非線形機械学習方法は、人間にとって解釈できないクロー … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.HC, cs.LG, I.2.4 | ExplainReduce: Summarising local explanations via proxies はコメントを受け付けていません