cs.LG」カテゴリーアーカイブ

Context is Key in Agent Security

要約 人間であろうとシステムであろうと、アクションの安全性を判断すると、アクショ … 続きを読む

カテゴリー: cs.CL, cs.CR, cs.LG | Context is Key in Agent Security はコメントを受け付けていません

Self-reflecting Large Language Models: A Hegelian Dialectical Approach

要約 哲学的なレンズを介してNLPを調査することは、最近、計算方法を古典的な哲学 … 続きを読む

カテゴリー: cs.CL, cs.HC, cs.LG | Self-reflecting Large Language Models: A Hegelian Dialectical Approach はコメントを受け付けていません

Optimizing Large Language Model Training Using FP4 Quantization

要約 大規模な言語モデル(LLM)をトレーニングするという計算需要の増加は、より … 続きを読む

カテゴリー: cs.CL, cs.LG | Optimizing Large Language Model Training Using FP4 Quantization はコメントを受け付けていません

Coupling without Communication and Drafter-Invariant Speculative Decoding

要約 アリスに分布$ p $があり、ボブには分布$ q $があるとします。 アリ … 続きを読む

カテゴリー: cs.CL, cs.DS, cs.LG | Coupling without Communication and Drafter-Invariant Speculative Decoding はコメントを受け付けていません

Knowledge Discovery using Unsupervised Cognition

要約 知識の発見は、データセットを理解して解釈し、そのコンポーネント間の根本的な … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.LG | Knowledge Discovery using Unsupervised Cognition はコメントを受け付けていません

Scaling laws for decoding images from brain activity

要約 生成AIは最近、脳の活動からの画像の解読を推進しました。 これらのアプロー … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.LG, eess.IV, q-bio.NC | Scaling laws for decoding images from brain activity はコメントを受け付けていません

Effective Interplay between Sparsity and Quantization: From Theory to Practice

要約 深いニューラルネットワーク(DNNS)のサイズの増加には、計算とメモリのフ … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.LG | Effective Interplay between Sparsity and Quantization: From Theory to Practice はコメントを受け付けていません

Agential AI for Integrated Continual Learning, Deliberative Behavior, and Comprehensible Models

要約 現代の機械学習パラダイムは、統計データ分析に優れており、古典的なAIができ … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.LG | Agential AI for Integrated Continual Learning, Deliberative Behavior, and Comprehensible Models はコメントを受け付けていません

TAID: Temporally Adaptive Interpolated Distillation for Efficient Knowledge Transfer in Language Models

要約 因果言語モデルは顕著な能力を実証していますが、そのサイズは、リソースに制約 … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.CL, cs.LG | TAID: Temporally Adaptive Interpolated Distillation for Efficient Knowledge Transfer in Language Models はコメントを受け付けていません

Exact Computation of Any-Order Shapley Interactions for Graph Neural Networks

要約 グラフ構造データを含む機械学習(ML)予測タスクにおけるグラフニューラルネ … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.LG | Exact Computation of Any-Order Shapley Interactions for Graph Neural Networks はコメントを受け付けていません