cs.LO」カテゴリーアーカイブ

Logical forms complement probability in understanding language model (and human) performance

要約 自然言語での計画のために大規模な言語モデル(LLM)を使用することに関心が … 続きを読む

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Explain Yourself, Briefly! Self-Explaining Neural Networks with Concise Sufficient Reasons

要約 *最小限の十分な理由*一般的な説明の形式を表します – それに … 続きを読む

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Shield Synthesis for LTL Modulo Theories

要約 近年、機械学習(ML)モデルは、さまざまなドメインで顕著な成功を収めていま … 続きを読む

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Logical forms complement probability in understanding language model (and human) performance

要約 自然言語での計画のために大規模な言語モデル(LLM)を使用することに関心が … 続きを読む

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Checking Trustworthiness of Probabilistic Computations in a Typed Natural Deduction System

要約 この論文では、現在のAIアプリケーションのように、確率的計算プロセスの信頼 … 続きを読む

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A Semantic Parsing Algorithm to Solve Linear Ordering Problems

要約 自ない推論を使用してエンティティをアレンジするためにモデルが必要とする線形 … 続きを読む

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Strong Equivalence in Answer Set Programming with Constraints

要約 制約を備えた回答セットプログラミングの拡張フレームワーク内の強力な同等性の … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.LO, I.2.4 | Strong Equivalence in Answer Set Programming with Constraints はコメントを受け付けていません

Explain Yourself, Briefly! Self-Explaining Neural Networks with Concise Sufficient Reasons

要約 十分な十分な理由は、説明の一般的な形式を表しています。これは、対応する値に … 続きを読む

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Token Assorted: Mixing Latent and Text Tokens for Improved Language Model Reasoning

要約 大規模な言語モデル(LLMS)は、テキストトークンによって段階的な思考プロ … 続きを読む

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Simplifying Formal Proof-Generating Models with ChatGPT and Basic Searching Techniques

要約 正式な証明生成の課題には豊かな歴史がありますが、現代のテクニックにより、私 … 続きを読む

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