「cs.PL」カテゴリーアーカイブ

XGrammar: Flexible and Efficient Structured Generation Engine for Large Language Models

投稿日: 2024年11月28日 作成者: jarxiv

要約 LLM エージェントのアプリケーションはますます複雑かつ多様化しており、コ … 続きを読む →

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XGrammar: Flexible and Efficient Structured Generation Engine for Large Language Models

投稿日: 2024年11月25日 作成者: jarxiv

要約 LLM エージェントのアプリケーションはますます複雑かつ多様化しており、コ … 続きを読む →

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The Master-Slave Encoder Model for Improving Patent Text Summarization: A New Approach to Combining Specifications and Claims

投稿日: 2024年11月22日 作成者: jarxiv

要約 従来の特許明細書のみに由来する特許文要約生成モデルによる生成品質不足の問題 … 続きを読む →

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Linguacodus: A Synergistic Framework for Transformative Code Generation in Machine Learning Pipelines

投稿日: 2024年11月22日 作成者: jarxiv

要約 進化し続ける機械学習の状況において、自然言語記述を実行可能コードにシームレ … 続きを読む →

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Soda: An Object-Oriented Functional Language for Specifying Human-Centered Problems

投稿日: 2024年11月21日 作成者: jarxiv

要約 私たちは、性質と量を自然な方法で扱うのに役立ち、それらの正しさをチェックす … 続きを読む →

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Is Programming by Example solved by LLMs?

投稿日: 2024年11月20日 作成者: jarxiv

要約 Programming-by-Examples (PBE) は、入出力サン … 続きを読む →

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The why, what, and how of AI-based coding in scientific research

投稿日: 2024年11月19日 作成者: jarxiv

要約 コンピューター プログラミング (コーディング) は、さまざまな分野の研究 … 続きを読む →

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Programming Distributed Collective Processes in the eXchange Calculus

投稿日: 2024年11月12日 作成者: jarxiv

要約 モノのインターネット (IoT) などの最近のトレンドは、ほぼすべての種類 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.DC, cs.MA, cs.PL, D.1.3 | Programming Distributed Collective Processes in the eXchange Calculus はコメントを受け付けていません

OpenCoder: The Open Cookbook for Top-Tier Code Large Language Models

投稿日: 2024年11月8日 作成者: jarxiv

要約 コードの大規模言語モデル (LLM) は、コード生成、推論タスク、エージェ … 続きを読む →

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SynCode: LLM Generation with Grammar Augmentation

投稿日: 2024年11月7日 作成者: jarxiv

要約 LLM は、複雑な AI アプリケーションで広く使用されています。 これら … 続きを読む →

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