I.2.0」カテゴリーアーカイブ

Resource-Efficient Language Models: Quantization for Fast and Accessible Inference

要約 大規模な言語モデルは自然言語処理を大幅に進めていますが、その重いリソースの … 続きを読む

カテゴリー: 68T07, cs.AI, I.2.0 | Resource-Efficient Language Models: Quantization for Fast and Accessible Inference はコメントを受け付けていません

Emotions in Artificial Intelligence

要約 この概念的貢献は、AIシステムが人間や動物が経験するように感情をどのように … 続きを読む

カテゴリー: 68T01, 68T37, cs.AI, cs.CY, I.2.0 | Emotions in Artificial Intelligence はコメントを受け付けていません

Emotion-Gradient Metacognitive RSI (Part I): Theoretical Foundations and Single-Agent Architecture

要約 感情勾配のメタ認知的再帰的自己改善(EG-MRSI)フレームワークを提示し … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.LG, I.2.0 | Emotion-Gradient Metacognitive RSI (Part I): Theoretical Foundations and Single-Agent Architecture はコメントを受け付けていません

Deep Optimal Transport for Domain Adaptation on SPD Manifolds

要約 幾何学的なディープラーニングの最近の進歩により、特にセッション全体で分布シ … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.LG, eess.SP, I.2.0 | Deep Optimal Transport for Domain Adaptation on SPD Manifolds はコメントを受け付けていません

Credible plan-driven RAG method for Multi-hop Question Answering

要約 マルチホップ質問応答(QA)は、検索された生成(RAG)にかなりの課題を提 … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.CL, I.2.0 | Credible plan-driven RAG method for Multi-hop Question Answering はコメントを受け付けていません

Achieving Distributive Justice in Federated Learning via Uncertainty Quantification

要約 連合学習のクライアントレベルの公平性メトリックは、連邦のすべてのクライアン … 続きを読む

カテゴリー: 68T01, cs.AI, cs.LG, I.2.0, stat.ML | Achieving Distributive Justice in Federated Learning via Uncertainty Quantification はコメントを受け付けていません

Learning Actionable World Models for Industrial Process Control

要約 (パッシブ)プロセスモニタリングからアクティブプロセス制御に移行するには、 … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.LG, cs.SY, eess.SY, I.2.0 | Learning Actionable World Models for Industrial Process Control はコメントを受け付けていません

Proof-Carrying Neuro-Symbolic Code

要約 この招待された論文は、「神経系コード」の「プルーフを運ぶ神経系コード」の概 … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.LO, cs.PL, I.2.0 | Proof-Carrying Neuro-Symbolic Code はコメントを受け付けていません

Evaluating the Application of SOLID Principles in Modern AI Framework Architectures

要約 この研究では、最新のAIフレームワーク、特にTensorflowとScik … 続きを読む

カテゴリー: 68N19, 68T01, cs.AI, cs.LG, cs.SE, I.2.0 | Evaluating the Application of SOLID Principles in Modern AI Framework Architectures はコメントを受け付けていません

BEATS: Bias Evaluation and Assessment Test Suite for Large Language Models

要約 この研究では、大規模な言語モデル(LLMS)におけるバイアス、倫理、公平性 … 続きを読む

カテゴリー: (Primary), 68T50, cs.AI, cs.CL, I.2.0 | BEATS: Bias Evaluation and Assessment Test Suite for Large Language Models はコメントを受け付けていません