I.2.0」カテゴリーアーカイブ

Articulation Work and Tinkering for Fairness in Machine Learning

要約 公平な AI の分野は、計算モデリングを通じて偏ったアルゴリズムに対抗する … 続きを読む

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CerberusDet: Unified Multi-Task Object Detection

要約 オブジェクトの検出は、コンピューター ビジョンの中核となるタスクです。 長 … 続きを読む

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A Review of Nine Physics Engines for Reinforcement Learning Research

要約 強化学習 (RL) 研究で使用される一般的なシミュレーション エンジンとフ … 続きを読む

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African Democracy in the Era of Generative Disinformation: Challenges and Countermeasures against AI-Generated Propaganda

要約 生成型 AI の悪影響に関する著名な言説を踏まえ、AI が生成するプロパガ … 続きを読む

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Prediction Instability in Machine Learning Ensembles

要約 機械学習のアンサンブルでは、複数のモデルからの予測が集約される。応用問題に … 続きを読む

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Artificial Inductive Bias for Synthetic Tabular Data Generation in Data-Scarce Scenarios

要約 深層生成モデル(Deep Generative Models:DGM)を用 … 続きを読む

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Deceptive Diffusion: Generating Synthetic Adversarial Examples

要約 私たちは、欺瞞的拡散の概念を導入します。つまり、生成 AI モデルをトレー … 続きを読む

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Solution Concepts in Hierarchical Games under Bounded Rationality with Applications to Autonomous Driving

要約 自動運転車 (AV) が通常の人間の交通にさらに統合されるようになるにつれ … 続きを読む

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Social Choice Should Guide AI Alignment in Dealing with Diverse Human Feedback

要約 GPT-4 などの財団モデルは、犯罪の幇助や人種差別的なテキストの作成など … 続きを読む

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Graph Language Models

要約 言語モデル(Language Models: LM)は自然言語処理(NLP … 続きを読む

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