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Communicating Likelihoods with Normalising Flows
要約 マシンラーニングベースのワークフローを提示して、そのサンプルから未使用の可 … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, hep-ex, hep-ph, physics.data-an
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SpecTUS: Spectral Translator for Unknown Structures annotation from EI-MS spectra
要約 質量スペクトルからの化合物の識別と構造注釈は、薬物検出、刑事法医学、小分子 … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, physics.data-an
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Free Energy Risk Metrics for Systemically Safe AI: Gatekeeping Multi-Agent Study
要約 エージェントおよびマルチエージェントシステムのリスクを測定するための基盤と … 続きを読む
カテゴリー: cs.AI, cs.LG, cs.MA, physics.data-an, stat.ML
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Phase Transitions in Large Language Models and the $O(N)$ Model
要約 大規模な言語モデル（LLM）は、前例のない豊富なスケーリング動作を示します … 続きを読む
カテゴリー: cs.CL, cs.LG, hep-th, physics.data-an
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Physics of Skill Learning
要約 私たちは、スキル学習の物理学、つまりトレーニング中にニューラル ネットワー … 続きを読む
カテゴリー: cs.AI, cs.LG, physics.data-an, stat.ML
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Avoiding subtraction and division of stochastic signals using normalizing flows: NFdeconvolve
要約 科学の世界全体で、私たちは確率信号を減算したり除算したりすることがあります … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, math.PR, physics.data-an, q-bio.QM, stat.ML
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Large Physics Models: Towards a collaborative approach with Large Language Models and Foundation Models
要約 このペーパーでは、大規模物理モデル (LPM) と呼ばれる、物理学に特化し … 続きを読む
カテゴリー: cs.AI, hep-ph, physics.comp-ph, physics.data-an, physics.hist-ph
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Segment Anything Model for Zero-shot Single Particle Tracking in Liquid Phase Transmission Electron Microscopy
要約 液相透過電子顕微鏡 (LPTEM) は、比類のない空間分解能と時間分解能の … 続きを読む
カテゴリー: cs.CV, physics.data-an
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FAIR Universe HiggsML Uncertainty Challenge Competition
要約 FAIR Universe — HiggsML Uncerta … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, hep-ex, hep-ph, physics.data-an
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Multi-Scale Node Embeddings for Graph Modeling and Generation
要約 ネットワーク サイエンスと機械学習の間のインターフェイスに位置するノード埋 … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, econ.GN, physics.data-an, physics.soc-ph, q-fin.EC
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