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Jekyll-and-Hyde Tipping Point in an AI’s Behavior
要約 AIへの信頼は、LLMの出力（たとえばChatGPT）が間違っていること、 … 続きを読む
カテゴリー: cs.AI, cs.CY, nlin.AO, physics.comp-ph, physics.soc-ph
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Network Alignment
要約 複雑なネットワークは、物理的または仮想複雑なシステムをモデル化するために頻 … 続きを読む
カテゴリー: cs.CL, physics.soc-ph
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OpenTuringBench: An Open-Model-based Benchmark and Framework for Machine-Generated Text Detection and Attribution
要約 オープンな言語モデル（OLLM）は、生成AIアプリケーションでますます活用 … 続きを読む
カテゴリー: cs.AI, cs.CL, cs.CY, cs.HC, physics.soc-ph
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Unifying Physics- and Data-Driven Modeling via Novel Causal Spatiotemporal Graph Neural Network for Interpretable Epidemic Forecasting
要約 正確な流行予測は、効果的な疾病管理と予防のために重要です。 従来のコンパー … 続きを読む
Exploiting individual differences to bootstrap communication
要約 信号の意図された意味は、最初に生成されたときに受信機に不明であるため、通信 … 続きを読む
カテゴリー: cs.CL, physics.soc-ph, q-bio.PE
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Study of scaling laws in language families
要約 この記事では、言語家族内のスケーリング法則を調査し、6,000を超える言語 … 続きを読む
カテゴリー: cs.CL, physics.soc-ph
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Is Contrasting All You Need? Contrastive Learning for the Detection and Attribution of AI-generated Text
要約 大規模な言語モデルの開発における重要な進歩は、人間とAIの生成されたテキス … 続きを読む
カテゴリー: cs.AI, cs.CL, cs.CY, cs.HC, physics.soc-ph
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HOG-Diff: Higher-Order Guided Diffusion for Graph Generation
要約 グラフの生成は、経験的な分析には複雑で非系統的な構造を深く理解する必要があ … 続きを読む
カテゴリー: cs.AI, cs.LG, cs.SI, physics.soc-ph
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Geospatial distributions reflect rates of evolution of features of language
要約 言語の変化の速度を定量化することは、言語の歴史的な進化がまばらに文書化され … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.stat-mech, cs.CL, nlin.AO, physics.soc-ph
Geospatial distributions reflect rates of evolution of features of language はコメントを受け付けていません
Why is the estimation of metaorder impact with public market data so challenging?
要約 市場の影響と大規模な取引の取引コスト（メタオーダー）の推定は、金融において … 続きを読む
カテゴリー: cs.AI, econ.EM, physics.soc-ph, q-fin.TR
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