Kristian Kersting

SCoBotsは、物体の関係理解を向上させることで強化学習を改善する。

画像生成技術における言語が性別ステレオタイプに与える影響。

エキスパートのミクスチャーとモンテカルロツリーサーチを組み合わせて、チェスのパフォーマンスを向上させる。

BOWLLは適応学習システムの新しい基準を作る。

新しいアプローチで、機械が視覚的な概念を効果的に学んで解釈できるようになった。

新しい方法は、人間のフィードバックを使って時系列分析の予測を改善するんだ。

DeiSAMは、ニューラルネットワークと論理的推論を組み合わせて画像理解を向上させるんだ。

新しい方法が複数の時系列データセットからの学習を改善する。

変わる混乱要因の下で機械学習モデルをテストするために作られたデータセット。

ALERTベンチマークは、言語モデルの安全リスクを評価して、応答を改善するんだ。

新しいツリー構造がAIシステムの意思決定の見える化を改善する。

改良されたアタリゲームを通じてAIエージェントの学習を向上させる新しいフレームワーク。

新しいシステムがAIモデルが生成した画像の安全リスクを評価するよ。

学習と論理を組み合わせた新しいアプローチで、AIの推論がより良くなる。

言語モデルを使って強化学習エージェントのための報酬を定義する新しい方法。

新しい方法がトークン化を簡素化して、言語処理の効率を向上させる。

特性介入サムプロダクトネットワークは、混合データにおける因果推論を改善する。

この記事では、AIを使った診断推論を改善するためのNL-DARフレームワークについて探ってるよ。

企業のファンダメンタルズや予測が投資判断にどんな影響を与えるかを学ぼう。

Scarはテキスト生成における有害な言語を減らすことで、言語モデルを強化するよ。

CNA手法は、オーバースムージングに対処してGNNのパフォーマンスを向上させるんだ。

この記事では、機械学習におけるショートカット学習の問題とその対処法について考察しています。

M-ALERTは、5つの言語で安全性のために言語モデルをテストするよ。

論理プログラミングとニューラルネットワークをつなげて、もっと早いAIソリューションを作る。