Luc De Raedt

LLMとヒューリスティック手法を使って、効果的で効率的な計画を作る新しいアプローチ。

CLEVR-POCデータセットは、隠れた物体のシナリオを使って視覚的質問応答における推論を強化するんだ。

ニューラルネットワークとシンボリック推論を組み合わせて、進んだAI機能を実現する。

この研究は、難しい3-SAT問題を使ってLLMの推論スキルを評価してるよ。

EXALは神経シンボリックAIシステムの学習と推論を効率よく改善する。

NeSyAはニューラルネットワークとシンボリック推論を組み合わせて、もっと賢いAIを実現してるよ。

関係のあるニューラルシンボリックマルコフモデルはAIの学習と推論能力を向上させる。