この研究では、LLMがバグ報告の要約を人間の評価者とどう比較するかを調べてるんだ。
Abhishek Kumar, Sonia Haiduc, Partha Pratim Das
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LLM に関する最新の記事
新しい方法で言語モデルのツール選びが強化されてる。
Suhong Moon, Siddharth Jha, Lutfi Eren Erdogan
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新しいベンチマークが医療診断に使われる言語モデルのバイアスを評価してるよ。
Rajat Rawat, Hudson McBride, Dhiyaan Nirmal
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この研究は、ソフトウェアの欠陥を見つけたり脆弱性を検出するために、異なるLLMを比較してるんだ。
Ratnadira Widyasari, David Lo, Lizi Liao
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AIvrilは、自動構文チェックと機能検証を通じてRTLコード生成を強化するよ。
Mubashir ul Islam, Humza Sami, Pierre-Emmanuel Gaillardon
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LLMがどのようにして異常なデータのインスタンスをうまく特定できるかを探る。
Ruiyao Xu, Kaize Ding
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モジュラー設計を通じて言語モデルの効率と適応性を探る。
Chaojun Xiao, Zhengyan Zhang, Chenyang Song
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新しいフレームワークGenDFIRがサイバーイベントのタイムライン分析を強化するよ。
Fatma Yasmine Loumachi, Mohamed Chahine Ghanem
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より良いプロンプトは、LLMによって生成される合成の表形式データの質を高める。
Banooqa Banday, Kowshik Thopalli, Tanzima Z. Islam
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LLMを使って、ゴチャゴチャしたIoTデータからイベントログの作成を効率化する方法を学ぼう。
Mohsen Shirali, Mohammadreza Fani Sani, Zahra Ahmadi
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調査が、小児科でのLLMの使用と懸念についての洞察を明らかにした。
Loretta Gasparini, N. Phillipson, D. Capurro
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新しい方法がメタデータをナレッジグラフに繋げて、データの解釈をより良くするんだ。
Margherita Martorana, Xueli Pan, Benno Kruit
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研究が、言語モデルがEHRログを使って患者の退院を予測する方法を探ってるよ。
You Chen, X. Zhang, C. Yan
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この研究は、モデルがテーブルを使って質問に答える方法を改善するんだ。
Ruya Jiang, Chun Wang, Weihong Deng
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この研究は、LLMがSPARQLクエリやナレッジグラフをどう扱うかを評価してるよ。
Lars-Peter Meyer, Johannes Frey, Felix Brei
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テーブルトークゲームで関数呼び出しを使ってAIゲームマスターを強化する新しい方法。
Jaewoo Song, Andrew Zhu, Chris Callison-Burch
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明確な説明が推薦への信頼をどう高めるか探る。
Julien Albert, Martin Balfroid, Miriam Doh
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LLMを使って、構造化されたドキュメントの編集を簡単にする方法を探ってるよ。
Irene Weber
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言語がLLMベースの推奨の効果にどう影響するかを調べる。
Makbule Gulcin Ozsoy
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ProcessTBenchは、タスクプランニングとプロセスマイニングにおけるLLMの能力を強化します。
Andrei Cosmin Redis, Mohammadreza Fani Sani, Bahram Zarrin
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ファンデーションモデルは、感情認識とインタラクションを強化する感情コンピューティングに役立ってるよ。
Björn Schuller, Adria Mallol-Ragolta, Alejandro Peña Almansa
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AgentTorchは、エージェントベースのモデリングを強化して、大規模な集団で複雑な行動をシミュレーションするんだ。
Ayush Chopra, Shashank Kumar, Nurullah Giray-Kuru
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新しい方法が自然言語入力を使って交通シナリオ生成を改善する。
Bo-Kai Ruan, Hao-Tang Tsui, Yung-Hui Li
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研究は、言語モデルを使って行動ツリーを生成する新しい方法を探ってるよ。
Jicong Ao, Yansong Wu, Fan Wu
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この研究は、AIモデルによって生成された教師評価における性別バイアスを調べているよ。
Yuanning Huang
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研究は、LLMがイベントベースのビジュアルで物体を認識する可能性を示している。
Zongyou Yu, Qiang Qu, Xiaoming Chen
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統合されたレコメンデーションシステムでユーザー体験を向上させる。
Arnau Ramisa, Rene Vidal, Yashar Deldjoo
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新しい手法がLLMエージェントと分割統治戦略を使ってソフトウェアのバグ検出を強化する。
Md Nakhla Rafi, Dong Jae Kim, Tse-Hsun Chen
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研究がソフトウェアコードのマージを改善する新しい方法を示している。
Qingyu Zhang, Liangcai Su, Kai Ye
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この論文は、言語モデルが科学的な概念をどれだけうまく説明できるかを評価している。
Prasoon Bajpai, Niladri Chatterjee, Subhabrata Dutta
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新しいアプローチが、プランニングエンジンを使ってメンタルヘルスセッションの要約を向上させるよ。
Aseem Srivastava, Smriti Joshi, Tanmoy Chakraborty
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FMDLlamaを紹介するね、これは偽の財務情報を検出するための言語モデルだよ。
Zhiwei Liu, Xin Zhang, Kailai Yang
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認知バイアスが言語モデルの評価や意思決定に与える影響を調べる。
Nuo Chen, Jiqun Liu, Xiaoyu Dong
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多言語のメンタルヘルス環境におけるLLMに関する研究は、成功と課題を浮き彫りにしている。
Konstantinos Skianis, John Pavlopoulos, A. Seza Doğruöz
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LLMは若い大人のメンタルウェルネスをサポートするために、共感できるストーリーを作るよ。
Ananya Bhattacharjee, Sarah Yi Xu, Pranav Rao
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AI生成のテキストが投資家の判断に与える影響を調査中。
Takehiro Takayanagi, Hiroya Takamura, Kiyoshi Izumi
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新しい方法が、視覚障害者を助けるためにモバイルアプリのアイコンの代替テキストを強化することを目指してるんだ。
Sabrina Haque, Christoph Csallner
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大学生がメンタルヘルスサービスに対するAIサポートについてどう思ってるかを探る。
Owen Xingjian Zhang, Shuyao Zhou, Jiayi Geng
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この記事では、LLMがJavaプログラムのテストケースをどれくらい生成できるかを評価しています。
Quanjun Zhang, Ye Shang, Chunrong Fang
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Safe Guardは、ソーシャルVRの音声インタラクション中にリアルタイムでヘイトスピーチを検出するよ。
Yiwen Xu, Qinyang Hou, Hongyu Wan
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