レアな4トップクォークイベントが基本的な物理学の洞察を開く。
Nikolaos Dimitrakopoulos
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最先端の科学をわかりやすく解説
レアな4トップクォークイベントが基本的な物理学の洞察を開く。
Nikolaos Dimitrakopoulos
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説明可能な人工知能における評価の問題を探求し、信頼を求める。
Kristoffer Wickstrøm, Marina Marie-Claire Höhne, Anna Hedström
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有害なプロンプトから大規模言語モデルを安全にする方法を学ぼう。
Bryan Li, Sounak Bagchi, Zizhan Wang
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AIモデルがコーディングの課題にどう取り組むか、その内部の仕組みを探ってみよう。
Dongjun Kim, Minhyuk Kim, YongChan Chun
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モデルの精度を向上させる自己テスト損失関数を発見しよう。
Yuan Gao, Quanjun Lang, Fei Lu
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勾配が神経科学のニューロンモデルにどう役立つかを見つけてみて。
Lennart P. L. Landsmeer, Mario Negrello, Said Hamdioui
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ALoREは、効率的な画像認識とより広い応用のためにモデルのトレーニングを最適化するよ。
Sinan Du, Guosheng Zhang, Keyao Wang
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結合した調和振動子の振る舞いと応用に関する考察。
Jan Bartsch, Ahmed A. Barakat, Simon Buchwald
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非線形モデルのデータ収集を最適化する新しいアプローチ。
Suvrojit Ghosh, Koulik Khamaru, Tirthankar Dasgupta
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量子コンピュータと強化学習を組み合わせた新しいアプローチが、AIのトレーニングを改善するんだ。
Kuan-Cheng Chen, Samuel Yen-Chi Chen, Chen-Yu Liu
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MSEの批判とより良い統計ツールの台頭。
Paul Vos
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研究者が動的システムでパラメータの変化にどう対処して、より良い結果を出すかを学ぼう。
Jamiree Harrison, Enoch Yeung
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変異した丘の上のインフレーションが私たちの宇宙の初期の進化をどう形作るか探ってみよう。
Iraj Safaei, Soma Heydari, Milad Solbi
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大規模言語モデルにおけるアテンションヘッドの重要な役割を発見しよう。
Amit Elhelo, Mor Geva
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Ewens-Pitmanモデルがランダムなグループ形成を理解するのにどう役立つかを発見してみよう。
Claudia Contardi, Emanuele Dolera, Stefano Favaro
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GeLoRAは、大規模言語モデルのファインチューニングを簡素化し、コストを削減します。
Abdessalam Ed-dib, Zhanibek Datbayev, Amine Mohamed Aboussalah
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運動モデルが生物学的プロセスの理解をどう変えるかを発見しよう。
Paul van Lent, Olga Bunkova, Lèon Planken
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小さいモデルがどうやってAIを日常のデバイスでよりアクセスしやすくて効率的にしてるか見てみよう。
Savitha Viswanadh Kandala, Pramuka Medaranga, Ambuj Varshney
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新しいツールが3Dモデル作成を簡単にして、アーティストやデザイナーの効率を上げてるよ。
Wang Zhao, Yan-Pei Cao, Jiale Xu
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数学的関数のユニークな解決策とその対称性を見てみよう。
Naoki Shioji, Satoshi Tanaka, Kohtaro Watanabe
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jinnsは、さまざまな実世界のアプリケーションのために物理に関する情報を取り入れたニューラルネットワークを強化する。
Hugo Gangloff, Nicolas Jouvin
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PyBOPがバッテリーのモデリングと最適化をどう簡単にするかを見つけよう。
Brady Planden, Nicola E. Courtier, Martin Robinson
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KunServeが大規模言語モデルとのインタラクションをどのように改善し、メモリ管理を強化するかを発見しよう。
Rongxin Cheng, Yifan Peng, Yuxin Lai
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化学反応によって形成される魅力的なパターンとその重要性を探ってみて。
Gulsemay Yigit, Wakil Sarfaraz, Raquel Barreira
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RASMsとRASMPsを使った革新的な計算モデルを深く探る。
Desmond Lau
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スパースPCAが複雑なデータをどう理解するのかを学ぼう。
Michael J. Feldman, Theodor Misiakiewicz, Elad Romanov
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