タスク に関する最新の記事

クレシェンド攻撃は、フレンドリーな会話を使ってAIモデルを有害な出力に操る。

この研究は、論理的誤謬を理解することで言語モデルの論理的推論能力を高めるんだ。

デジタルエージェントのパフォーマンスを評価して改善する方法に注目。

新しい方法が言語モデルにテキストをもっと早く効率的に生成させる。

フレームワークは、自動運転車のデータ精度の検証を改善してくれる。

新しいベンチマークが、大きな言語モデルの視覚理解にギャップがあることを明らかにした。

DataTuneは、言語モデルのトレーニング用に合成データセット生成を改善するんだ。

EasyLANは、複雑なタスクのための協力的なLLMネットワークの開発を簡素化するよ。

埋め込みを使ってプロセスモデルを表現・分析する新しいアプローチ。

ニューロモジュレーションがリカレントニューラルネットワークのパフォーマンスをどう向上させるかを調査中。

新しい方法で、ロボットが人間の行動を観察してタスクを学ぶことができるようになった。

新しい方法で、ネットワークがタスクの効率に基づいて適応できるようになった。

人間の例がプログラミングタスクの機械学習にどう影響するかを調べる。

WorkBenchは、ユニークな評価方法を使ってエージェントの現実的なオフィス作業をこなす能力をテストするんだ。

研究によると、階層構造がロボット群の効率を上げるって。

ADHDの子供たちが集中して学ぶのを助けるデジタルツール。

研究によると、人間とAIのコラボレーションの効果はばらつきがあるみたい。

研究によると、LLMは他のタスクから学ぶことでパフォーマンスが向上するらしいよ。

サービス提供者とタスクのタスク割り当ての公平性を向上させるための研究。

新しい方法で、エージェントの適応力が特定のタスクなしでさまざまな環境に対応できるようになるよ。

研究によると、言語モデルは言語処理のために複雑で多次元の特徴を利用しているらしい。

トレーニング中に高性能センサーを使うと、ロボットがタスクをよりうまくこなせるようになるんだ。

ロボットは今、複雑なタスクを完了するために助けを求めることができるようになった。

ThReaDは、動的スレッド管理を通じてLLMの複雑なタスクに対するパフォーマンスを向上させるんだ。

神経活性を解釈する新しい方法はAIの安全性と制御を高める。

混合ノイズレベルで同期した音声と映像を生成するモデルを紹介します。

フランス語モデルを評価するための新しいベンチマークが多言語能力を向上させる。

研究者たちは、さまざまなソースからのデータを使ってグラフ学習を改善するモデルを開発した。

この研究は、人間の信念がLLMの評価や展開にどう影響するかを調べてるよ。

コンピューター制御エージェントの微調整によるタスクパフォーマンス向上に関する研究。

エージェントが学んだスキルをポリシージェネレーターを使って新しいタスクに適応させる方法を探る。

新しいツールがリアルタイムソフトウェアの管理を改善して、即座に対応できるようになるよ。

不確実な旅行時間の中での荷物処理チームのための効果的な戦略。

新しいベンチマークがLLMのソフトウェアの脆弱性を見つける能力をテストするんだ。

新しいフレームワークが、視覚的スケッチを通じて言語モデルの推論を強化する。

新しいモデルが、ロボットに視覚と言語の入力を使ってタスクをより良く学ばせることを可能にした。

デジタルアシスタントを継続的な学習でより賢くする新しいアプローチ。

ある研究が言語モデルの同時に複数のタスクを扱う能力を評価してる。

研究によると、シンプルなセンサーがロボットのタスクで複雑なカメラに匹敵することができるらしい。

実際のタスクで言語モデルが文化的なヒントをどう扱うか評価する。