TSOは、好みデータの多様性、有効性、適応性に焦点を当てることで言語モデルを強化しているよ。
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コンピューターサイエンス - 機械学習
RSS言語モデルにおける誤った拒否の研究とそれがユーザー体験に与える影響。
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新しいフレームワークが、分子タスク向けの事前学習モデルに焦点を当ててデータのプルーニングを強化する。
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パフォーマンスを落とさずに高性能モデルを効率的に圧縮する革新的なアプローチ。
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新しい方法がロボットの学習やタスクへの適応を改善してるよ。
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この論文では、複雑なデータの絡みを測るための新しい指標を提案してるよ。
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AGAは、多様なバックグラウンドでAIトレーニングを改善しつつ、被験者をそのまま保ってるよ。
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このプロジェクトは、OCR技術を使ってブルガリアの歴史的文書のテキスト修正を強化するよ。
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注意モデルはSAR目標認識の精度と頑健性を向上させる。
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新しいアプローチは、データ分析のために変分推論と焼きなまし重要度サンプリングを組み合わせている。
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Graphairの公正なグラフ表現とリンク予測における効果に関する研究。
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新しい方法で強化学習の敵対的入力に対する耐性が向上したよ。
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作物病害の効率的な検出のためにハイパースペクトルイメージングを活用する。
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メンタルヘルスの感情的なつながりを分析するためにAIを使ってデータをシミュレーションする。
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NoPhish拡張機能は、オンラインのフィッシング脅威と戦うために機械学習を利用してるよ。
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InfraLibはデータ駆動型の手法とリアルなモデルを使ってインフラ管理を強化するよ。
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最小限のデータを使ってテキストから音声を生成する新しいシステム。
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この研究は、鉱山地域での酸性鉱山排水を予測するために機械学習を使ってるんだ。
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フェデレーテッドラーニングがどうやってデータをプライベートに保ちながらIIoTでのコラボレーションを可能にするかを発見しよう。
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新しい方法が、都市の移動をより良くするための軌道回復の精度を高めるんだ。
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新しいモデルが、SNSの投稿でうつ病の検出を明確に説明しながら改善したよ。
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深層学習の手法が微分方程式にどう取り組むかの概要。
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データをソートせずに最適化のための近接作用素を計算する新しい方法。
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研究者たちが脳卒中サバイバーの言語能力をよりよく予測するためにLEGNetを開発した。
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新しい方法が大規模言語モデルの回答の信頼性を向上させる。
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偏った情報源を使って効果的に最適化する方法を学ぼう。
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ランキング集約は、さまざまな分野でより良い意思決定をするために好みを結びつけるのに役立つよ。
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ディープラーニング手法を使った金融ポートフォリオ管理の新しいアプローチ。
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画像の天候条件を分類して、機械認識を良くするための研究。
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ニューラルネットワークは、複雑な偏微分方程式の解決策を強化するんだ。
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新しい方法は、モデルを進化するデータパターンに合わせて調整することで分類を強化する。
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幾何学的および視覚データを使って室内の人間の動きを予測する新しいモデル。
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新しい方法が、ビジョントランスフォーマーを使って歴史的文書の著者特定を改善するよ。
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新しい方法は、人間の入力を取り入れて機械学習モデルのOOD学習を強化するんだ。
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人間のフィードバックとマルチエージェントシステムの交差点を探って、より良いコラボレーションを目指してる。
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新しい手法は、異常検知のために密度推定と深層学習を組み合わせてるよ。
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参照なしの新しいメトリックが画像編集におけるオブジェクト除去評価を改善する。
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重要な情報に焦点を当てて、グラフデータを効果的に伝える新しいアプローチ。
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機械学習はバイオ医薬品の製造における予測や監視を改善する。
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研究者たちは、犯罪をより正確に予測するモデルを洗練させて、法執行機関を支援している。
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