NVLMは、AIが言語やビジュアルを理解する力を高めて、いろんなタスクに対応できるようにするよ。
Wenliang Dai, Nayeon Lee, Boxin Wang
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コンピューターサイエンス - 機械学習
RSS時系列データの推論を強化する新しいアプローチ。
Winnie Chow, Lauren Gardiner, Haraldur T. Hallgrímsson
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LPT++は、少ない例でのクラスの物体認識を高度な技術で改善するよ。
Bowen Dong, Pan Zhou, Wangmeng Zuo
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新しいAI技術ががん治療のための陽子線治療計画を向上させる。
Qingqing Wang, Chang Chang
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オフラインとオンライン学習を組み合わせた、歩行者の動き予測を向上させる方法。
Anastasios Vlachos, Anastasios Tsiamis, Aren Karapetyan
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新しい方法がヘルスケアでのバイタルサインのモデル予測を改善してる。
Divij Gupta, Anubhav Bhatti, Surajsinh Parmar
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大きなモデルからトレーニングされた小さなモデルを使って、文書の理解を向上させる方法。
Marcel Lamott, Muhammad Armaghan Shakir
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LOLAは160以上の言語を効率的にサポートして、コミュニケーションを向上させるよ。
Nikit Srivastava, Denis Kuchelev, Tatiana Moteu Ngoli
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誤分類コストを最小限に抑えつつ、分類精度を向上させる方法。
Aidan J. Hughes, Keith Worden, Nikolaos Dervilis
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スコア忘却蒸留とその生成AIへの影響についての考察。
Tianqi Chen, Shujian Zhang, Mingyuan Zhou
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BCARTモデルが保険のクレーム予測をどう改善するか学ぼう。
Yaojun Zhang, Lanpeng Ji, Georgios Aivaliotis
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対称性の破れがニューラルネットワークの性能と効率をどのように向上させるかを見てみよう。
Jun-Jie Zhang, Nan Cheng, Fu-Peng Li
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LoRaが農業の通信をどう改善して効率を上げるかを学ぼう。
Lameya Aldhaheri, Noor Alshehhi, Irfana Ilyas Jameela Manzil
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新しいモデルが、革新的なネットワーク分析を使って脳の障害の特定を改善した。
Jiaxing Xu, Kai He, Mengcheng Lan
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この記事では、不均衡データを持つケースコントロール研究での推定を改善する方法について話しているよ。
Hengchao Shi, Ming Zheng, Wen Yu
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新しい方法が先進的なニューラルネットワークとハミルトニアン力学を使って物理システムの予測を改善するんだ。
Harsh Choudhary, Chandan Gupta, Vyacheslav kungrutsev
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Promptrieverはユーザーの指示に従って情報の取得を簡単にするんだ。
Orion Weller, Benjamin Van Durme, Dawn Lawrie
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新しい方法で広い環境でのUWBトラッキング精度が向上。
Thien-Minh Nguyen, Yizhuo Yang, Tien-Dat Nguyen
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新しい方法は、さまざまなデータを組み合わせて因果関係をよりよく理解する。
Sergio Hernan Garrido Mejia, Elke Kirschbaum, Armin Kekić
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新しいRL環境は、MLIRコンパイラのコード最適化を改善することを目指してるんだ。
Nazim Bendib, Iheb Nassim Aouadj, Riyadh Baghdadi
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OneEncoderは、画像、テキスト、音声、動画を効率的に繋げて、情報処理をもっと良くするんだ。
Bilal Faye, Hanane Azzag, Mustapha Lebbah
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未知のエリアでUAVを展開するための新しい方法、RLとPPOを使って。
Ali Moltajaei Farid, Jafar Roshanian, Malek Mouhoub
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差分プライバシーがデータ分析をどう強化しつつ、個人情報を守るかを学ぼう。
Erzhi Liu, Jerry Yao-Chieh Hu, Alex Reneau
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AIエージェントの評価を安全性と信頼性で評価する方法。
Andrés Corrada-Emmanuel, Ilya Parker, Ramesh Bharadwaj
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スパースグラフがそのライングラフや性質にどう関係してるかを見てみよう。
Sevvandi Kandanaarachchi, Cheng Soon Ong
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ウルドゥー語におけるキーワードスポッティング技術の概要とその課題。
Syed Muhammad Aqdas Rizvi
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この記事では、相対的な表現がAIのコミュニケーションとタスクの適応性をどう向上させるかを考察してるよ。
Alejandro García-Castellanos, Giovanni Luca Marchetti, Danica Kragic
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この研究は、マルチリンガルモデルを使ってキニヤルワンダ語とキルンディ語の知識 transfer を強化する。
Harish Thangaraj, Ananya Chenat, Jaskaran Singh Walia
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モノミアルNFNsがニューラルネットワークの効率をどう改善するか学ぼう。
Hoang V. Tran, Thieu N. Vo, Tho H. Tran
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さまざまなデータタイプでLLMが推論をどう改善するか探ってるよ。
Shengsheng Qian, Zuyi Zhou, Dizhan Xue
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Wasserstein損失を使って、時系列予測の新しい手法を探求中。
Andrei Chernov
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新しいトークナイザーは、化学構造の表現を改善することで分子モデリングをより良くするよ。
Alexius Wadell, Anoushka Bhutani, Venkatasubramanian Viswanathan
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さまざまな分野で珍しい動きのパターンを特定する新しい方法を探る。
Jonathan Mbuya, Dieter Pfoser, Antonios Anastasopoulos
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PDMXはAI開発のための公共ドメインのシンボリック音楽の豊富なコレクションを提供してるよ。
Phillip Long, Zachary Novack, Taylor Berg-Kirkpatrick
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ComFNOを紹介するよ。これは、深層学習を使って複雑な微分方程式に取り組む方法なんだ。
Ye Li, Ting Du, Yiwen Pang
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この研究では、ガスタービンエンジンの燃焼安定性を向上させるために機械学習を使ってるよ。
PK Archhith, SK Thirumalaikumaran, Balasundaram Mohan
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言語モデルのファインチューニングがさまざまなタスクにおける安全性にどんな影響を与えるかを調べてる。
Essa Jan, Nouar AlDahoul, Moiz Ali
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各国のUNの2030年目標への進捗が遅いのを調べてる。
Alberto García-Rodríguez, Matias Núñez, Miguel Robles Pérez
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新しい方法が神経ネットワークと空間データを使って貯留層モデリングを強化する。
Yuhe Wang
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がん研究における薬物反応予測の使いやすさと再現性の向上。
Jamie C. Overbeek, Alexander Partin, Thomas S. Brettin
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