新しいフレームワークがモデルの時間に関する質問をうまく扱う能力を強化する。
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コンピューターサイエンス - 計算と言語
RSSロボットが実際の経験を通じて言語をほんとに理解できるかどうかを調べてる。
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NLPを使って、危機に瀕してるホウラミ方言を記録して守る。
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少ないラベル付きリソースでスピーチモデルを効果的にトレーニングする方法を学ぼう。
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文化理解のためのAIベンチマークを評価する新しいアプローチ。
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CodeInsightは、実際の例を使ってPythonコードを生成するための洗練されたデータセットを提供してるよ。
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スピーチテクノロジーにおけるジェンダー用語の分析とその社会的影響。
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CLIPFitを紹介するよ、ビジョン-ランゲージモデルの効率的なファインチューニングの方法だ。
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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。
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RDFデータからの自然言語生成における省略や歪みについての研究。
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低ビット量子化が大規模言語モデルの効率をどう改善するかを学ぼう。
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新しい手法で、2つのシステムを統合することで、表からの質問に対する回答の正確性が向上した。
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SWE2は、先進的な技術を使ってSNSでのヘイトスピーチの検出を改善するよ。
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このフレームワークは、ニューラルモデルと因果関係の手法を使って反実仮想の文を検出するのを改善する。
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CCIモデルは、キャラクターに焦点を当てて、イメージのインスピレーションを通じてストーリー作成を強化するんだ。
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AIの進化が重要な医療文書の生成を変えてる。
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この研究は、人々が感情的な状況で言葉を通じてどんな対処戦略を表現するかを調べてるんだ。
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SciDFMは科学研究のための高度な推論と理解を提供します。
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新しい方法は、より良い欠陥予測のためにソースコードを分析することに焦点を当てている。
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MultiClimateデータセットは、動画を通して気候変動に対する一般の立場を明らかにしているよ。
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機械学習のパフォーマンスを向上させるためのモデル統合のいろんな方法の概要。
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教育的な評価で魅力的なディストラクターを生成する新しい方法。
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複雑な対話でモデルが指示に従う様子に関する研究。
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LowREmを紹介するよ、少数言語の単語埋め込みを強化するためのツールだよ。
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LLMが医療文書と安全性に与える影響を評価する。
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MultiMedプロジェクトは、より良い医療コミュニケーションのために自動音声認識を強化してるよ。
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複雑な質問に対する多様な意見を引き出す方法を改善する研究。
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この記事では、音声翻訳システムを効果的に訓練するための新しい戦略について話してるよ。
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EMOVAは感情表現を通じて人間とコンピュータのインタラクションを強化する。
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LLMが複雑なコーディングチャレンジで苦労する様子を探ってみる。
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この研究は、LLMの質問に答える能力と材料特性を予測する性能を評価してるよ。
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この記事では、不及物性とそれがさまざまな分野の意思決定に与える影響について探ってるよ。
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5つの言語での長文におけるLLMのパフォーマンス評価。
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BEATSはLLMが数学の問題を明確かつ正確に解く能力を高めるよ。
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ジェンダーフェアな言葉がテキスト分類タスクにおける言語モデルにどう影響するか分析してる。
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PEDROは、調整可能なベクトルを使って大規模言語モデルのファインチューニングの効率を向上させる。
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ビジネス関連のテキストに焦点を当てた言語モデルを改善するための新しいデータセット。
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人間の好みと一致させるための言語モデルの調整方法。
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新しい方法が言語モデルの人間の好みの理解を向上させる。
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AIの説明の信頼性を敵対的感度を通じて評価する方法を見てみよう。
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