新しい方法が言語モデルにガイド付きフィードバックを通じて学ばせるのを助ける。
Liat Bezalel, Eyal Orgad, Amir Globerson
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コンピューターサイエンス - 計算と言語
RSS新しい方法が時間的知識グラフにおけるイベント予測を改善する。
Yukun Cao, Lisheng Wang, Luobing Huang
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RWKVは、効率的なAI処理のために、トランスフォーマーとRNNの強みを組み合わせている。
Akul Datta
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パーソナライズされた検索が、オンラインで情報を探す方法をどう変えているか見てみよう。
Sheshera Mysore, Garima Dhanania, Kishor Patil
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研究によると、言語モデルの文脈認識を高めて、より良い反応を得る方法があるんだって。
Yihan Wang, Andrew Bai, Nanyun Peng
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新しい方法が言語モデルの予測バイアスを減らそうとしてるよ。
Karuna Bhaila, Minh-Hao Van, Kennedy Edemacu
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マルチオーディオタスクを評価するための新しいモデルとベンチマークを紹介するよ。
Yiming Chen, Xianghu Yue, Xiaoxue Gao
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反実仮想説明がAIテキスト分類器をどう改善するかを見てみよう。
Stephen McAleese, Mark Keane
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AIのメモリ処理を改善するためのアクティベーションステアリングについての考察。
Atakan Seyitoğlu, Aleksei Kuvshinov, Leo Schwinn
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Vocal Sandboxは、人間とロボットがインタラクティブラーニングを通じてスムーズにコラボできるようにするんだ。
Jennifer Grannen, Siddharth Karamcheti, Suvir Mirchandani
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健康の意思決定におけるAI使用の潜在的な危険を調べる。
Jiawei Zhou, Amy Z. Chen, Darshi Shah
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新しいデータセットが、素材の特性を予測するための大規模言語モデルを評価してるよ。
Andre Niyongabo Rubungo, Kangming Li, Jason Hattrick-Simpers
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研究は、筋肉信号を使って人々が言葉を取り戻すのを助けることを目指している。
Harshavardhana T. Gowda, Zachary D. McNaughton, Lee M. Miller
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マルチモーダル大規模言語モデルを使って検索を改善する方法を探る。
Sheng-Chieh Lin, Chankyu Lee, Mohammad Shoeybi
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現代の技術が絶滅危惧種のスコルト・サーミ語の保存を助けてるよ。
Khalid Alnajjar, Mika Hämäläinen, Jack Rueter
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MILUはインドの言語のための言語モデルを改善することを目指してるんだ。
Sshubam Verma, Mohammed Safi Ur Rahman Khan, Vishwajeet Kumar
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コンピュータは、科学者のために自然の画像をもっと効果的に見つけることを学んでるよ。
Edward Vendrow, Omiros Pantazis, Alexander Shepard
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ニュースがAIの悪影響への見方をどう形成するかを検証する。
Mowafak Allaham, Kimon Kieslich, Nicholas Diakopoulos
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MORCELAは、言語モデルのスコアを人間の言語判断により合ったものに調整するんだ。
Lindia Tjuatja, Graham Neubig, Tal Linzen
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音素転写を取り入れることで、異なる言語のスクリプトでLLMのパフォーマンスが向上するよ。
Hoang Nguyen, Khyati Mahajan, Vikas Yadav
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KG-CoIは大規模言語モデルが生成する仮説の精度を向上させる。
Guangzhi Xiong, Eric Xie, Amir Hassan Shariatmadari
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子供や大人と比べて、LLMの類推的推論の苦労を探ってる。
Claire E. Stevenson, Alexandra Pafford, Han L. J. van der Maas
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新しい技術が大規模言語モデルの複雑な算数的推論能力を向上させる。
Md Rifat Arefin, Gopeshh Subbaraj, Nicolas Gontier
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人間とAIのストーリーテリングにおける創造性を比較した研究。
Mete Ismayilzada, Claire Stevenson, Lonneke van der Plas
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新しいベンチマークがリアルなCRMタスクでAIエージェントをテストするんだ。
Kung-Hsiang Huang, Akshara Prabhakar, Sidharth Dhawan
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言語モデルが人間の認知機能をどのように模倣するかを見てみよう。
Badr AlKhamissi, Greta Tuckute, Antoine Bosselut
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知能エージェントは成功と失敗のバランスを通じて成長するんだ。
Philip Lippmann, Matthijs T. J. Spaan, Jie Yang
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言語モデルでのステアリングベクターの効果を向上させる方法。
Sviatoslav Chalnev, Matthew Siu, Arthur Conmy
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ORMAは革新的なアラインメント技術で分子とテキストのマッチングを改善します。
Zijun Min, Bingshuai Liu, Liang Zhang
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新しい損失関数が言語モデルの数値データの扱いを向上させる。
Jonas Zausinger, Lars Pennig, Kacper Chlodny
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新しい方法が、パフォーマンスを維持しつつ言語モデルの効率を向上させるんだ。
Xingtai Lv, Ning Ding, Kaiyan Zhang
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ショートカット学習が言語モデルやその実世界での応用に与える影響を探ってみて。
Rui Song, Yingji Li, Lida Shi
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この論文では、AI開発のための安全で公平なガイドラインを作ることについて話してるよ。
Kristina Šekrst, Jeremy McHugh, Jonathan Rodriguez Cefalu
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マルチタスク学習の効率をアップさせてコストを削減する新しいフレームワークを発見しよう。
Yincen Qu, Chao Ma, Xiangying Dai
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研究者たちがアメリカ手話のコンピュータ理解を向上させてるよ。
Lee Kezar, Nidhi Munikote, Zian Zeng
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研究は、第二言語学習者がライティングで情報を整理する方法を調べている。
Zixin Tang, Janet G. van Hell
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化学のテキストでモデルをトレーニングすると、テーマへの理解が深まるよ。
Anurag Acharya, Shivam Sharma, Robin Cosbey
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研究が長いコンテキストを持つLLMのリトリーバルタスクにおけるパフォーマンスを調べてるよ。
Quinn Leng, Jacob Portes, Sam Havens
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新しい方法でAIの効率がアップして、パフォーマンスも維持できるよ。
Razvan-Gabriel Dumitru, Paul-Ioan Clotan, Vikas Yadav
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ヘルスケアの言語モデルにおける不確実性を減らすための戦略。
Zizhang Chen, Peizhao Li, Xiaomeng Dong
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