新しいデータセットがAIの会話の誤解を処理する能力を向上させた。
Javier Chiyah-Garcia, Alessandro Suglia, Arash Eshghi
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コンピューターサイエンス - 計算と言語
RSSデータを変換しながら意味を維持することがプライバシーと正確性にとって重要だよ。
Muhan Zhang
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新しい方法がテレコムの質問応答用の小さいモデルを強化する。
Blessed Guda, Gabrial Zencha A., Lawrence Francis
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文脈と類似性が言語モデルのパフォーマンスにどう影響するかについての新しい見解。
Stefan Arnold, Marian Fietta, Dilara Yesilbas
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BERTが複数の意味を持つ単語をどう解釈するかを調べる。
Soniya Vijayakumar, Josef van Genabith, Simon Ostermann
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この研究はリソースが少ない言語の音声モデルの課題について扱ってるよ。
Potsawee Manakul, Guangzhi Sun, Warit Sirichotedumrong
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言語モデルがどんなふうに事実の知識を学ぶかと、その限界について調べる。
Xiao Zhang, Miao Li, Ji Wu
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グループディベート方式は、エージェントの議論でコストを削減しつつ精度を向上させる。
Tongxuan Liu, Xingyu Wang, Weizhe Huang
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この研究は、リソースが豊富なデータを使ってあまり一般的じゃない言語の感情認識システムを強化するもので。
Hsi-Che Lin, Yi-Cheng Lin, Huang-Cheng Chou
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この論文は、言語モデルが科学的な概念をどれだけうまく説明できるかを評価している。
Prasoon Bajpai, Niladri Chatterjee, Subhabrata Dutta
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トークンプーリングはデータストレージを改善しつつ、取得精度を維持するんだ。
Benjamin Clavié, Antoine Chaffin, Griffin Adams
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モデルは多言語環境でのスピーチタスクを改善し、コードスイッチングの課題に対処する。
Jing Xu, Daxin Tan, Jiaqi Wang
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新しいアプローチは、豊富な言語指示とデータを組み合わせることでロボット学習を向上させる。
Yinpei Dai, Jayjun Lee, Nima Fazeli
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指示調整と文脈学習を使ったLLMのパフォーマンスに関する研究。
Taihang Wang, Xiaoman Xu, Yimin Wang
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新しいモデルがフィールドワーク中の言語データ収集の効率を向上させる。
Aso Mahmudi, Borja Herce, Demian Inostroza Amestica
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この研究は、言語モデルが要約から効果的な研究論文のタイトルを作成する方法を調べてるよ。
Tohida Rehman, Debarshi Kumar Sanyal, Samiran Chattopadhyay
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この研究は、Sparse Autoencodersが言語モデルの特徴を理解する効果を調べてるよ。
David Chanin, James Wilken-Smith, Tomáš Dulka
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PODAはAIがテキストを理解して論理的に考える力を高めるんだ。
Chenxu Wang, Ping Jian, Zhen Yang
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新しいフレームワークが自然言語コマンドを使って微細構造設計を簡素化するよ。
Nikita Kartashov, Nikolaos N. Vlassis
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この研究は、英語以外のさまざまな言語におけるLLMの効果を探るものである。
Daoyang Li, Mingyu Jin, Qingcheng Zeng
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研究によると、AIは間接的なソーシャルメディアの投稿からユーザーの立場を予測できるんだって。
Siyuan Brandon Loh, Liang Ze Wong, Prasanta Bhattacharya
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この記事では、異なるレイヤーがLLMのパフォーマンスにどのように影響するかを調べます。
Yang Zhang, Yanfei Dong, Kenji Kawaguchi
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ユーザーが定めたルールに従ってAIエージェントが動く様子をACSデータセットを使って研究したよ。
Lior Madmoni, Amir Zait, Ilia Labzovsky
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CADA-GANは、いろんな録音環境でASRシステムの性能を向上させるよ。
Chien-Chun Wang, Li-Wei Chen, Cheng-Kang Chou
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新しい方法がトークン入力を圧縮してLLMのパフォーマンスを向上させてるよ。
Runsong Zhao, Pengcheng Huang, Xinyu Liu
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MQM-APEは、高度なエラー分析を通じて機械翻訳評価の質を向上させるよ。
Qingyu Lu, Liang Ding, Kanjian Zhang
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この研究は、LLMが映画の要約で物語のトロープをどれくらい理解しているかを評価しているよ。
Hung-Ting Su, Ya-Ching Hsu, Xudong Lin
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FLEXメソッドは、テキストからSQLシステムを正確に評価する新しいアプローチを提供するよ。
Heegyu Kim, Taeyang Jeon, Seunghwan Choi
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新機能が画面理解や多言語でのやり取りのユーザー体験を向上させるよ。
Naman Goyal
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ウェブから植物の特性情報を効率よく集めるためにテクノロジーを使う。
Diego Marcos, Robert van de Vlasakker, Ioannis N. Athanasiadis
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EVAは音声と視覚の信号を組み合わせて、スピーチ認識の精度を向上させるんだ。
Yihan Wu, Yifan Peng, Yichen Lu
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新しいモデルは、文脈内学習戦略を通じてテキスト埋め込みを強化する。
Chaofan Li, MingHao Qin, Shitao Xiao
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新しい方法は、クロスリンガルの文埋め込みで意味の漏れを減らすことを目指している。
Dayeon Ki, Cheonbok Park, Hyunjoong Kim
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新しいモデルは、高度な検出技術を通じてオンラインの有害な言語に対抗することを目指している。
Tonmoy Roy, Md Robiul Islam, Asif Ahammad Miazee
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QualITは言語モデルとクラスタリング技術を組み合わせてテキスト分析を強化するよ。
Satya Kapoor, Alex Gil, Sreyoshi Bhaduri
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この研究は、AIの給料交渉アドバイスの役割と潜在的なバイアスを調査しているよ。
R. Stuart Geiger, Flynn O'Sullivan, Elsie Wang
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新しいフレームワークが教育用チャットボットの対話の質を向上させ、効果的な学習を実現する。
Haoyu Huang, Tong Niu, Rui Yang
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この研究は、LLMの乳児の行動に似た認知タスクのパフォーマンスを調査しているよ。
Pengrui Han, Peiyang Song, Haofei Yu
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新しいツールが、いろんなデータタイプにわたる大規模言語モデルのパフォーマンスを評価するんだ。
Yizhi Li, Ge Zhang, Yinghao Ma
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この記事では、言語モデルの推論時間技術を強化するための新しいフレームワークを紹介します。
Jon Saad-Falcon, Adrian Gamarra Lafuente, Shlok Natarajan
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