新しい方法がロボットが人間の指示をもっと効果的に解釈できるようにする。
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コンピューターサイエンス - 計算と言語
RSS言語モデルを使って新しいアイデアでオントロジーをアップデートするためのフレームワーク。
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高度な音声認識技術を使って医者と患者のコミュニケーションを改善する。
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研究が、長い対話中のチャットボットの記憶に関する課題と進展を明らかにした。
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言語モデルのニューロンを解釈するためのさまざまな方法を評価した研究。
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研究者たちは、言語的特徴を使って文の複雑さをより良く予測するために、エンコーダー・デコーダーモデルを強化してるよ。
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新しいデータセットがコンピューターエージェントのタスク遂行能力を向上させる。
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新しいアプローチが、タスクを段階に分けることでニューラルネットワークの推論を改善する。
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研究は、LLMが文化的に関連した質問応答データを作成する能力を評価している。
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研究は、セグメント化されていない音声のためのASRシステムの改善に焦点を当てている。
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MathSenseiは、数学の課題を効果的に解決するためのツールを組み合わせてるよ。
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効果的にピアレビューを要約するための新しいフレームワーク。
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異なる性別間での音声認識のパフォーマンスギャップを調査する。
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LLMを使って、いろんな業界の構造化された表データから洞察を引き出す方法を学ぼう。
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この記事は、大規模言語モデルにおける政治的見解の信頼性を検証しています。
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新しいベンチマークが、大規模言語モデルのデータ処理能力を評価する。
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NLPモデルの逆襲攻撃に対する耐性に対するミスキャリブレーションの影響を調べてるんだ。
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言語モデルの韓国語会話能力を評価するための新しいベンチマーク。
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REARはコンピューターの反応を改善して、より良い回答のために関連情報を優先させるんだ。
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ARでテキストを簡単に読むためのシステム。
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言語モデルを効率的にトレーニングし使うためのデュアルメソッド。
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ジェルヴァジオはポルトガル語を話す人のためにAI言語ツールを改善しようとしてる。
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新しいモデルは、言語理解を通じてコンピュータの画像認識を向上させる。
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この研究は、言語モデルが人間の予測能力に匹敵できるかを調べてるよ。
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機械が人間の信念をどう認識して表現するかを調べて、社会的推論を改善する。
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新しい方法が、より正確な文埋め込みのために複数のプロンプトを使って改善したよ。
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トークン化がコンピュータが人間の言語を理解するために重要な理由を発見しよう。
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LLMは音声認識システムの精度とエラー修正を向上させるんだ。
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株予測と説明を改善するためのフレームワークを紹介するよ。
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LLaMA-2が構造化された推論を使って言語をどう処理するかを見てみよう。
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指示のファインチューニングがモデルのパフォーマンスに与える影響に関する研究。
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新しいデータセットDANSKは、さまざまなテキストにおけるデンマーク語のNERパフォーマンスを向上させるよ。
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この記事は、知識の対立を管理することで言語モデルの精度を向上させることについて話してるよ。
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新しいフレームワークがロボットが視覚や言語から学ぶ方法を改善した。
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NeuroPruneは、性能を維持しながら言語モデルを縮小させて、より速く、よりアクセスしやすくしてくれるんだ。
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CLLMは、洗練されたトレーニング技術を通じて、言語生成の速度と精度を向上させるんだ。
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UniVSは、プロンプトを使って動画のセグメンテーションタスクを簡単にして、パフォーマンスと柔軟性を向上させるよ。
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この研究では、複数の言語にわたる大規模言語モデルにおける性別バイアスを調べてるよ。
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EBBSを見て、その翻訳品質向上における役割について。
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新しいアンサンブルアプローチが複雑な文構造の解析を改善する。
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