新しいシステムが、学生のフィードバックに基づいて語彙の記憶を助けるためのニモニクスを生成するんだ。
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コンピューターサイエンス - 計算と言語
RSSこの研究は、認知マップを通じて言語モデルの計画能力を向上させる。
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新しい方法は、音響特徴と信頼スコアを組み合わせて、エラー修正をより良くするよ。
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研究では、機械が人間と比べてどのように多様で創造的な詩を作るかを評価している。
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音声における音韻変化に対する機械の適応に関する研究。
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新しい方法で、ヘイトスピーチに対するカウンターナラティブの評価が改善される。
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新しい方法で、ユーザーの好みに合った言語モデルの応答が改善されるよ。
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新しい方法で感情分析のスピードと精度が向上してるよ。
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研究によると、トレーニングされていないモデルは言語処理における人間の脳反応とつながることがあるんだ。
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モデル理解を深めるための説明タイプを評価する統一フレームワーク。
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10のインド言語における言語モデルの性能に関する包括的な研究。
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この記事では、リアルタイムのスパムレビュー検出と説明可能性に関する方法を紹介します。
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イタリアの法的文書において個人データを保護するモデル。
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研究は大規模言語モデルの文脈内学習能力を強調している。
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LLM2FEAは、革新的なデザインソリューションのために生成AIと進化的アルゴリズムを組み合わせてるよ。
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InternLM-Lawは、高度なトレーニングで多様な中国の法律質問に対する応答を強化する。
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この研究は、SNS分析を使ってホームレスについての一般の見解を調査してるよ。
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新しい方法があまり使われていないプログラミング言語のコード修復を改善する。
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複数の言語にわたって正確で迅速な音声翻訳のための新しいシステム。
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新しい技術が大規模言語モデルの推論と論理の性能を向上させる。
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ユーザープロファイルが言語モデルのパーソナライズをどう向上させるかを探る。
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ある研究が、LLMがグラフデータを使ってどれくらいうまく推論できるかを調べてるよ。
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新しいモデルが複数のドキュメントでのイベント参照認識を強化する。
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新しいフレームワークが言語モデルの多様な人間の価値観の表現を改善する。
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研究によると、多言語のフィードバックが言語モデルの信頼性を高めるって。
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イタリアの地域言語に関する研究で、先進的な音声分析技術を使ってるよ。
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研究によると、モデルは料理レシピのステップ間の依存性に苦しんでいる。
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アテンションシンクが言語モデルのパフォーマンスにどう影響するか探って、キャリブレーション技術を紹介するよ。
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子ども向けの数学問題に対するAIモデルのパフォーマンスを分析すると、大きなギャップがあることがわかる。
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RankAdaptorは、プルーニングされたAIモデルのファインチューニングを最適化して、効率的にパフォーマンスを向上させるよ。
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INDICTは、二重批評分析を使ってコードの安全性と有用性を高めるよ。
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PlagBenchとLLMの出力の盗作検出における役割についての研究。
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研究は、プロンプトがAI生成のテキスト検出精度にどのように影響するかを強調している。
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研究は、新しいデータセットを使って言語モデルの主張検証能力を評価してるよ。
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この記事では、特定のニューロンが言語モデルの予測における不確実性にどのように影響するかを調べているよ。
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この論文では、さまざまなプロンプトにわたって言語モデルを評価する方法を紹介してるよ。
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新しい方法で疑似ステレオデータを使って機械対話が改善される。
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翻訳の質を効果的に測る方法を学ぼう。
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この研究では、ピンインを使って中国語のASR精度を向上させるためのデータセットと方法を紹介してるよ。
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新しいデータセットが、グラフ関連の課題を解決するLLMのパフォーマンスを評価してるよ。
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