TRADはエージェントがより良い判断をするために、例の選び方や使い方を改善するんだ。
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コンピューターサイエンス - 情報検索
RSS自己教師あり学習がユーザーの好みに対処することで、レコメンデーションシステムをどう強化するか学ぼう。
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ソーシャルメディアが公共の議論や誤情報をどう形成してるかを見てみよう。
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新しいアプローチがC2Cプラットフォームの限られた在庫アイテムへのおすすめを強化する。
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プライバシーを強化しつつ、推薦の質を維持する新しい技術。
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新しいツールが、緊急時に対応者がより早く、良い判断をするのを手助けするよ。
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LLMsが人間のユーザー行動をどれだけうまく模倣してるかを評価する新しい方法。
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新しい技術がスペクトル圧縮センシングの効率を向上させる。
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FeatUpは画像の特徴解像度を向上させて、コンピュータービジョンタスクのパフォーマンスを高めるよ。
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この論文では、大規模言語モデルとコンテキスト学習を使って推薦を改善する方法について話してるよ。
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部分的なフィードバックが大規模データセットでのモード推定をどう効率化できるか学ぼう。
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新しいモデルは、言語モデルとナレッジグラフを使って論理クエリの応答を強化する。
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推薦におけるデータ拡張とコントラスト学習の役割を検討する。
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新しい方法がデータの希薄性に対処することで、レコメンデーションシステムの効率を高めてるよ。
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テキストデータ処理における情報抽出の基本と重要性を学ぼう。
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新しい方法がいろんなタイプのデータを合わせて、レコメンデーションシステムを改善するんだ。
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新しいシステムが脳波技術で法律案件の検索を改善する。
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ドキュメント検索における生成的リトリーバルの効率について学ぼう。
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新しい方法でユーザーの行動表現とエンゲージメントが向上するよ。
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この論文は、トークンプルーニングを通じてドキュメント検索を強化する新しい戦略を検討してるよ。
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Slipstreamは、不要な更新をスキップすることでレコメンデーションモデルを高速化するよ。
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リモートセンシングデータを使ってPOI予測を強化するための体系的アプローチ。
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新しいデータセットがIRモデルを複雑な指示に適応させて、パフォーマンスを向上させるのに役立つ。
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ゴーストセンテンスがユーザーの個人データをオンラインで守るのにどう役立つかを学ぼう。
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特徴の寄与が自動システムのランキング決定をどう説明するかを学ぼう。
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研究は子供たちが学校の課題にテクノロジーをどう使っているかに焦点を当ててるんだ。
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研究が、バイアスがオンライン検索やユーザーの態度にどのように影響を与えるかを明らかにした。
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新しい方法が言語モデルの医療用語の理解を向上させる。
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複数の言語でニュース推薦を改善するためのデータセット。
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ArabicaQAは、大規模なデータセットを使ってアラビア語の質問応答を強化するんだ。
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EulerFormerは、ユーザーの行動予測をより良くするために、意味的情報と位置情報を組み合わせているよ。
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MA4DIVは、マルチエージェントアプローチを使って、ドキュメントの多様性を向上させることでオンライン検索結果を改善するよ。
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ユーザーエンゲージメントを高めるために、見えていないサービスを推薦するためのフレームワーク。
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マルチモーダルシーケンシャルレコメンデーションがユーザーの提案をどう強化するかを見てみよう。
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メッセージ伝達が推薦システムの協調フィルタリングをどう改善するかを調査中。
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法的情報検索システムの評価とその効果の複雑さを探る。
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新しいサステナビリティインデックスが旅行者がエコな街旅を選ぶのを手助けするよ。
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ColaRecは、アイテムのおすすめを強化するために、協力的な信号とコンテンツの信号を統合するよ。
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新しい方法は、適応可能な埋め込みと効率的なリソース管理を使って、推薦を改善する。
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認知バイアスがデジタル情報検索におけるユーザーの選択にどんな影響を与えるか。
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