新しいチャットボットが学生のSTEMの選択式問題を手伝ってくれるよ。
Marc-Antoine Allard, Matin Ansaripour, Maria Yuffa
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コンピューターサイエンス - 人工知能
RSS動的学習率とスーパー レベルセットは、ニューラルネットワークのトレーニングの安定性を高める。
Jatin Chaudhary, Dipak Nidhi, Jukka Heikkonen
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新しいアプローチが社会的なやり取りにおける触覚に対する神経反応の理解を深める。
Xiaowei Jiang, Liang Ou, Yanan Chen
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HARの新しいアプローチは、スマホデータを使ってアクティビティ認識を向上させるよ。
Ning Sun, Yufei Wang, Yuwei Zhang
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CLIPFitを紹介するよ、ビジョン-ランゲージモデルの効率的なファインチューニングの方法だ。
Ming Li, Jike Zhong, Chenxin Li
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低ビット量子化が大規模言語モデルの効率をどう改善するかを学ぼう。
Ruihao Gong, Yifu Ding, Zining Wang
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グラフのアンラーニングは、フル再トレーニングなしで古いデータを削除するための解決策を提供する。
Zhe-Rui Yang, Jindong Han, Chang-Dong Wang
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GraphLoRAは、さまざまなグラフ間でのグラフニューラルネットワークの移植性を向上させるんだ。
Zhe-Rui Yang, Jindong Han, Chang-Dong Wang
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タスクを追加してAIの分子特性予測を改善する新しいアプローチ。
Soorin Yim, Dae-Woong Jeong, Sung Moon Ko
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新しい方法を紹介するよ、深層学習モデルの過学習を減らすためのね。
Bum Jun Kim, Sang Woo Kim
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新しい方法がマルチエージェント強化学習を使って資材運搬の効率を上げる。
Xian Yeow Lee, Haiyan Wang, Daisuke Katsumata
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A3フレームワークは、新しいデータ環境に適応するための機械学習モデルを強化するよ。
Chrisantus Eze, Christopher Crick
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SciDFMは科学研究のための高度な推論と理解を提供します。
Liangtai Sun, Danyu Luo, Da Ma
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新しい方法が、テキストプロンプトを使って3Dモデルのテクスチャ品質と一貫性を向上させるよ。
Jiawei Lu, Yingpeng Zhang, Zengjun Zhao
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機械学習における分類器、特にCVFRモデルの役割を調べる。
Lorenzo Chicchi, Duccio Fanelli, Diego Febbe
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コンテキストを意識した手法でLLMのバッファオーバーフロー脆弱性修正能力を強化する。
Arshiya Khan, Guannan Liu, Xing Gao
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ロボットが常識を使ってより良い整理の選択をするのを手助けする新しいシステム。
Rafael Hidalgo, Jesse Parron, Aparna S. Varde
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SOSKはユーザーがソフトウェアセキュリティレポートからキーワードを追跡して抽出するのを手助けするよ。
Phong Minh Vu, Tung Thanh Nguyen
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新しいシステムでロボットの記憶力と人間環境でのコミュニケーションが向上するよ。
Quanting Xie, So Yeon Min, Tianyi Zhang
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Wavelet-CLIPを使ってディープフェイク画像の検出をもっと良くするよ。
Lalith Bharadwaj Baru, Shilhora Akshay Patel, Rohit Boddeda
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SOARはドローン映像分析におけるアクション認識精度を向上させる。
Ruiqi Xian, Xiyang Wu, Tianrui Guan
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機械学習が科学のデータ圧縮をどう上げるか発見しよう。
Youyuan Liu, Wenqi Jia, Taolue Yang
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RadOnc-GPTは前立腺癌患者のメッセージングの応答効率を向上させる。
Yuexing Hao, Jason M. Holmes, Jared Hobson
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AI駆動のWeatherFormerは、天気予報を改善しつつエネルギー消費を減らす。
Junchao Gong, Tao Han, Kang Chen
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Omni6Dデータセットは、多様なカテゴリとリアルなシナリオで物体のポーズ推定を強化するよ。
Mengchen Zhang, Tong Wu, Tai Wang
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LLMの信頼性を高めつつ、センシティブな情報を管理するためのフレームワーク。
Georgios Feretzakis, Vassilios S. Verykios
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複雑な対話でモデルが指示に従う様子に関する研究。
Elliot L. Epstein, Kaisheng Yao, Jing Li
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LLMが医療文書と安全性に与える影響を評価する。
Emma Croxford, Yanjun Gao, Nicholas Pellegrino
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新しい方法が、密猟対策のためにサイの糞の場所を使ってサイを追跡するんだ。
Lucia Gordon, Nikhil Behari, Samuel Collier
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AIとARを組み合わせることで、衛星の組み立てが向上し、精度と効率がアップするよ。
Alvaro Patricio, Joao Valente, Atabak Dehban
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安全なインフラのための正確なひび割れ検出を実現するEfficientCrackNetを紹介するよ。
Abid Hasan Zim, Aquib Iqbal, Zaid Al-Huda
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革新的な手法が自動運転車の周囲理解を向上させる。
Helin Cao, Sven Behnke
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AIモデルのための視覚データのバイアスを特定して減少させるフレームワーク。
Rwiddhi Chakraborty, Yinong Wang, Jialu Gao
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LLMが複雑なコーディングチャレンジで苦労する様子を探ってみる。
Yotam Wolf, Binyamin Rothberg, Dorin Shteyman
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この研究は、LLMの質問に答える能力と材料特性を予測する性能を評価してるよ。
Hongchen Wang, Kangming Li, Scott Ramsay
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実世界のアプリでDRLを強化するために合成データの利用を探ってる。
Jacopo Dapueto, Nicoletta Noceti, Francesca Odone
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この記事では、不及物性とそれがさまざまな分野の意思決定に与える影響について探ってるよ。
Jiuding Duan, Jiyi Li, Yukino Baba
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このモデルは、位置特定と経路計画技術を組み合わせて車両のナビゲーションを改善するよ。
L. Lao Beyer, S. Karaman
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パーソナライズされたシステムは、調整されたモデルを通じて健康と行動のモニタリングを強化するよ。
Sawinder Kaur, Avery Gump, Jingyu Xin
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LSSDMは、多変量時系列データの隙間を埋めるための効果的なソリューションを提供してるよ。
Guojun Liang, Najmeh Abiri, Atiye Sadat Hashemi
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