複雑な状況でAIが倫理的な決定をするのを導く。
Kevin Baum, Lisa Dargasz, Felix Jahn
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コンピューターサイエンス - 人工知能
RSS新しい方法がコミュニティ予算の公平性と資金利用を向上させる。
Georgios Papasotiropoulos, Seyedeh Zeinab Pishbin, Oskar Skibski
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この研究は、非構造文書のための新しいモデルを使って、重要な情報抽出を強化してるよ。
Furkan Pala, Mehmet Yasin Akpınar, Onur Deniz
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深層強化学習が家具業界のスケジューリングをどう改善するかを学ぼう。
Malte Schneevogt, Karsten Binninger, Noah Klarmann
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AIが人間の信念における不確実性をどうやって特定し、測定できるかを調べてるんだ。
Anthony Sicilia, Malihe Alikhani
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TS-TCDは、時系列データとテキストデータを組み合わせて、予測精度を向上させるんだ。
Pengfei Wang, Huanran Zheng, Silong Dai
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LLMのMistralとLLaMaを異なるGPUで比較した研究。
Yannis Bendi-Ouis, Dan Dutarte, Xavier Hinaut
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少数ショット学習法を使って、より安全な自動運転車のために交通標識の検出を改善する。
Md. Atiqur Rahman, Nahian Ibn Asad, Md. Mushfiqul Haque Omi
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この研究は、反応時間がユーザーの好みを理解するのにどう役立つかを示している。
Shen Li, Yuyang Zhang, Zhaolin Ren
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適応型アテンション技術は、LVLMのパフォーマンスを向上させ、リソースの要求を減らすんだ。
Junyang Zhang, Mu Yuan, Ruiguang Zhong
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この研究は、AIが現在の出来事の歴史的類似点を見つけるのにどう役立つかを調べてるよ。
Nianqi Li, Siyu Yuan, Jiangjie Chen
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新しいアプローチでエッジコンピューティングを使って産業データの異常検出が改善されたよ。
Alessio Mascolini, Sebastiano Gaiardelli, Francesco Ponzio
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この研究は、異なるプロセッサがAIアプリケーションでどれだけ性能を発揮するかを分析しているよ。
Rakshith Jayanth, Neelesh Gupta, Viktor Prasanna
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BrainKingは限られた情報の下で言語モデルの問題解決スキルを評価する。
Yuyan Chen, Tianhao Yu, Yueze Li
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この記事では、VLMが画像の色、形、意味をどのように認識するかを調査しているよ。
Nam Hyeon-Woo, Moon Ye-Bin, Wonseok Choi
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新しい方法が、重要な特徴を分離することで水中画像の分類精度を向上させるよ。
Jianqi Zhang, Mengxuan Wang, Jingyao Wang
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ToxiCraftは合成データ生成を通じて、有害なオンラインコンテンツの検出を改善するんだ。
Zheng Hui, Zhaoxiao Guo, Hang Zhao
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機械の意識の性質とその影響を探る。
Ryan Williams
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新しい手法が動画要約の精度を高めつつ、計算コストを抑えてるよ。
Ashish Prasad, Pranav Jeevan, Amit Sethi
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集中データ選択技術を使って言語モデルをトレーニングする方法。
Ernie Chang, Pin-Jie Lin, Yang Li
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多様なテキストプロンプトに対するT2Iモデルのパフォーマンスを評価する新しい方法。
Jingtao Cao, Zheng Zhang, Hongru Wang
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AutoSTFは、より良い予測と効率のために空間的・時間的予測を自動化するよ。
Tengfei Lyu, Weijia Zhang, Jinliang Deng
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研究によると、より小さい言語モデルと合成ラベルを使った病気の検出に期待が持てるらしい。
Yishu Wei, Xindi Wang, Hanley Ong
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新しい方法で、言語モデルの出力が速くなるけど、品質はそのまま。
Zongyue Qin, Zifan He, Neha Prakriya
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この記事では、LLMプロジェクトの問題を検討し、開発者への解決策を提案するよ。
Yangxiao Cai, Peng Liang, Yifei Wang
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チャートやデータビジュアルを理解するモデルを改善するための新しいデータセット。
Mengchen Liu, Qixiu Li, Dongdong Chen
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新しいフレームワークが、さまざまな環境でのカメラのポーズ推定を改善する。
Gennady Sidorov, Malik Mohrat, Ksenia Lebedeva
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合成クエリを使ってラベル付きデータなしで検索システムを強化する新しい方法。
Qiuhai Zeng, Zimeng Qiu, Dae Yon Hwang
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レコメンデーションシステムがユーザーの好みをどう変えていくかを調べる。
Erica Coppolillo, Simone Mungari, Ettore Ritacco
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大きな事前学習済みモデルに対して小さな調整を使う方法を見てみよう。
Zheda Mai, Ping Zhang, Cheng-Hao Tu
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新しい方法がディープラーニングの決定についてもっとわかりやすい説明を提供するよ。
Ruo Yang, Binghui Wang, Mustafa Bilgic
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AIのインシデント報告に関する問題を調べて、より良い実践と理解を深める。
Kevin Paeth, Daniel Atherton, Nikiforos Pittaras
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新しいモデルががん診断のためのPET/CTスキャンでの腫瘍セグメンテーションを向上させた。
Tanya Chutani, Saikiran Bonthu, Pranab Samanta
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HENは、パターンの分離性を高めることで、ニューラルネットワークの記憶検索を改善するんだ。
Satyananda Kashyap, Niharika S. D'Souza, Luyao Shi
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テキストベースのモデルを超えて、生成AI技術が教育をどう変えてるかを調べてるんだ。
Ville Heilala, Roberto Araya, Raija Hämäläinen
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より大きなデータセットが、衛星画像から農地の境界を自動で検出するのを強化する。
Hannah Kerner, Snehal Chaudhari, Aninda Ghosh
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強化されたラベル情報を使って、データセット蒸留を改善する新しいアプローチ。
Seoungyoon Kang, Youngsun Lim, Hyunjung Shim
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SPECTRUMは、より良い意思決定のための確率論的論理モデルの作成を簡単にするよ。
Jonathan Feldstein, Dominic Phillips, Efthymia Tsamoura
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研究によると、血液検査と高度なモデルを使って認知機能の低下を予測する可能性があるらしい。
Henry Musto, Daniel Stamate, Doina Logofatu
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この研究は、LLMがデータ抽出やインタラクションの改善にどんな役割を果たすかを調べてるよ。
Omar Mussa, Omer Rana, Benoît Goossens
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