アラビア語のタスクにおけるプロンプト言語がLLMに与える影響を調べてる。
Mohamed Bayan Kmainasi, Rakif Khan, Ali Ezzat Shahroor
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コンピューターサイエンス - 人工知能
RSS効果的に研究を伝えるために、構造化された科学的な文章を書けるようになろう。
Oishik Chatterjee, Pooja Aggarwal, Suranjana Samanta
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TheraGenは、先進的なAI技術を使って24時間年中無休でメンタルヘルスのサポートを提供してるよ。
Kartikey Doshi, Jimit Shah, Narendra Shekokar
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新しい深層学習モデルが壁せん断応力の測定精度を向上させた。
Esther Lagemann, Julia Roeb, Steven L. Brunton
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この研究では、LLMが市場行動をシミュレーションする能力を評価してるよ。
Jingru Jia, Zehua Yuan
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この研究は、トポロジカルディグリーがデータ構造を捉える上でのVAEの効果をどう評価するかを探ってるよ。
Mahefa Ratsisetraina Ravelonanosy, Vlado Menkovski, Jacobus W. Portegies
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自然言語を使ってデータをモデル化する新しいアプローチで、より良い解釈ができるように。
Ruiqi Zhong, Heng Wang, Dan Klein
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会話の長さと複雑さを測ってAIの安全性を評価する。
John Burden, Manuel Cebrian, Jose Hernandez-Orallo
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研究が明らかにしたのは、言語モデルが正確な応答のためにコンテキストをどう活用するかってこと。
Yufei Tao, Adam Hiatt, Erik Haake
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データ駆動型の方法と専門家の知識を組み合わせると、空間推定の精度が向上するよ。
Cong Zhang, Shuyi Du, Hongqing Song
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新しいフレームワークが人間のフィードバックを使って画像生成を改善しようとしてるよ。
Hanyang Zhao, Haoxian Chen, Ji Zhang
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エージェントのコラボレーションの新しい戦略は、AIの応答における信頼と効率を高める。
Vladyslav Larin, Ivan Nikitin, Alexander Firsov
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機械は今、革新的な技術を使って少ない例から学べるようになった。
Octavio Arriaga, Jichen Guo, Rebecca Adam
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新しい方法でロボットが人間の動画から操作スキルを学べるようになったよ。
Himanshu Gaurav Singh, Antonio Loquercio, Carmelo Sferrazza
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新しいシステムは文脈を理解しながら個人的な記憶の検索を強化する。
Jiahao Nick Li, Zhuohao Jerry Zhang, Jiaju Ma
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転移学習が限られたデータで機械学習の成果をどう向上させるかを学ぼう。
Steve Hanneke, Samory Kpotufe
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新しいアプローチが複数のオブジェクトを使った画像生成の精度を向上させる。
Yinwei Wu, Xianpan Zhou, Bing Ma
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サイバー脅威に対抗するためにハニーポットの効果を高めるAI活用。
Hakan T. Otal, M. Abdullah Canbaz
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グラフベースのモデルを通じてネットワークトラフィック分析を強化する新しいアプローチ。
Louis Van Langendonck, Ismael Castell-Uroz, Pere Barlet-Ros
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イギリスの雇用法廷のケースの結果を予測するためのデータセット。
Huiyuan Xie, Felix Steffek, Joana Ribeiro de Faria
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研究が、少ない例を使って画像認識を改善する方法を提案してるよ。
Fatemeh Askari, Amirreza Fateh, Mohammad Reza Mohammadi
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AIの安全性と効果を評価するための体系的な方法。
Charlie Griffin, Louis Thomson, Buck Shlegeris
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革新的な手法が自動運転車の学習を向上させる。
Asen Nachkov, Danda Pani Paudel, Luc Van Gool
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質問の順番や framing が、世論調査の結果に大きく影響することがあるんだよね。
Dorje C. Brody
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MNISTとCIFAR-10を使ったCNNとBCNNのトレーニング効率についての考察。
Eduardo Cueto-Mendoza, John D. Kelleher
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AIが生成したフェイク画像をより正確に識別する新しい方法。
Inzamamul Alam, Muhammad Shahid Muneer, Simon S. Woo
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CrossGRは、革新的なグラフ技術を使って、さまざまな市場での製品推薦を強化するよ。
Sümeyye Öztürk, Ahmed Burak Ercan, Resul Tugay
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マルチモーダル学習においてAIが欠損情報をどう扱うかを探る。
Renjie Wu, Hu Wang, Hsiang-Ting Chen
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協調型マルチエージェントシステムのバックドア攻撃に対する脆弱性を探る。
Yinbo Yu, Saihao Yan, Jiajia Liu
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ロボットが人間ともっと上手く協力する方法を、関連性に焦点を当てて見つけよう。
Xiaotong Zhang, Dingcheng Huang, Kamal Youcef-Toumi
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グリッド画像を使った新しいアプローチが、複雑なタスクにおけるVideoQAのパフォーマンスを向上させる。
Yanan Wang, Shuichiro Haruta, Donghuo Zeng
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新しい方法が、複数のオブジェクトイベントに注目することで動画の質問応答を改善する。
Yanan Wang, Shuichiro Haruta, Donghuo Zeng
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ブロックアテンションは、応答を速くしながら精度を保つことで言語モデルを強化するよ。
East Sun, Yan Wang, Lan Tian
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視覚的質問応答タスクの課題やモデルについて学ぼう。
Neelabh Sinha, Vinija Jain, Aman Chadha
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TTDSが大規模言語モデルを使ってパーソナライズされた推薦をどう改善するかを見てみよう。
Jun Yin, Zhengxin Zeng, Mingzheng Li
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ETAGEは、新しいデータタイプを使ってテスト中のモデルのパフォーマンスを向上させる。
Afshar Shamsi, Rejisa Becirovic, Ahmadreza Argha
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MAISIはデータの制限に対処するために、高品質な合成医療画像を作成してるよ。
Pengfei Guo, Can Zhao, Dong Yang
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言語タスクにおけるトランスフォーマーの効果に対する再帰の影響を探る。
Xiang Zhang, Muhammad Abdul-Mageed, Laks V. S. Lakshmanan
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研究が大型言語モデルの熱帯病や感染症の特定能力を評価した。
Mercy Asiedu, Nenad Tomasev, Chintan Ghate
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ProcessTBenchは、タスクプランニングとプロセスマイニングにおけるLLMの能力を強化します。
Andrei Cosmin Redis, Mohammadreza Fani Sani, Bahram Zarrin
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