帰納論理プログラミングにおけるLLMの活用を探る。
João Pedro Gandarela, Danilo S. Carvalho, André Freitas
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最先端の科学をわかりやすく解説
帰納論理プログラミングにおけるLLMの活用を探る。
João Pedro Gandarela, Danilo S. Carvalho, André Freitas
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量子回路で最適化されたパルス波形のためのディープラーニング活用。
Zachary Fillingham, Hossein Nevisi, Shirin Dora
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FactorLLMは知識の保存方法を整理することで、言語モデルの効率を向上させる。
Zhongyu Zhao, Menghang Dong, Rongyu Zhang
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VerilogCoderはAIを使ってハードウェアデザインの作業を簡単にして、良くするんだ。
Chia-Tung Ho, Haoxing Ren, Brucek Khailany
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この記事は、生成AIが機械視覚アプリケーションを向上させる役割について話してるよ。
Hans Aoyang Zhou, Dominik Wolfschläger, Constantinos Florides
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HiFuseは、異種グラフニューラルネットワークの速度と効率を向上させるよ。
Meng Wu, Jingkai Qiu, Mingyu Yan
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陪審員選定や立ち退きプロセスの透明性を向上させるAIの可能性を探る。
Ishana Shastri, Shomik Jain, Barbara Engelhardt
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小さいモデルが大きな言語モデルの効率をどう高めるか学ぼう。
Jerry Huang, Prasanna Parthasarathi, Mehdi Rezagholizadeh
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脳が情報を処理する仕組みを説明する重要なモデルを探る。
Yanbo Lian, A. N. Burkitt
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AIが世界をどう理解しているかとその学習プロセスの概要。
Zijian Zhang, Sara Aronowitz, Alán Aspuru-Guzik
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SSL-TTSは、少ないトレーニングデータで高品質な音声合成を簡単にするよ。
Karl El Hajal, Ajinkya Kulkarni, Enno Hermann
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新しい方法で、標準的な圧縮技術を使って画像や動画の生成が向上したよ。
Xiaochuang Han, Marjan Ghazvininejad, Pang Wei Koh
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新しい方法がGrouped Query Attentionを強化して、画像分類タスクの効率を向上させてるよ。
Zohaib Khan, Muhammad Khaquan, Omer Tafveez
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CRQBenchは、実際のコードレビューコメントを使ってLLMのコード推論を測ることを目指してるよ。
Elizabeth Dinella, Satish Chandra, Petros Maniatis
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AIモデルをクロスモデルの相関を通じて評価する新しい方法。
Haniyeh Ehsani Oskouie, Lionel Levine, Majid Sarrafzadeh
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脳内の化学物質が強化学習アルゴリズムをどう改善するかを探る。
Sebastian Lee, Samuel Liebana, Claudia Clopath
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MaterioMinerデータセットは、材料力学と科学文献をつなげて、研究をより良くするためのものだよ。
Ali Riza Durmaz, Akhil Thomas, Lokesh Mishra
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新しい方法が複数言語のASRモデルを強化し、過去の知識を保持してるよ。
Tianyi Xu, Kaixun Huang, Pengcheng Guo
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弱い教師あり学習と密な検索手法を使って質問応答システムを改善する。
Jinming Nian, Zhiyuan Peng, Qifan Wang
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量子コンピュータと機械学習を組み合わせることで、画像分類技術が強化される。
Soumyadip Sarkar
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PQV-MobileがViTsを強化して、効率的なモバイルアプリケーションを実現する方法を学ぼう。
Kshitij Bhardwaj
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新しいIDSが車両のセキュリティを増強し、増え続けるサイバー脅威に対抗する。
Muzun Althunayyan, Amir Javed, Omer Rana
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新しいスピントロニクス技術が時系列データ処理の効率と精度を向上させる。
Erwan Plouet, Dédalo Sanz-Hernández, Aymeric Vecchiola
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データ漏洩からフェデレーテッドラーニングを守るための防御方法を調査中。
Joon Kim, Sejin Park
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ビジョン・ランゲージモデルを使ってゲームチュートリアルの質を向上させる。
Daniele Rege Cambrin, Gabriele Scaffidi Militone, Luca Colomba
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粒子物理の分類タスクにおけるコルモゴロフ-アーノルドネットワークの可能性を探る。
Johannes Erdmann, Florian Mausolf, Jan Lukas Späh
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この研究は、言語を変えるとテキスト分類器にどう影響するかを調べてるよ。
Anahita Samadi, Allison Sullivan
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直観主義的モーダル論理の構造と関係についての考察。
Jim de Groot, Ian Shillito, Ranald Clouston
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トランスフォーマーがどうやって文脈から学ぶのか、再訓練なしで調べる。
Yuhao Li, Ruoran Bai, Haiping Huang
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新しい方法がドメイン特化型言語を使った自動化タスクのコード生成を改善する。
Nastaran Bassamzadeh, Chhaya Methani
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生成データの質における幾何学的特性の役割を探る。
Ahmed Imtiaz Humayun, Ibtihel Amara, Candice Schumann
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新しい方法が、最適なアップデートスケジューリングを通じてフェデレーテッドラーニングのコミュニケーションを強化する。
Alireza Javani, Zhiying Wang
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AIチャットを簡単に共有して、モデルを改善する手助けをしよう。
Shachar Don-Yehiya, Leshem Choshen, Omri Abend
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BAMは、アテンションとFFNパラメータを統合することでMoEの効率を向上させるよ。
Qizhen Zhang, Nikolas Gritsch, Dwaraknath Gnaneshwar
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Diff-PCCは拡散モデルを使ってポイントクラウドの圧縮効率と品質を向上させるよ。
Kai Liu, Kang You, Pan Gao
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新しいモデルは、重要な空間的および時間的関係をキャッチすることで、動画生成を向上させるよ。
Hengyu Fu, Zehao Dou, Jiawei Guo
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リソースが限られた環境で効果的に展開するためのモデルサイズを小さくするテクニック。
Alexandre Lopes, Fernando Pereira dos Santos, Diulhio de Oliveira
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新しい方法で、知識グラフの予測精度が向上するよ。
Yuqicheng Zhu, Nico Potyka, Jiarong Pan
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新しい方法で、エージェントが未来の報酬を予測したり、決定を説明したりするのがもっと良くなるんだ。
Mark Towers, Yali Du, Christopher Freeman
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この記事は、KGEモデルにおける予測の多様性を探求し、対立を減らすための投票方法を提案してるよ。
Yuqicheng Zhu, Nico Potyka, Mojtaba Nayyeri
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