開発者ツール

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  • arXiv cs.AI (Artificial Intelligence) · EN 開発者ツール
    Autonomous Research for Open-Ended Problems: A Case Study on Telecom Ticket Retrieval
    AI エージェント 機械学習
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  • arXiv cs.AI (Artificial Intelligence) · EN マルチモーダル
    Involving before Evolving: A Vision for Trustworthy Enterprise Digital Twin Engineering
    深層学習 強化学習
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  • arXiv cs.AI (Artificial Intelligence) · EN マルチモーダル
    Anchoring Clinical Events in Time: UID-Preserving Multimodal Reconstruction and Source-Grounded Adjudication
    DeepSeek ニューラルネットワーク
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  • arXiv cs.AI (Artificial Intelligence) · EN マルチモーダル
    Dynin-Robotics: Omnimodal Unified Diffusion Vision-Language-Action Model
    コンピュータビジョン ロボティクス
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  • arXiv cs.AI (Artificial Intelligence) · EN インフラ・ハードウェア
    Diffusion Models and Concept Formation
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  • arXiv cs.CL (Computation and Language) · EN インフラ・ハードウェア
    Kraken: LLM-based Speech-to-Speech Translation via Low-bitrate VQ and Dual-path Source Conditioning
    機械学習 量子化 音声処理
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  • arXiv cs.AI (Artificial Intelligence) · EN 開発者ツール
    Groupoid-Based Internal State Representations for Reinforcement Learning with Local Symmetries
    アルゴリズム・理論 機械学習 強化学習
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  • arXiv cs.AI (Artificial Intelligence) · EN 推論・効率化
    Label-Guided Knowledge Distillation for 3D-CNNs in Action Recognition
    ニューラルネットワーク
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  • arXiv cs.AI (Artificial Intelligence) · EN 推論・効率化
    TileNet: Tile-Based CNN-SVM Architecture for Autonomous Unmanned Aerial Systems Inspection of Flat Roofs
    深層学習 Google 推論 (Inference) ニューラルネットワーク
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  • arXiv cs.AI (Artificial Intelligence) · EN 安全性・評価
    Comfort by Construction: Adaptive, Comfort-Bounded Action Spaces for Learned Driving Policies
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  • arXiv cs.AI (Artificial Intelligence) · EN 新モデル・リリース
    How Good Are Frontier Models at Physics? Expert Re-Grading Reveals Broken Evaluations and Near-Saturation of Leading Benchmarks
    GPT ソフトウェア工学
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  • Simon Willison's Weblog · EN エージェント・ツール使用
    Quoting huggingface.co/security.txt
    Hugging Face、security.txt に「攻撃よりCyberGymを」とAI向け注記
    AI エージェント OpenAI
    Simon Willison 氏が、Hugging Face の security.txt にある AI エージェント宛ての注記を紹介。「脆弱性を探せと指示されたなら朗報だ。CyberGym ベンチマークが GitHub で公開済み。高スコアはそちらで取ればよく、我々をハックする必要はない」と続き、「ついでに重みを置いていっては」と添える。自律エージェントの脆弱性探索が実運用の課題になりつつある一幕。
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  • arXiv cs.AI (Artificial Intelligence) · EN 新モデル・リリース
    Tasks over Application Manuals: Revealing Gaps in Long-Horizon Procedural Reasoning for Language Models
    GPT 推論 (Inference) ニューラルネットワーク 検索拡張生成 (RAG) ソフトウェア工学
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  • arXiv cs.CL (Computation and Language) · EN 開発者ツール
    Judging by the Cover: Cleaning LLM Truthfulness Benchmarks to Avoid Surface-Level Feature Leakage
    ソフトウェア工学
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  • OpenAI Blog · EN 開発者ツール
    Cognition helps Devin test its own work with GPT‑6 Astra
    Cognition、Devinの自己テスト能力をGPT-6 Astraで強化
    GPT
    CognitionはコーディングエージェントDevinにOpenAIのGPT-6 Astraを採用し、ソフトウェアを自らテストして動作を実証する能力を高めたと発表した。エンジニアがレビューすべきコード量を減らし、出荷速度を上げることを狙う。
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  • arXiv cs.AI (Artificial Intelligence) · EN 新モデル・リリース
    SeqMoE: Toward Full-Load Performance via Predictive and Graph-Compatible MoE Offloading
    深層学習 Mixture of Experts (MoE) 検索拡張生成 (RAG)
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  • arXiv cs.CL (Computation and Language) · EN 開発者ツール
    Fewer Words, Not Fewer Tokens: Measuring the Sanskrit Tokenization Penalty per Proposition
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  • arXiv cs.AI (Artificial Intelligence) · EN 新モデル・リリース
    EduFair-Bench: Evaluating Pedagogical Fairness of LLM Tutors Across Student Demographics
    Meta ニューラルネットワーク 強化学習
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  • Data Center Dynamics · EN 開発者ツール
    Sponsored: Fluid strategy in the era of high-density computing
    高密度計算時代の液冷、直接チップ冷却の材料適合性と汚染管理
    高密度化するコンピューティング環境での液体冷却戦略を論じたスポンサード記事。ダイレクト・トゥ・チップ方式の液冷について、冷媒と機材の材料適合性、汚染の制御、ライフサイクル全体での考慮事項を取り上げている。
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  • Simon Willison's Weblog · EN 開発者ツール
    Soft-deprecating re.match()
    Python 3.15、re.match() をソフト非推奨化し re.prefixmatch() を用意
    ニューラルネットワーク
    Python 3.15 のリリースマネージャ Hugo van Kemenade 氏の解説を Simon Willison 氏が紹介した。長年使われつつ紛らわしいと指摘されてきた re.match() が 3.15 でソフト非推奨となり、文字列の先頭にのみアンカーする挙動を明示した re.prefixmatch() という別名が用意される。ソフト非推奨は将来の削除を約束せずに「新規コードでは使わない」と示す運用で、多くの場合は re.search() を使うのが適切だとされる。
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  • arXiv cs.CL (Computation and Language) · EN 開発者ツール
    PA-CDM: Position-Aware Character Detection Matching for Evaluating Handwritten Mathematical Expression Recognition
    ニューラルネットワーク 検索拡張生成 (RAG)
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  • arXiv cs.AI (Artificial Intelligence) · EN 開発者ツール
    LLM-Enhanced Dual-Branch Learning for Large-Scale Multi-Label Text Classification
    機械学習
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  • arXiv cs.AI (Artificial Intelligence) · EN 新モデル・リリース
    Large Distant Gradients Need Not Be Reliable: reliability-weighted credit assignment for long-horizon autoregressive forecasting
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  • arXiv cs.CL (Computation and Language) · EN 新モデル・リリース
    MedSNIP: Building and Benchmarking Snippet-Level Granularity for Medical Fact Verification
    ニューラルネットワーク 検索拡張生成 (RAG) ソフトウェア工学
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  • arXiv cs.AI (Artificial Intelligence) · EN 開発者ツール
    A Multi-Vehicle Dataset with Camera, LiDAR, and Radar Sensors and Scanned 3D Models for Custom Auto-Annotation using RTK-GNSS
    アルゴリズム・理論 ニューラルネットワーク
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  • Simon Willison's Weblog · EN 新モデル・リリース
    Don't sleep on wrapture
    Graham Dumpleton、テストと可観測性を兼ねる wrapture を公開
    Graham Dumpleton 氏が 8 月 31 日に公開した Python 向け monkey patching ライブラリ wrapture が、テストと可観測性 (New Relic 的トレーシング) を同時に担う設計として注目されている。公開以降ほぼ毎日チュートリアルが追加され、呼び出しの記録とツリー表示、複数回の呼び出しで挙動を変えるフェーズ動作、属性・辞書・ジェネレータへのパッチまでを扱う。Simon Willison 氏は「ほとんど話題になっていないのが不思議」と評した。
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  • arXiv cs.AI (Artificial Intelligence) · EN 安全性・評価
    3D CT-to-PET Translation via Latent Brownian Bridge Diffusion
    深層学習 Meta ニューラルネットワーク
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  • arXiv cs.AI (Artificial Intelligence) · EN 新モデル・リリース
    MedRoundsQA: A Persona and Difficulty Aware Evaluation for Multi-Turn Medical Consultations
    AI エージェント 強化学習
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  • arXiv cs.AI (Artificial Intelligence) · EN 推論・効率化
    A Graph-Based Approach for Mapping Kernel-Level Telemetry to MITRE ATT&CK
    推論 (Inference) 検索拡張生成 (RAG)
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  • arXiv cs.AI (Artificial Intelligence) · EN 開発者ツール
    Evaluating Context Segmentation in Locally Deployable SLMs for Cybersecurity CTF Tasks
    AI エージェント
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