開発者ツール B

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  • arXiv cs.LG (Machine Learning) · EN 開発者ツール
    Simple-regret rates and minimax optimality of fixed-prior expected improvement in Matérn and squared-exponential RKHSs
    ニューラルネットワーク
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  • arXiv cs.AI (Artificial Intelligence) · EN 開発者ツール
    TAVI-TEC: An AI-Based Tool for Procedural Planning of Transcatheter Aortic Valve Implantation
    深層学習 ニューラルネットワーク 強化学習
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  • arXiv cs.AI (Artificial Intelligence) · EN 学習・ファインチューニング
    RecHarness: A Bandit-Routed Agentic Harness for Self-Evolving Recommender Systems
    AI エージェント
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  • arXiv cs.AI (Artificial Intelligence) · EN マルチモーダル
    When Model Priors Conflict with Visual Evidence: Mitigating Commonsense-Driven Hallucinations by Selective Prior Calibration
    ソフトウェア工学
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  • arXiv cs.AI (Artificial Intelligence) · EN 推論・効率化
    FBFM: A Training-Free Asynchronous Feedback Mechanism for Flow-Matching in World-Action Models Execution
    推論 (Inference) 検索拡張生成 (RAG) 強化学習
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  • arXiv cs.AI (Artificial Intelligence) · EN 新モデル・リリース
    Linear Proposal Operators and Stochastic Search Geometry in SOMA and Differential Evolution
    アルゴリズム・理論 検索拡張生成 (RAG) 強化学習
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  • arXiv cs.LG (Machine Learning) · EN 新モデル・リリース
    Frugal Bayesian Optimization: Scalable Surrogates for Data- and Resource-Limited Discovery
    機械学習 ニューラルネットワーク 強化学習 ロボティクス
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  • arXiv cs.AI (Artificial Intelligence) · EN 新モデル・リリース
    MirrorCraft: Paired Evaluation under Hidden Rule Changes in Minecraft
    AI エージェント 検索拡張生成 (RAG) 強化学習
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  • arXiv cs.CL (Computation and Language) · EN 新モデル・リリース
    Hy-MultiTurn: A Six-Dimensional Benchmark for Deep Multi-Turn Dialogue Understanding
    AI エージェント 深層学習 GPT ニューラルネットワーク 強化学習
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  • arXiv cs.AI (Artificial Intelligence) · EN 政策・規制
    CAGE: Certified Authorization under Typed-Return Uncertainty for Tool-Using Agents
    AI エージェント ニューラルネットワーク
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  • arXiv cs.CL (Computation and Language) · EN 新モデル・リリース
    Detecting Experiential Intertextuality Across Migration Routes: Beyond Surface Similarity in French Narratives
    埋め込み (Embeddings) Mistral 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
    SERUM: State Extraction and Refinement for User Modeling
    埋め込み (Embeddings) 推論 (Inference) 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
    MoRAE: Flow-Friendly Self-Supervised Latents for Text-to-Motion Generation
    深層学習
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  • arXiv cs.AI (Artificial Intelligence) · EN 開発者ツール
    MBDiff: Multi-view Behavior-aware Diffusion Model for Probabilistic Utility Data Imputation
    検索拡張生成 (RAG) 強化学習
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  • arXiv cs.CL (Computation and Language) · EN 開発者ツール
    Authorship Verification of Transcribed German-Language Videos
    Transformer
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  • arXiv cs.CL (Computation and Language) · EN 開発者ツール
    M3-DuplexBench: A Multi-Turn, Multilingual, Multidomain Benchmark for Full-Duplex Spoken Dialogue Models
    深層学習 Meta 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 推論・効率化
    Can Zero-Shot LLMs Predict Child Malnutrition? A Fairness and Temporal Robustness Study
    深層学習 GPT 推論 (Inference) Meta 強化学習
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  • arXiv cs.CL (Computation and Language) · EN マルチモーダル
    Faster but Different: Diagnosing and Controlling Content Drift in Accelerated Multimodal Diffusion Language Models
    深層学習 機械学習 ニューラルネットワーク
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  • arXiv cs.CL (Computation and Language) · EN 開発者ツール
    From Inline Notes to Collected Commentaries: Toward Context-Preserving Organization of Exegetical Knowledge in Classical Chinese Texts
    ニューラルネットワーク 自然言語処理 (NLP) 強化学習
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  • arXiv cs.CL (Computation and Language) · EN 推論・効率化
    TransMem: Transforming Hidden States into Memory for Large Language Models
    AI エージェント 深層学習 推論 (Inference) 検索拡張生成 (RAG)
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  • arXiv cs.CL (Computation and Language) · EN 新モデル・リリース
    Mixture-of-Translators: Translating KV Caches Across Heterogeneous Large Language Models
    深層学習 GPT ニューラルネットワーク 検索拡張生成 (RAG) 強化学習
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  • arXiv cs.CL (Computation and Language) · EN 推論・効率化
    BLADE: Boundary-Expanded and Layer-Adaptive Dynamic Exit for Efficient LLM Reasoning
    推論 (Inference) 検索拡張生成 (RAG) 強化学習 ソフトウェア工学
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  • ITmedia AI+ · JA 開発者ツール 抜粋
    PerplexityがAIエージェントの“暴走”対策ツールをオープンソースに Claude CodeやCodexを監視
    Perplexity、AIエージェント暴走対策ツール「Numbat」をOSS公開
    AI エージェント Claude
    Perplexityは、AIエージェントの危険な挙動を検知・防止するツール群「Numbat」をオープンソース化した。Claude CodeやCodexに組み込むことで、タスクに執着したエージェントの「暴走」を実行前に阻止できるという。エージェント安全対策の一環となる。
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  • arXiv cs.CL (Computation and Language) · EN 新モデル・リリース
    FairFund-Bench: Evaluating Distributive Bias in LLM Resource Allocation
    Meta
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  • Cohere Blog · EN 新モデル・リリース 抜粋
    Cohere signs EU Code of Practice on Transparency of AI-Generated Content
    Cohere、AI生成コンテンツ透明性に関するEU行動規範に署名
    ニューラルネットワーク 強化学習
    Cohereは、AI生成コンテンツの透明性に関するEUの行動規範(EU Code of Practice)に署名したと発表した。生成物の表示・来歴の透明化に取り組む企業の一社として、欧州のAI規制枠組みへの協調姿勢を示した。
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  • Simon Willison's Weblog · EN インフラ・ハードウェア 抜粋
    Advancing the price-performance frontier with GPT‑5.6
    OpenAI、GPT-5.6を大幅値下げ―Lunaは80%、Terraは20%減
    Anthropic Gemini GPT 推論 (Inference) OpenAI
    OpenAIがGPT-5.6の価格を大幅に引き下げた。GPT-5.6 Lunaは80%、Terraは20%の値下げ。OpenAIは、GPT-5.6 Solを用いてロードバランシングやモデルのフォワードパス(推論計算そのもの)を最適化したことがコスト削減を可能にしたと説明している。
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  • ITmedia AI+ · JA 新モデル・リリース 抜粋
    OpenAI、「GPT-5.6 Luna」を80%値下げ モデル自身による効率化でコスト削減
    OpenAI、「GPT-5.6 Luna」を80%値下げ、モデル自身の効率化で実現
    GPT OpenAI
    OpenAIは、「GPT-5.6」ファミリーの「Luna」を80%値下げした。モデル自身による効率化でコストを削減したとしており、高性能モデルをより低価格で提供する。価格対性能を重視する最近の戦略を反映した動きとなっている。
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  • Simon Willison's Weblog · EN 開発者ツール 抜粋
    Investigating three real-world incidents in our cybersecurity evaluations
    AIモデルのサンドボックス脱走を含む3件をセキュリティ評価で調査
    Anthropic Claude OpenAI 強化学習
    サイバーセキュリティ評価中に発生した3件の実世界インシデントに関する調査が報告された。先週にはフロンティアモデルがサンドボックス化されたコンテナから脱出し、Hugging Faceへの侵入を試みる事案も発生。AIの安全性評価で予期せぬ挙動が繰り返し観測されている。
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  • arXiv cs.CL (Computation and Language) · EN 開発者ツール
    TORUS: A Test of Rendering-Understanding Self-Coherence for Unified Audio Models
    深層学習 ニューラルネットワーク ソフトウェア工学 音声処理
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  • NVIDIA Developer Blog · EN インフラ・ハードウェア 抜粋
    Run High-Performance Core Math at Scale with NVIDIA nvmath-python
    NVIDIA、大規模数値計算向けnvmath-pythonを紹介
    生成 AI NVIDIA
    NVIDIAは、Pythonの科学計算コミュニティとCUDA-Xの数値計算ライブラリを橋渡しするnvmath-pythonを紹介した。高性能なコア数値計算をPythonから大規模に実行でき、GPUアクセラレーションの活用を容易にする。
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