開発者ツール

B
448 件中 61〜90 件目を表示
  • arXiv cs.LG (Machine Learning) · EN 開発者ツール
    On-Chain Behavioral Signatures for Classifying Centralized Exchange Addresses on Ethereum Using Proof-of-Reserves
    元記事を読む (arXiv cs.LG (Machine Learning)) ↗
  • arXiv cs.LG (Machine Learning) · EN 開発者ツール
    Learning Nonlocal Interactions in Large-Scale Heterogeneous Metamaterials through Scientific Machine Learning
    機械学習 Meta
    元記事を読む (arXiv cs.LG (Machine Learning)) ↗
  • arXiv cs.LG (Machine Learning) · EN 推論・効率化
    Text as an Index for Zero-Shot Cross-Domain Knowledge Tracing
    埋め込み (Embeddings) 推論 (Inference) 強化学習
    元記事を読む (arXiv cs.LG (Machine Learning)) ↗
  • arXiv cs.AI (Artificial Intelligence) · EN 開発者ツール
    Fuzzy selective state model for forecasting the dynamics of consumer preferences
    元記事を読む (arXiv cs.AI (Artificial Intelligence)) ↗
  • arXiv cs.AI (Artificial Intelligence) · EN 開発者ツール
    AI evaluators favor job applications written by certain AI models, independent of candidate quality
    AI エージェント 深層学習 Meta
    元記事を読む (arXiv cs.AI (Artificial Intelligence)) ↗
  • arXiv cs.AI (Artificial Intelligence) · EN 新モデル・リリース
    Learning to Interact and Direct: Co-Evolving Video Director Agents
    AI エージェント Meta ニューラルネットワーク 強化学習
    元記事を読む (arXiv cs.AI (Artificial Intelligence)) ↗
  • NVIDIA Developer Blog · EN インフラ・ハードウェア
    How to Check and Configure NVIDIA GPUDirect Storage for Your Platform
    NVIDIA、GPUDirect Storageの確認・設定手順を解説
    ニューラルネットワーク NVIDIA 検索拡張生成 (RAG)
    NVIDIAは開発者ブログで、GPUDirect Storage(GDS)を自社環境で使えるか確認し、設定する方法を解説した。GDSはGPUとストレージ間のデータ経路を効率化する技術で、オンプレミスとクラウドの双方でGPUのストレージアクセスを高速化するとしている。
    元記事を読む (NVIDIA Developer Blog) ↗
  • arXiv cs.AI (Artificial Intelligence) · EN 学習・ファインチューニング
    ReuScope: Auditing Data Reuse and Evaluation Sensitivity in Capsule Vision 2024
    強化学習
    元記事を読む (arXiv cs.AI (Artificial Intelligence)) ↗
  • arXiv cs.LG (Machine Learning) · EN 新モデル・リリース
    DIFFNAS: Predictor-Free Neural Architecture Search via Diffusion Model and Zero-Cost Evaluation
    ニューラルネットワーク 検索拡張生成 (RAG)
    元記事を読む (arXiv cs.LG (Machine Learning)) ↗
  • arXiv cs.AI (Artificial Intelligence) · EN 開発者ツール
    RECAST: REconstruction of Chain-of-Thought via Auditable Structured Traces
    Claude ファインチューニング Gemini GPT ソフトウェア工学
    元記事を読む (arXiv cs.AI (Artificial Intelligence)) ↗
  • arXiv cs.LG (Machine Learning) · EN 開発者ツール
    Continual Reinforcement Learning Is an Integration Problem
    AI エージェント 強化学習
    元記事を読む (arXiv cs.LG (Machine Learning)) ↗
  • arXiv cs.LG (Machine Learning) · EN 資金・M&A
    Backpropagation-free Deep Learning for Time-Series Classification
    深層学習 ニューラルネットワーク 検索拡張生成 (RAG)
    元記事を読む (arXiv cs.LG (Machine Learning)) ↗
  • arXiv cs.LG (Machine Learning) · EN 安全性・評価
    What Standard Evaluations Hide About Detectors of Hijacked LLM Agents: Rare Attacks, Unseen Tools and Benchmark Transfer
    AI エージェント 埋め込み (Embeddings) 検索拡張生成 (RAG)
    元記事を読む (arXiv cs.LG (Machine Learning)) ↗
  • arXiv cs.LG (Machine Learning) · EN 学習・ファインチューニング
    Towards Out-of-Distribution Uncertainty Quantification for Machine-Learned Interatomic Potentials via Pre-Training
    ファインチューニング 機械学習
    元記事を読む (arXiv cs.LG (Machine Learning)) ↗
  • arXiv cs.AI (Artificial Intelligence) · EN 新モデル・リリース
    Accurate and Auditable ECG Classification via Visibility Graph Neural Networks
    ニューラルネットワーク 検索拡張生成 (RAG)
    元記事を読む (arXiv cs.AI (Artificial Intelligence)) ↗
  • arXiv cs.AI (Artificial Intelligence) · EN 安全性・評価
    Whose Values, Which Contexts, and What Signals? Grounding Cultural Value Alignment with Re3Culture
    ニューラルネットワーク 検索拡張生成 (RAG) 強化学習
    元記事を読む (arXiv cs.AI (Artificial Intelligence)) ↗
  • arXiv cs.AI (Artificial Intelligence) · EN 学習・ファインチューニング
    Implicit Assumptions About Tasks in Continual Learning
    ニューラルネットワーク 強化学習
    元記事を読む (arXiv cs.AI (Artificial Intelligence)) ↗
  • arXiv cs.AI (Artificial Intelligence) · EN 学習・ファインチューニング
    Different Models, Shared Failures: Auditing Frozen-Encoder Pools for Medical Segmentation
    ファインチューニング 検索拡張生成 (RAG)
    元記事を読む (arXiv cs.AI (Artificial Intelligence)) ↗
  • arXiv cs.AI (Artificial Intelligence) · EN 安全性・評価
    Clinical-Protocol-Aware Cyber Resilience for Connected Clinical Technologies Under AI-Enabled Adversarial Conditions
    ニューラルネットワーク 強化学習
    元記事を読む (arXiv cs.AI (Artificial Intelligence)) ↗
  • arXiv cs.CL (Computation and Language) · EN 開発者ツール
    Task Vectors Can Be Linearly Decomposed into Interpretable and Controllable Components
    埋め込み (Embeddings) 強化学習
    元記事を読む (arXiv cs.CL (Computation and Language)) ↗
  • arXiv cs.AI (Artificial Intelligence) · EN 新モデル・リリース
    Simple Features Beat Most AI Control Monitors
    Claude ニューラルネットワーク
    元記事を読む (arXiv cs.AI (Artificial Intelligence)) ↗
  • arXiv cs.AI (Artificial Intelligence) · EN 新モデル・リリース
    Advancing Clinical Trial Outcome Prediction with Domain-Specific Large Language Models
    埋め込み (Embeddings) ファインチューニング Mistral 強化学習
    元記事を読む (arXiv cs.AI (Artificial Intelligence)) ↗
  • Microsoft Research Blog · EN 開発者ツール
    From synthetic enterprise data evaluations to real Microsoft Copilot AI confidence
    MS Research、実データ不使用の合成企業データでCopilotを評価
    Microsoft ニューラルネットワーク
    Microsoft Researchは、Copilotを企業規模で評価するには組織の複雑さを反映したテストデータが要る一方、実際の企業データは機密情報を含み評価に使えないと説明する。そこで合成した企業データによる評価の取り組みを紹介している。
    元記事を読む (Microsoft Research Blog) ↗
  • arXiv cs.AI (Artificial Intelligence) · EN 開発者ツール
    TSBPO: Tree-Structured Branching for Policy Optimization in Interactive Language Agents
    AI エージェント 検索拡張生成 (RAG) 強化学習
    元記事を読む (arXiv cs.AI (Artificial Intelligence)) ↗
  • arXiv cs.AI (Artificial Intelligence) · EN 開発者ツール
    When the Past Shapes Action: Understanding Embodied Memory
    AI エージェント ニューラルネットワーク 強化学習
    元記事を読む (arXiv cs.AI (Artificial Intelligence)) ↗
  • arXiv cs.AI (Artificial Intelligence) · EN 開発者ツール
    OT-CAL: Optimal-Transport-Guided Adaptive Sample Selection for Efficient Visual Learning
    コンピュータビジョン ニューラルネットワーク 強化学習
    元記事を読む (arXiv cs.AI (Artificial Intelligence)) ↗
  • arXiv cs.CL (Computation and Language) · EN マルチモーダル
    GRIT: Gradient Masking for Visually Misgrounded Tokens in Text-Rich Reasoning
    コンピュータビジョン 強化学習 ソフトウェア工学
    元記事を読む (arXiv cs.CL (Computation and Language)) ↗
  • arXiv cs.CL (Computation and Language) · EN 学習・ファインチューニング
    Saidzoda-Tajik-LFM-2.6B: Adapting a 2.6B Hybrid Model to Tajik Tool Calling, and What Continued Pretraining Takes Away
    ファインチューニング 機械学習
    元記事を読む (arXiv cs.CL (Computation and Language)) ↗
  • Hacker News (Front Page) · EN 開発者ツール
    Backdoors in official Claude Code extensions
    Claude Code拡張に不正コードか、研究者がRAT混入を指摘
    Claude
    セキュリティ研究者Kevin Beaumont氏が、AnthropicのVisual Studio向けClaude Code拡張にマルウェアが含まれ、デスクトップにリモートアクセス型トロイの木馬を作ると投稿した。詳細は外部記事への誘導のみで、現時点では投稿者の主張であり検証はされていない。
    元記事を読む (Hacker News (Front Page)) ↗
  • arXiv cs.CL (Computation and Language) · EN 開発者ツール
    SCRBench: Beyond Equivalence Checking for Semantic Change Reasoning in Code
    ソフトウェア工学
    元記事を読む (arXiv cs.CL (Computation and Language)) ↗