開発者ツール B

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  • arXiv cs.CL (Computation and Language) · EN 推論・効率化
    Would You Walk to the Car Wash? Revealing the Salience Bias of Large Language Models in Commonsense Reasoning
    推論 (Inference) ニューラルネットワーク
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  • arXiv cs.LG (Machine Learning) · EN 学習・ファインチューニング
    Cybersecurity Detection Classification with Reasoning-enabled Language Models
    強化学習 人間のフィードバックによる強化学習 (RLHF)
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  • arXiv cs.CL (Computation and Language) · EN 開発者ツール
    Beyond a Single Judge: Simulating Social Persona Panels for Generative UI Evaluation
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  • arXiv cs.LG (Machine Learning) · EN 新モデル・リリース
    Oracle-Budgeted Molecular Optimization with Short-Term Graph Memory
    深層学習 検索拡張生成 (RAG)
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  • arXiv cs.AI (Artificial Intelligence) · EN 開発者ツール
    Metaphor Tracer: A Theory-Informed Analysis of Hidden States
    Meta ニューラルネットワーク
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  • arXiv cs.LG (Machine Learning) · EN 新モデル・リリース
    Kohn-Sham Spectral Embedding on Sparse Graphs at the Nishimori Temperature for Image Classification
    埋め込み (Embeddings) ニューラルネットワーク 検索拡張生成 (RAG)
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  • arXiv cs.LG (Machine Learning) · EN 新モデル・リリース
    Negative controls reveal volume-driven confounding in radiomics and imaging foundation model features
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  • arXiv cs.LG (Machine Learning) · EN 開発者ツール
    QAdapt: A Noise-Adaptive Neural Pre-Decoding Framework for Quantum Error Correction
    深層学習 ファインチューニング Google
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  • arXiv cs.AI (Artificial Intelligence) · EN 推論・効率化
    WIDE: Boosting Adaptive LLM Inference via Token-level Dynamic Width Pruning
    深層学習 推論 (Inference) 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 安全性・評価
    QQWorld: Quantile-Quantile Matching for World Model Regularization
    深層学習 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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  • NVIDIA Developer Blog · EN インフラ・ハードウェア 抜粋
    NVIDIA Exemplar Cloud: Lessons for Unlocking Full Performance on AI Infrastructure
    NVIDIA、AI基盤の性能を引き出すExemplar Cloudの知見を公開
    NVIDIA
    NVIDIAは、H100やGB200 NVL72、GB300 NVL72など同一構成のAIクラスタでも性能が大きく異なりうる点に着目し、Exemplar Cloudの取り組みからインフラの実力を最大限引き出すための知見を紹介した。
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  • arXiv cs.LG (Machine Learning) · EN 開発者ツール
    Windowed thinning and query complexity for the bouncy particle and Zigzag samplers
    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
    Can Large Language Models Execute Parent Orders?
    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.LG (Machine Learning) · EN 新モデル・リリース
    Hierarchical Multilevel Monte Carlo for Order-Optimal Neural Actor-Critic in Average-Reward CMDPs
    AI エージェント 機械学習 検索拡張生成 (RAG) 強化学習
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  • arXiv cs.AI (Artificial Intelligence) · EN インフラ・ハードウェア
    When Specifications Conflict: A Symmetry-Based Framework for Measuring LLM Preferences
    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
    HyperClaim: Fine-Grained Cross-Modal Hypergraph Reasoning for Video Misinformation Detection
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  • arXiv cs.AI (Artificial Intelligence) · EN インフラ・ハードウェア
    How Benchmarks Mis-Score Computer-Use 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.AI (Artificial Intelligence) · EN 学習・ファインチューニング
    ShadowDancer: Teaching Video World Models Any Action by Learning Unified Dynamics Representations from a Video and Its Shadow
    ファインチューニング 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 開発者ツール
    Teffic-Audio: Tell Fact from Fiction
    ニューラルネットワーク 音声処理
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  • arXiv cs.CL (Computation and Language) · EN 新モデル・リリース
    LLMs struggle to simulate human belief updates in controlled environments
    GPT
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  • arXiv cs.LG (Machine Learning) · EN 開発者ツール
    Reflected diffusion, no-flux continuity equations and confined Lagrangian flows in bounded domains
    ニューラルネットワーク
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  • Google DeepMind Blog · EN マルチモーダル 抜粋
    Gemini Robotics ER 2: powering robotics with video understanding, task orchestration, and multi-robot collaboration
    DeepMind、映像理解と多ロボット連携のGemini Robotics ER 2を発表
    Gemini 強化学習 ロボティクス
    DeepMindは、ロボット向けモデルGemini Robotics ER 2を発表した。映像理解、タスクの分解・調整、複数ロボットの協調を強化し、ロボットが現実世界の課題を推論しながら協力して解決できるようにする段階的な進歩と位置づける。
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  • Sakana AI Blog (ja) · EN 開発者ツール 抜粋
    From Japan, Products the World Will Use: An Interview with Sakana AI's Head of Product Development
    Sakana AI製品開発責任者、世界で使われる日本発プロダクトを語る
    ニューラルネットワーク 強化学習
    Sakana AIの製品開発責任者へのインタビュー記事。日本発で世界に使われるプロダクトを生み出す狙いや、同社の製品開発の考え方が語られている。国内AIスタートアップの製品戦略を示す内容となっている。
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  • Anthropic News · EN 安全性・評価 抜粋
    Investigating three real-world incidents in our cybersecurity evaluations
    Anthropic、サイバーセキュリティ評価で実世界3件の事例を調査
    Claude 機械学習 OpenAI 検索拡張生成 (RAG) 強化学習
    AnthropicのFrontier Red Teamは、自社のサイバーセキュリティ評価に関連する実世界の3件のインシデントを調査した結果を公表した。モデルの悪用リスクや評価手法の妥当性を検証し、フロンティアモデルの安全性向上に役立てる。
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  • arXiv cs.AI (Artificial Intelligence) · EN 開発者ツール
    Paying for Honesty Without Knowing the Truth: Reputation-Penalty Design for LLM Marketplace Agents
    AI エージェント
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  • arXiv cs.LG (Machine Learning) · EN 新モデル・リリース
    Measuring Distortion in the Empty Regions of Dimensionality Reduction Scatterplots with the Gap Index
    強化学習
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  • arXiv cs.AI (Artificial Intelligence) · EN マルチモーダル
    PathView-Bench: Can Multimodal Large Language Models Achieve Fine-grained Multiscale Understanding of Pathology Images?
    機械学習 ニューラルネットワーク ソフトウェア工学
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  • arXiv cs.AI (Artificial Intelligence) · EN 開発者ツール
    One Human, $N$ Agents: Audit-Budget Allocation for LLM Agent Fleets under Miscalibrated, Correlated Confidence
    AI エージェント 深層学習
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  • arXiv cs.LG (Machine Learning) · EN 開発者ツール
    Beyond Geometric Complementarity: Coherent Overlap in Sparse Mixture-of-Experts Routing
    DeepSeek Mistral Mixture of Experts (MoE) 強化学習
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  • arXiv cs.AI (Artificial Intelligence) · EN 開発者ツール
    From Textual Requirements to Microservice Architectures - A Comprehensive Evaluation of LLM-Based Design Synthesis
    OpenAI 強化学習
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