GAIA: Categorical Foundations of Generative AI
GAIA explores categorical foundations beyond backpropagation in generative AI, using simplicial complexes and higher-order category theory.
大規模言語モデルを活用してCRISPEフレームワークで新しいメタヒューリスティックアルゴリズムを生成する
大規模言語モデルとCRISPEフレームワークを統合して新しいメタヒューリスティックアルゴリズムを設計する。
コンテキストに基づいたADナレーションと交互多様なモーダルシーケンス
Uni-ADは、精確なキャラクター情報を提供し、豊富なコンテキスト情報を活用してADを生成することで、最先端のパフォーマンスを達成します。
攻撃者の希望通りにナビゲーション？フェデレーテッドラーニング下で頑丈な具現エージェントを構築するために
攻撃者がバックドアを設置し、エージェントを操作する方法とその防御に焦点を当てる。
AIによる大規模なコンテンツの監視と分析
AIが生成したテキストが実際にどれだけ変更されたかを推定する新しいフレームワークを提案し、科学的ピアレビューでのAI使用の影響を明らかにする。
Me LLaMA: Foundation Large Language Models for Medical Applications
Me LLaMA introduces superior medical language models through continual pre-training and instruction tuning, outperforming existing open-source models in various medical tasks.
画像分類におけるFeature CAMの解釈可能性
ニューラルネットワークの予測を解釈するための新しい技術であるFeature CAMは、人間と機械の両方にとって優れた解釈可能性を提供します。
LLMsのシンプルなルールに従えるか？
大規模言語モデル（LLMs）がシンプルなルールに従う能力を測定するための新しいフレームワークであるRULESを提案します。
データ中心のAIにおけるサンプルの難しさの解析
MLモデルのパフォーマンス向上に不可欠な「ハード」サンプルを特定するための方法とツールが重要である。
言語モデルを使った算術
言語モデルは、値空間で計算を行うエンコード-回帰-デコーディング機械として機能する。
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