IQA-EVAL：基於大型語言模型之人機互動式問答自動評估框架
本文提出了一個名為 IQA-EVAL 的自動化框架，用於評估人機互動式問答 (IQA) 模型的效能，並探討了賦予評估代理人不同角色設定以提升評估效果的方法。
인간-모델 상호작용 질의응답의 자동 평가: IQA-EVAL 프레임워크 소개 및 최신 LLM 벤치마킹 결과
본 논문에서는 대규모 언어 모델(LLM)을 사용하여 인간과 AI 모델 간의 상호작용 질의응답(IQA) 시스템을 자동으로 평가하는 IQA-EVAL 프레임워크를 제안하고, 이를 활용하여 최신 LLM의 IQA 성능을 벤치마킹한 결과를 제시합니다.
Automatic Evaluation of Human-Model Interactive Question Answering Using LLM-Based Evaluation Agents (IQA-EVAL)
This research paper introduces IQA-EVAL, a novel framework for automatically evaluating interactive question answering (IQA) systems using Large Language Model (LLM)-based Evaluation Agents (LEAs) that simulate human interaction and judgment, offering a cost-effective and scalable alternative to traditional human evaluation methods.
安隆電子郵件的網絡與情感分析：探討不同中心性指標、郵件關係門檻和情感趨勢分析
通過分析安隆公司內部電子郵件的網絡結構和情感趨勢，可以揭示公司內部資訊流動、關鍵員工以及危機前後的情感變化，但情感分析結果不一定與公司的財務狀況直接相關。
엔론 이메일의 네트워크 및 감정 분석: 이메일 소통망 분석을 통한 주요 직원 및 기업 문화 파악
본 연구는 엔론 이메일 데이터베이스를 활용하여 네트워크 과학 및 감정 분석 기법을 통해 기업 내 정보 흐름, 주요 직원, 위기 전후의 이메일 감정 변화를 분석하고 기업 문화를 파악하고자 하였다.
エンロンのEメールにおけるネットワーク分析と感情分析：コミュニケーションパターンと企業文化への洞察
本稿では、エンロンのEメールデータを用いて、ネットワーク分析と感情分析を行い、企業のコミュニケーションパターンと文化、そして経営危機との関連性を明らかにしようとしている。
Analyzing the Enron Email Corpus: Network Structure, Centrality Measures, and Sentiment Analysis
Analyzing email communication networks, particularly in a corporate setting like Enron, can reveal insights into organizational structure, information flow, and employee sentiment, but traditional sentiment analysis may not effectively reflect real-world events like financial crises.
PipeInfer：利用異步流水線推測加速大型語言模型推理
PipeInfer 是一種新型的大型語言模型推理加速技術，它利用異步流水線推測和早期推理取消等機制，顯著提高了生成速度和系統利用率，同時降低了對推測準確率和互連頻寬的要求。
PipeInfer: Using Asynchronous Pipelined Speculation to Accelerate Large Language Model Inference
PipeInfer is a novel technique that accelerates large language model inference by using asynchronous pipelined speculation, improving both latency and system utilization, especially in low-bandwidth and single-request scenarios.
語義運算符：一種基於 AI 的聲明式模型，用於對文本數據進行豐富的分析
本文提出了一種稱為「語義運算符」的新型聲明式編程模型，用於對文本數據進行基於 AI 的分析，並介紹了開源查詢引擎 LOTUS 及其優化，以實現高效且可擴展的語義查詢處理。
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