学術研究

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näkemys - 学術研究

大規模言語モデルは知識集約型のタスクにおいて幻覚を引き起こすことがあるが、外部のグラフ知識を活用することで改善できる。本研究では、グラフ推論を行うことで大規模言語モデルの性能を向上させる手法を提案する。

LMMはLCSH生成に有用であり、人間のカタログ作成者が重要性を保持する。

時間の流れを部分順序で捉え、ASPでのルーティングとスケジューリング手法を提案。

学術論文の影響を公平に測定するためのベイジアンアプローチが提案されている。

デスクトップ情報追跡の品質向上と新しい学術的解決策の導入に焦点を当てる。

査読者間の匿名性は、査読プロセスにおいて重要な影響を持つことが示唆される。

自然なチェックヒューリスティクスによって、広範囲の知識蓄積プロセスにおいてすべてのエラーが排除されることが示された。

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