基於提示增強網路的仇恨迷因圖分類
本文提出了一種名為 Pen 的提示增強網路框架，用於仇恨迷因圖分類，透過將提示學習方法擴展到特徵空間，並結合提示感知對比學習，提升模型對仇恨迷因圖的分類準確度。
Goal-Oriented Optimal Sensor Placement for Infinite-Dimensional Bayesian Inverse Problems Using Quadratic Approximations of Nonlinear Goal Quantities
This paper introduces a novel, computationally efficient method for optimal sensor placement in Bayesian inverse problems, focusing on minimizing uncertainty in predicting nonlinear goal quantities rather than solely estimating model parameters.
ChatGPT-3.5は複雑なコーディング問題をどれほど解けるのか？：難易度別Pythonコード生成能力の実証分析とGPT-4、Claude、Geminiとの比較
ChatGPT-3.5はLeetCodeの易しい問題には高い正解率を示すが、難易度が上がると共にパフォーマンスが低下し、特に複雑な問題や新しいプログラミング言語への対応に課題が残る。しかし、プロンプトエンジニアリングやGPT-4等の進化版モデルの活用により、その精度は改善される。
외부 지식 없이 혐오 밈 분류 정확도를 향상시키는 프롬프트 기반 네트워크 Pen 소개
본 논문에서는 외부 지식 없이도 혐오 밈 분류 정확도를 향상시키는 프롬프트 기반 네트워크 프레임워크인 Pen을 제안합니다. Pen은 프롬프트 학습을 특징 공간으로 확장하여 추론 인스턴스와 데모 간의 연결을 강화하고, 프롬프트 인식 대조 학습을 통해 샘플 특징 분포를 개선합니다.
セキュリティログ分析のための特化型言語モデル、SecEncoderの紹介
セキュリティログの分析に特化した小型言語モデルSecEncoderは、従来の汎用言語モデルと比較して、ログ分析、異常検出、ログ検索などのセキュリティタスクにおいて優れたパフォーマンスを発揮する。
QR Sort：一種基於商餘定理的新型非比較排序算法
QR Sort 是一種基於商餘定理的新型非比較整數排序算法，在輸入序列元素範圍較大的情況下，其性能優於傳統的比較排序算法和非比較排序算法。
ChatGPT's Performance on LeetCode Coding Challenges: An Empirical Analysis Across Difficulty Levels, Prompt Engineering Techniques, and Programming Languages
While ChatGPT demonstrates promising code generation capabilities, its performance is significantly impacted by problem complexity, programming language, and prompt engineering techniques, highlighting the need for further research and development in automated code generation.
QR 정렬: 비교 기반이 아닌 새로운 정렬 알고리즘 소개 및 성능 비교 분석
QR 정렬은 몫-나머지 정리를 기반으로 설계된 새로운 정렬 알고리즘으로, 특히 큰 범위의 정수 데이터를 정렬할 때 기존 알고리즘보다 우수한 성능을 보인다.
プロンプト学習に基づく憎悪ミーム分類のための拡張ネットワーク
本稿では、プロンプト学習に基づく新しいネットワークフレームワークであるPenを提案し、プロンプト情報を特徴空間に拡張することで、憎悪ミーム分類タスクにおいて従来手法を超える精度を達成しました。
SecEncoder: A Specialized Language Model for Security Log Analysis
Pretraining a specialized language model on security logs significantly improves performance on various security tasks, including log analysis, anomaly detection, and incident classification, suggesting that domain-specific language models are crucial for addressing security challenges.
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