ToRA: A Tool-Integrated Reasoning Agent for Mathematical Problem Solving [170.8] ToRAは、難解な数学的問題を解決するために設計されたツール統合推論エージェントのシリーズである。
ToRAモデルは、あらゆるスケールにわたる10の数学的推論データセットで、オープンソースモデルよりも大幅に優れています。
ToRA-Code-34Bは、MATHで50%を超える精度を達成する最初のオープンソースモデルである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 08:22:59 GMT)
CRITIC: Large Language Models Can Self-Correct with Tool-Interactive
Critiquing [139.8] CRITICは、大規模な言語モデルに対して、ツールとのヒューマンインタラクションに似た方法で、自分たちのアウトプットの検証と修正を可能にする。
自由形式の質問応答、数学的プログラム合成、毒性低減を含む包括的評価は、CRITICがLLMの性能を一貫して向上することを証明している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 08:17:39 GMT)
TextEE: Benchmark, Reevaluation, Reflections, and Future Challenges in
Event Extraction [136.7] イベント抽出のための標準化され、公正で再現可能なベンチマークであるTextEEを提示する。
TextEEは、標準化されたデータ前処理スクリプトと、7つの異なるドメインにまたがる14のデータセットの分割を含む。
TextEEベンチマークで5つの大きな言語モデルを評価し、満足なパフォーマンスを達成するのにどのように苦労しているかを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 19:57:42 GMT)
Double Duality: Variational Primal-Dual Policy Optimization for
Constrained Reinforcement Learning [132.7] 本研究では,訪問尺度の凸関数を最小化することを目的として,制約付き凸決定プロセス(MDP)について検討する。
制約付き凸MDPの設計アルゴリズムは、大きな状態空間を扱うなど、いくつかの課題に直面している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 16:35:18 GMT)
Make a Cheap Scaling: A Self-Cascade Diffusion Model for
Higher-Resolution Adaptation [112.1] 本稿では,高解像度画像への高速適応と映像生成のための新しい自己カスケード拡散モデルを提案する。
提案手法は5Xトレーニングの高速化を実現し,さらに0.002Mのチューニングパラメータしか必要としない。
実験により,提案手法は10kステップの微調整によって高速に高分解能画像やビデオ合成に適応できることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 07:48:35 GMT)
Query of CC: Unearthing Large Scale Domain-Specific Knowledge from
Public Corpora [104.8] 大規模言語モデルに基づく効率的なデータ収集手法を提案する。
この方法は、大きな言語モデルを通してシード情報をブートストラップし、公開コーパスから関連データを検索する。
特定のドメインに関する知識関連のデータを収集するだけでなく、潜在的な推論手順でデータを抽出する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 11:02:50 GMT)
When Large Language Model Agents Meet 6G Networks: Perception,
Grounding, and Alignment [100.6] モバイル端末とエッジサーバの協調を利用した6GネットワークにおけるAIエージェントの分割学習システムを提案する。
提案システムでは,LLMのための新しいモデルキャッシングアルゴリズムを導入し,コンテキストにおけるモデル利用を改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 19:15:31 GMT)
Generative Cross-Modal Retrieval: Memorizing Images in Multimodal
Language Models for Retrieval and Beyond [99.7] 画像表現にユニークな識別子文字列を割り当てる生成的クロスモーダル検索フレームワークを提案する。
MLLMのイメージを記憶することで,従来の差別的アプローチとは異なる,クロスモーダル検索の新しいパラダイムを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 16:31:46 GMT)
FedDiv: Collaborative Noise Filtering for Federated Learning with Noisy
Labels [99.7] 雑音ラベル付きフェデレーション学習(F-LNL)は,協調型分散学習を通じて最適なサーバモデルを求めることを目的としている。
我々はF-LNLの課題に取り組むためにFedDivを提案し、特にフェデレートノイズフィルタと呼ばれるグローバルノイズフィルタを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 09:32:51 GMT)
Enabling Large Language Models to Learn from Rules [99.2] 私たちは、人間がルールから学習することで、新しいタスクや知識を別の方法で学習できることにインスピレーションを受けています。
まず, LLMの強い文脈内能力を用いて, テキスト規則から知識を抽出する規則蒸留法を提案する。
実験の結果, LLMをルールから学習させることは, サンプルサイズと一般化能力の両方において, サンプルベース学習よりもはるかに効率的であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 14:07:24 GMT)
Planning, Creation, Usage: Benchmarking LLMs for Comprehensive Tool
Utilization in Real-World Complex Scenarios [96.0] UltraToolは、ツール利用におけるLarge Language Modelsの能力を改善し評価するために設計された、新しいベンチマークである。
現実の複雑さを強調し、効果的な問題解決のために正確で多段階の計画を必要とする。
UltraToolの重要な特徴は、ツールの使用前に発生する自然言語による計画の独立した評価である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 15:55:34 GMT)
Using Left and Right Brains Together: Towards Vision and Language
Planning [95.5] 本稿では,任意の形態の入力を伴うタスクに対して,視覚と言語を同時に計画する新しい視覚言語計画フレームワークを提案する。
我々は,視覚言語タスク,視覚のみタスク,言語のみタスクにまたがるフレームワークの有効性を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 09:46:20 GMT)
RLVF: Learning from Verbal Feedback without Overgeneralization [94.2] 本稿では,このような過度な一般化を伴わずに,言語フィードバックを取り入れることの課題について検討する。
制約付き選好最適化(C3PO)を用いた新しい文脈的批評手法を開発した。
提案手法は,他の文脈に対する既存行動を維持しながら,関連するシナリオに対して効果的な言語フィードバックを適用する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 18:50:24 GMT)
Not All Countries Celebrate Thanksgiving: On the Cultural Dominance in
Large Language Models [89.9] 本稿では,大規模言語モデル(LLM)における文化的優位性について述べる。
LLMは、ユーザーが非英語で尋ねるときに期待する文化とは無関係な、不適切な英語文化関連の回答を提供することが多い。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 14:06:41 GMT)
Persona-DB: Efficient Large Language Model Personalization for Response
Prediction with Collaborative Data Refinement [82.6] 本稿では,タスクコンテキスト間の一般化を改善するため,階層的な構築プロセスからなるシンプルなフレームワークであるPersona-DBを紹介する。
応答予測のタスクでは,Persona-DBは,検索サイズを大幅に削減した精度を維持する上で,優れた効率性を示す。
我々の実験は、ユーザーが極めて少ないデータを持つ場合、コールドスタートシナリオで15%以上の顕著な改善が示されていることも示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 20:20:43 GMT)
StrategyLLM: Large Language Models as Strategy Generators, Executors,
Optimizers, and Evaluators for Problem Solving [82.1] StrategyLLMは、様々なタスクに対して、一般化可能で一貫性のあるショットプロンプトを自動で構築する。
StrategyLLMは、戦略生成器、実行器、評価器、評価器の4つのLCMベースのエージェントを使用して、与えられたタスクに対して有望な戦略を生成し、評価し、選択する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 08:06:25 GMT)
Injecting a Structural Inductive Bias into a Seq2Seq Model by Simulation [82.1] 本稿では, 構造的帰納バイアスをセック2セックモデルに効率よく注入し, 合成データの構造的変換をシミュレートする方法について述べる。
実験の結果,本手法は所望の帰納バイアスを付与し,FSTのようなタスクに対してより優れた数発学習を実現することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 16:49:11 GMT)
Control Color: Multimodal Diffusion-based Interactive Image Colorization [81.7] Control Color (Ctrl Color) は、事前訓練された安定拡散(SD)モデルを利用する多モードカラー化手法である。
ユーザのストロークをエンコードして、局所的な色操作を正確に行うための効果的な方法を提案する。
また、カラーオーバーフローと不正確な色付けの長年の問題に対処するために、自己注意に基づく新しいモジュールとコンテンツ誘導型変形可能なオートエンコーダを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 17:51:13 GMT)
Outlier Weighed Layerwise Sparsity (OWL): A Missing Secret Sauce for
Pruning LLMs to High Sparsity [81.6] 大規模言語モデル(LLM)は、様々な領域にわたる顕著なパフォーマンスで有名である。
本研究では,不均一層幅比の調整を施した新しいLCMプルーニング手法について紹介する。
OWL は、最先端の Wanda と SparseGPT を 61.22 で上回り、6.80 パープレキシティを 70% で上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 22:38:19 GMT)
DataDreamer: A Tool for Synthetic Data Generation and Reproducible LLM
Workflows [81.4] 我々は、研究者が強力な大規模言語モデルを実装することができるオープンソースのPythonライブラリであるDataDreamerを紹介した。
DataDreamerはまた、オープンサイエンスを促進するために提案するベストプラクティスに研究者が従うのを助ける。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 00:10:26 GMT)
Language Models as Science Tutors [80.6] 本研究では,LMの現実的なユーザビリティを科学的アシスタントとして測定するTutorEvalとTutorChatを紹介する。
既存の対話データセットを用いた微調整ベースモデルがTutorEvalの性能を低下させることを示す。
我々はTutorChatを用いて、7Bパラメータと34Bパラメータを持つLlemmaモデルを微調整する。これらのLMチューターは32Kのコンテキストウィンドウを持ち、GSM8KとMATHに強く依存しながらTutorEvalで優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 22:24:13 GMT)
Symmetric Mean-field Langevin Dynamics for Distributional Minimax
Problems [79.0] 平均場ランゲヴィンのダイナミクスを、対称で証明可能な収束した更新で、初めて確率分布に対する最小の最適化に拡張する。
また,時間と粒子の離散化機構について検討し,カオス結果の新たな均一時間伝播を証明した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 07:16:29 GMT)
KPEval: Towards Fine-Grained Semantic-Based Keyphrase Evaluation [78.2] KPEvalは、参照合意、忠実性、多様性、有用性という4つの重要な側面からなる総合的な評価フレームワークである。
KPEvalを用いて、21のキーフレーズシステムを再評価し、確立されたモデル比較結果に盲点があることを発見する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 22:37:42 GMT)
MiMiC: Minimally Modified Counterfactuals in the Representation Space [76.9] 言語モデルは、しばしば性バイアスや有害な言語のような望ましくない行動を示す。
本稿では,表現空間における表現的反事実を生成するための新しい介入手法を提案する。
提案手法は多クラス分類におけるバイアス軽減と有害言語の発生抑制に有効であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 12:22:04 GMT)
MADA: Meta-Adaptive Optimizers through hyper-gradient Descent [76.8] メタ適応(MADA)は、複数の既知の知識を一般化し、トレーニング中に最も適した知識を動的に学習できる統合フレームワークである。
我々は、CNN、ResNet、GPT-2モデルをトレーニングするために、視覚および言語タスクに関する他の人気のあるGradsとMADAを比較した。
MADAは、他の人気のあるGradsがGPT-2トレーニングで行なっているAdamよりも3倍のバリデーションパフォーマンスが得られます。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 02:40:47 GMT)
SAPT: A Shared Attention Framework for Parameter-Efficient Continual
Learning of Large Language Models [74.5] 大規模言語モデル(LLM)を動的世界に展開するには,継続的な学習(CL)能力が不可欠である。
既存の方法は、パラメータ効率チューニング(PET)ブロックを用いてタスク固有の知識を取得するための学習モジュールと、テスト入力に対して対応するものを選択するための選択モジュールを考案する。
本稿では,共有注意学習と選択モジュールを通じてPET学習と選択を調整するための新しい共有注意フレームワーク(SAPT)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 10:16:52 GMT)
Knowledge Verification to Nip Hallucination in the Bud [74.0] 本研究では、アライメントデータに存在する外部知識と基礎LPM内に埋め込まれた固有の知識との矛盾を検証し、最小化することにより、幻覚を緩和する可能性を示す。
本稿では,知識一貫性アライメント(KCA, Knowledge Consistent Alignment)と呼ばれる新しい手法を提案する。
6つのベンチマークで幻覚を減らし, バックボーンとスケールの異なる基礎的LCMを利用することで, KCAの優れた効果を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 11:26:52 GMT)
Retrieve Only When It Needs: Adaptive Retrieval Augmentation for
Hallucination Mitigation in Large Language Models [73.9] 幻覚は、大規模言語モデル(LLM)の実践的実装において重要な課題となる。
本稿では,幻覚に対処するための選択的検索拡張プロセスにより,Lowenを改良する新しいアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 11:55:40 GMT)
Small LLMs Are Weak Tool Learners: A Multi-LLM Agent [73.5] 大規模言語モデル(LLM)エージェントはスタンドアロンのLLMの機能を大幅に拡張する。
本稿では、上記の機能をプランナー、呼び出し元、要約器に分解する新しい手法を提案する。
このモジュール化されたフレームワークは、個々の更新と、それぞれの機能を構築するための小さなLLMの潜在的な使用を容易にする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 12:42:25 GMT)
FLASK: Fine-grained Language Model Evaluation based on Alignment Skill
Sets [72.5] FLASKは、人間に基づく評価とモデルに基づく評価の両方のためのきめ細かい評価プロトコルである。
モデル性能の全体像を得るためには,評価の微粒化が重要であることを実験的に観察する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 05:04:45 GMT)
Pruning Small Pre-Trained Weights Irreversibly and Monotonically Impairs
"Difficult" Downstream Tasks in LLMs [71.6] 大型言語モデル(LLM)の重みには、かなりの冗長性が含まれていると信じられている。
本稿では,下流の難題に対処する上で必要となる重要な知識を包含する,事前訓練されたモデル重みの小さなマグニチュード重みについて述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 21:10:12 GMT)
Comparing Hallucination Detection Metrics for Multilingual Generation [70.8] 本稿では,幻覚検出指標が英語以外の言語でどのように機能するかを理解するためのギャップを埋めることを目的とする。
語彙的メトリクスや自然言語推論(NLI)に基づくメトリクスなど,さまざまな検出指標の有効性を評価する。
我々の経験的分析により,語彙的指標は限られた有効性を示すが,NLIに基づく指標は文レベルでの高リソース言語では良好に機能することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 08:10:34 GMT)
Mitigating Reward Hacking via Information-Theoretic Reward Modeling [70.3] 本稿では,報酬モデリングのための汎用的で堅牢なフレームワークであるInfoRMを提案する。
我々は,潜伏空間における過最適化と外れ値の相関を同定し,報酬過最適化を検出するための有望なツールとしてInfoRMを確立した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 07:48:27 GMT)
Topology-aware Embedding Memory for Continual Learning on Expanding
Networks [69.2] メモリリプレイ技術は、漸進的に蓄積されたユークリッドデータによる継続的な学習において大きな成功を収めている。
しかし、ネットワークの継続的な拡張にそれらを直接適用することは、潜在的なメモリ爆発問題につながる。
我々は、トポロジ-埋め込みメモリ(TEM)を備えた一般フレームワーク、すなわちTEMaware Decoupled Graph Neural Networks(PDGNN)を提案する。
本稿では,TEMを用いたTEMaware PDGNNが最先端技術,特に難易度の高いクラスインクリメンタルセッティングにおいて著しく優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 04:59:28 GMT)
The Male CEO and the Female Assistant: Probing Gender Biases in
Text-To-Image Models Through Paired Stereotype Test [68.8] DALLE-3のような最近の大規模テキスト・ツー・イメージ(T2I)モデルは、新しいアプリケーションにおいて大きな可能性を秘めているが、前例のない公平さの課題に直面している。
本稿では,Paired Stereotype Test (PST) のバイアス評価フレームワークを提案する。
以上の結果から,現代T2Iモデルにおける男女差の複雑なパターンが明らかとなり,マルチモーダル生成システムにおける批判的公平性の課題が浮き彫りになった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 21:32:27 GMT)
Associative Memories in the Feature Space [68.2] 本稿では,低次元のセマンティック埋め込みのみを記憶するメモリモデルを提案する。
MNISTデータセット上の単純なタスクに対して,本手法の概念実証を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 16:37:48 GMT)
Any-point Trajectory Modeling for Policy Learning [67.5] 我々は、ビデオフレーム内の任意の点の将来の軌跡を予測するために、ATM(Any-point Trajectory Modeling)を導入する。
ATMは、強力なビデオ事前トレーニングベースラインを平均80%上回っている。
本研究では,人間の動画やビデオからの操作スキルを,異なるロボット形態から効果的に伝達する学習方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 06:55:06 GMT)
From Language Modeling to Instruction Following: Understanding the
Behavior Shift in LLMs after Instruction Tuning [66.8] そこで本研究では,本質的な変化に着目した事前学習モデルの調整方法について検討する。
次に、事前訓練されたモデルと命令調整されたモデルから導かれた説明を比較して、命令チューニングの影響について研究する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 19:39:21 GMT)
How to Handle Different Types of Out-of-Distribution Scenarios in
Computational Argumentation? A Comprehensive and Fine-Grained Field Study [66.5] この研究は、オフ・オブ・ディストリビューション(OOD)シナリオにおけるLMの能力を体系的に評価する。
このような学習パラダイムの有効性は,OODの種類によって異なることがわかった。
具体的には、ICLはドメインシフトに優れているが、プロンプトベースの微調整はトピックシフトに勝っている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 14:37:15 GMT)
Direct Preference Optimization with an Offset [66.1] 直接選好最適化(DPO)は、大きな言語モデルと人間の選好を整合させる成功戦略である。
本稿では,DPOをオフセット(ODPO)で一般化し,微調整時にすべての選好ペアを等しく扱わないDPOを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 10:55:38 GMT)
Real-Time Model-Based Quantitative Ultrasound and Radar [65.3] 本稿では,波動伝搬の物理モデルに基づくニューラルネットワークを提案し,受信信号と物理特性の関係を定義した。
我々のネットワークは、複雑で現実的なシナリオのために、1秒未満で複数の物理的特性を再構築することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 09:09:16 GMT)
Decoding Susceptibility: Modeling Misbelief to Misinformation Through a
Computational Approach [63.7] 誤報に対する感受性は、観測不可能な不検証の主張に対する信念の度合いを記述している。
既存の感受性研究は、自己報告された信念に大きく依存している。
本稿では,ユーザの潜在感受性レベルをモデル化するための計算手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 09:12:21 GMT)
Do Compressed LLMs Forget Knowledge? An Experimental Study with
Practical Implications [63.3] 大規模言語モデル(LLM)は、特に知識集約的なタスクにおいて、パフォーマンスを低下させることが多い。
損傷の性質に関する2つの予想を提案する。1つは、圧縮後に忘れられた(または消された)知識である。
Inference-time Dynamic Prompting (IDP)と呼ばれる変種を導入し、推論オーバーヘッドを発生させることなく、迅速な多様性を効果的に向上させることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 18:39:45 GMT)
Vision-Language Models for Vision Tasks: A Survey [62.5] 視覚言語モデル(VLM)は、Webスケールの画像テキストペアからリッチな視覚言語相関を学習する。
本稿では,視覚認知タスクにおける視覚言語モデルの体系的レビューを行う。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 10:28:12 GMT)
When LLMs Meet Cunning Questions: A Fallacy Understanding Benchmark for
Large Language Models [62.4] 本稿では,人間が理解し易いが,理解し難い質問を含むファラッキー理解ベンチマークを提案する。
具体的には、FLUBが焦点を当てている不気味な質問は、主に、実際のインターネット環境から収集されたトリッキーでユーモラスで誤解を招く質問から成り立っている。
LLMの誤り理解能力を評価するために,FLUBベンチマークの難易度を高める3つのタスクを設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 22:12:53 GMT)
AbsInstruct: Eliciting Abstraction Ability from LLMs through Explanation
Tuning with Plausibility Estimation [62.4] 抽象化能力は人間の知性において不可欠であり、NLP研究における様々なタスクにも有用である。
既存の研究によると、LLMは抽象能力に欠けており、その改善方法はまだ解明されていない。
本稿では,命令チューニングによるLLMの抽象化能力を向上するフレームワークAbsInstructを設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 12:47:11 GMT)
Vision-LLMs Can Fool Themselves with Self-Generated Typographic Attacks [62.3] 誤読テキストを画像に貼り付けるタイポグラフィーアタックは、CLIPのようなビジョンランゲージモデルの性能を損なうことが知られている。
我々は、LVLMが自身に対する攻撃を発生させる2つの新しい、より効果的なTextitSelf-Generated攻撃を導入する。
ベンチマークにより,自己生成攻撃が重大な脅威となり,LVLM(s)分類性能が最大33%低下することが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 15:15:38 GMT)
An Extensible Framework for Open Heterogeneous Collaborative Perception [62.2] 協調的な知覚は、単一エージェントの知覚の限界を緩和することを目的としている。
本稿では,新しい異種エージェントを協調認識に適応させる方法を提案する。
本稿では,新しい協調認識フレームワークであるHeterogeneous ALliance(HEAL)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 16:26:01 GMT)
PointMamba: A Simple State Space Model for Point Cloud Analysis [61.9] 本稿では,大域的モデリングと線形複雑度を考慮したフレームワークであるPointMambaを提案する。
組込み点パッチを入力として,SSMのグローバルモデリング能力を高めるための並べ替え戦略を提案する。
実験の結果,提案したPointMambaは,異なるポイントクラウド分析データセット上で,トランスフォーマーをベースとした性能よりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 14:56:13 GMT)
WatME: Towards Lossless Watermarking Through Lexical Redundancy [61.6] 相互排他型透かし(WatME)という新しいアプローチを導入する。
WatMEは、言語モデルの復号過程において利用可能な語彙の使用を動的に最適化する。
本稿では,WatMEが大規模言語モデルのテキスト生成能力を大幅に維持していることを示す理論的解析と実証的証拠を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 14:58:53 GMT)
MultiMatch: Multi-task Learning for Semi-supervised Domain
Generalization [60.2] 我々は、各ソースドメインにいくつかのラベル情報がある半教師付きドメイン一般化タスクの解決に頼っている。
我々は、MultiMatchを提案し、FixMatchをマルチタスク学習フレームワークに拡張し、SSDGのための高品質な擬似ラベルを生成する。
提案手法の有効性を検証し,いくつかのベンチマークDGデータセット上で既存の半教師付き手法とSSDG法より優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 09:46:37 GMT)
A Review of Neuroscience-Inspired Machine Learning [58.7] バイオプルーシブル・クレジット・アサインメントは、事実上あらゆる学習条件と互換性があり、エネルギー効率が高い。
本稿では,人工ニューラルネットワークにおける信用代入の生体評価可能なルールをモデル化する,いくつかの重要なアルゴリズムについて検討する。
我々は,このようなアルゴリズムを実用アプリケーションでより有用にするためには,今後の課題に対処する必要があることを論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 18:05:09 GMT)
Evaluating and Improving Continual Learning in Spoken Language
Understanding [58.7] 本研究では,連続学習における安定性,可塑性,一般化性に関する統一的な評価手法を提案する。
提案手法を用いることで,SLUモデルのこれらの3つの特性の異なる側面を,様々な知識蒸留の導入によってどのように改善するかを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 03:30:27 GMT)
VQAttack: Transferable Adversarial Attacks on Visual Question Answering
via Pre-trained Models [58.2] 本稿では,画像とテキストの摂動を設計モジュールで生成できる新しいVQAttackモデルを提案する。
5つの検証モデルを持つ2つのVQAデータセットの実験結果は、提案したVQAttackの有効性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 21:17:42 GMT)
Exploring Value Biases: How LLMs Deviate Towards the Ideal [58.0] LLM(Large-Language-Models)は幅広いアプリケーションにデプロイされ、その応答は社会的影響を増大させる。
価値バイアスは、人間の研究結果と同様、異なるカテゴリにわたるLSMにおいて強いことが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 18:28:43 GMT)
AUTOACT: Automatic Agent Learning from Scratch via Self-Planning [56.8] AutoActは、大規模アノテートデータやクローズドソースモデルからの合成軌跡に依存しない自動エージェント学習フレームワークである。
我々は異なるLLMを用いて総合的な実験を行い、AutoActは様々な強力なベースラインと比較して優れた性能または並列性能が得られることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 16:19:25 GMT)
Long-Term Ad Memorability: Understanding and Generating Memorable Ads [56.6] マーケティングの重要性にもかかわらず、これまでML文学における広告の記憶可能性に関する研究は行われていない。
276のブランドをカバーする1749の参加者と2205の広告からなる,最初の記憶可能性データセットであるLAMDBAをリリースする。
本稿では,すべての著名な文献の記憶可能性データセットにまたがって,最先端のパフォーマンスを実現するコンテンツの記憶可能性を予測する新しいモデルHenryを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 14:59:03 GMT)
CodaMal: Contrastive Domain Adaptation for Malaria Detection in Low-Cost
Microscopes [56.3] マラリアは世界中で大きな問題であり、診断には低コストの顕微鏡(LCM)で効果的に動作するスケーラブルなソリューションが必要である。
ディープラーニングに基づく手法は、顕微鏡画像からコンピュータ支援による診断に成功している。
これらの方法には、マラリア原虫の感染した細胞とその生活段階を示す注釈画像が必要である。
LCMからの注記画像は、高精細顕微鏡(HCM)からの注記画像と比較して医療専門家の負担を著しく増大させる
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 06:57:03 GMT)
Training Class-Imbalanced Diffusion Model Via Overlap Optimization [56.0] 実世界のデータセットで訓練された拡散モデルは、尾クラスの忠実度が劣ることが多い。
拡散モデルを含む深い生成モデルは、豊富な訓練画像を持つクラスに偏りがある。
本研究では,異なるクラスに対する合成画像の分布の重複を最小限に抑えるために,コントラスト学習に基づく手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 16:47:21 GMT)
RD-VIO: Robust Visual-Inertial Odometry for Mobile Augmented Reality in
Dynamic Environments [55.9] 視覚的・視覚的慣性オドメトリーシステムでは、動的シーンや純粋な回転の問題に対処することが通常困難である。
我々はこれらの問題に対処するためにRD-VIOと呼ばれる新しい視覚-慣性オドメトリーシステム(VIO)を設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 08:49:55 GMT)
Simultaneous symmetry breaking in spontaneous Floquet states:
Floquet-Nambu-Goldstone modes, Floquet thermodynamics, and the time operator [55.2] 本研究では, 原子凝縮体の特異な場合に着目し, 自発フロッケ状態における同時対称性破砕について検討した。
まず, 一般化されたギブズ・アンサンブルを誘導することにより, 定常状態と複数の対称性を同時に破るナムブ・ゴールドストーンモードの量子化過程を記述する。
ホルマリズムをいくつかの対称性を同時に破る自発的なフロケ状態に拡張し、各対称性が準エネルギーゼロのフロケ・ナンブ・ゴールドストーンモードと関連していることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 16:06:08 GMT)
Multi-Hop Table Retrieval for Open-Domain Text-to-SQL [55.2] 我々はリライトとビームサーチによるマルチホップテーブル検索を提案する(Murre)。
我々はSpiderUnionとBirdUnion+の実験を行い、6.38%の平均的な改善で新しい最先端の結果を得た。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 13:14:35 GMT)
Improving Demonstration Diversity by Human-Free Fusing for Text-to-SQL [55.2] 本稿では,テキスト・ツー・ダイバーシティ研究における実証の多様性を計測し,改善する方法について論じる。
我々は,高多様性のデモンストレーションプールを構築するために,デモ(Fused)のために反復的に融合することを提案する。
本手法は,複数の主流データセットにラベルを付けることなく,平均3.2%と5.0%の改善を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 13:13:18 GMT)
Enhancing Numerical Reasoning with the Guidance of Reliable Reasoning
Processes [55.2] Enhancing NumeriCal reasOning with Reliable procEsses (Encore)を導入する。
我々は、モデルが合成データを用いて推論プロセスの生成を学習するのに役立つ一連の事前学習タスクを提案する。
実験の結果、Encoreは平均1.8%の5つの実験データセットに改善をもたらすことが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 13:02:11 GMT)
Identifying and Analyzing Task-Encoding Tokens in Large Language Models [55.0] 本稿では,タスク性能が依存するタスク符号化トークンの識別と解析を行う。
テンプレートとストップワードトークンはタスクエンコーディングが最も困難であることを示す。
我々の研究は、大規模言語モデル(LLM)がいかにして、デモからタスクを実行するかを学習し、LLMでプレイされるさまざまな種類のトークンの役割の理解を深め、タスクエンコーディングトークンを不適切な利用から不安定を避けるための洞察を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 16:43:35 GMT)
Optimizing Skin Lesion Classification via Multimodal Data and Auxiliary
Task Integration [54.8] 本研究は, スマートフォンで撮影した画像と本質的な臨床および人口統計情報を統合することで, 皮膚病変を分類する新しいマルチモーダル手法を提案する。
この手法の特徴は、超高解像度画像予測に焦点を当てた補助的なタスクの統合である。
PAD-UFES20データセットを用いて,様々なディープラーニングアーキテクチャを用いて実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 05:16:20 GMT)
Quantum-Inspired Analysis of Neural Network Vulnerabilities: The Role of
Conjugate Variables in System Attacks [54.6] ニューラルネットワークは、敵の攻撃として現れる小さな非ランダムな摂動に固有の脆弱性を示す。
この機構と量子物理学の不確実性原理の間に数学的に一致し、予想外の学際性に光を当てる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 02:11:27 GMT)
A Closer Look at the Limitations of Instruction Tuning [54.6] インストラクションチューニング(IT)は,大規模言語モデル(LLM)における知識やスキルの向上に失敗することを示す。
また、一般的なIT改善手法は、シンプルなLoRA微調整モデルよりも性能改善につながるものではないことも示している。
この結果から,事前学習した知識のみから生成した応答は,オープンソースデータセット上でITから新たな知識を学習するモデルによって,一貫した応答性能が向上することが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 22:16:07 GMT)
DELL: Generating Reactions and Explanations for LLM-Based Misinformation
Detection [53.8] 大規模な言語モデルは、事実性や幻覚の難しさによって制限され、ニュース記事の正確さを判断するために、棚外で直接使用される。
我々は,LLMをパイプラインの一部として組み込む誤情報検出の3つの重要な段階を同定するDellを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 03:24:56 GMT)
Forgetting before Learning: Utilizing Parametric Arithmetic for
Knowledge Updating in Large Language Models [53.5] 本稿では,F-Learningと呼ばれるファインチューニングのための新しいパラダイムを提案する。これはパラメトリック算術を用いて,古い知識の忘れと新しい知識の学習を容易にする。
2つの公開データセットによる実験結果から、提案したFラーニングは、完全な微調整とLoRA微調整の両方の知識更新性能を向上させることが明らかに示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 15:49:42 GMT)
Large Language Models for Automated Open-domain Scientific Hypotheses
Discovery [53.4] 本研究は,社会科学の学術的仮説発見のための最初のNLPデータセットを提案する。
最近のトップ50の社会科学出版物と生のウェブコーパスで構成されている。
最後の目標は、有効で斬新で有用な科学的仮説を自動的に生成するシステムを作ることだ。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 14:26:28 GMT)
Occlusion Resilient 3D Human Pose Estimation [52.5] 排除は、シングルカメラビデオシーケンスからの3Dボディポーズ推定における重要な課題の1つとして残されている。
単一カメラシーケンスからポーズを推測する最先端技術と比較して,このアプローチの有効性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 19:29:43 GMT)
Language-Driven Engineering An Interdisciplinary Software Development
Paradigm [51.3] 私たちの図には、完全なコード生成をサポートする7つのグラフィカル統合モデリング環境(IME)が含まれています。
4つのブラウザベースのアプリケーションがモデル化され、その後完全に自動生成され、DIMEを使って生成される。
私たちの技術はオープンソースで、現在製品が使用されています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 13:37:57 GMT)
LongHeads: Multi-Head Attention is Secretly a Long Context Processor [51.3] LongHeadsは、大規模な言語モデルの長いコンテキスト能力を強化する、トレーニング不要のフレームワークである。
それぞれの頭が全文に参加できるようにする代わりに、各頭がコンテキストチャンクを選択して参加することで、分配長を処理できるようにします。
LongHeadsは線形時間で効率的に動作し、相対的な位置エンコーディングを使用する多くのLCMとシームレスに適合する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 13:39:34 GMT)
TernaryVote: Differentially Private, Communication Efficient, and
Byzantine Resilient Distributed Optimization on Heterogeneous Data [50.8] 本稿では, 3次圧縮機と多数決機構を組み合わせて, 差分プライバシー, 勾配圧縮, ビザンチンレジリエンスを同時に実現するternaryVoteを提案する。
提案アルゴリズムのF差分プライバシー(DP)とビザンチンレジリエンスのレンズによるプライバシー保証を理論的に定量化する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 16:41:14 GMT)
CARD: Channel Aligned Robust Blend Transformer for Time Series
Forecasting [50.2] 本稿では,CARD(Channel Aligned Robust Blend Transformer)という特殊なトランスを設計する。
まず、CARDはチャネルに沿ったアテンション構造を導入し、信号間の時間的相関をキャプチャする。
第二に、マルチスケール知識を効率的に活用するために、異なる解像度のトークンを生成するトークンブレンドモジュールを設計する。
第3に,潜在的な過度な問題を軽減するため,時系列予測のためのロバストな損失関数を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 02:23:12 GMT)
Designing a Taxonomy for Smart Tourism Tools [49.7] この章は、ヨーロッパにおけるSTTの総合的な展望を提供するオンライン天文台を建設するための、進行中のイニシアチブの一部である。
我々は,世界中のST専門家を招待して,このような音質レベルを達成するための参加的アプローチの結果を提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 17:03:04 GMT)
Spectral chaos bounds from scaling theory of maximally efficient
quantum-dynamical scrambling [49.2] 複雑な量子系のエルゴード定常状態への進化に関する重要な予想は、スクランブルとして知られるこの過程が最も効率的であるときに普遍的な特徴を取得することである。
このシナリオでは、完全なスクランブルダイナミクスに沿ったスペクトル相関の正確な自己相似性を具現化して、スペクトル統計量に対する単一パラメータスケーリング理論を開発する。
スケーリング予測は特権プロセスで一致し、他の動的スクランブルシナリオのバウンダリとして機能し、すべてのタイムスケールで非効率または不完全なスクランブルを定量化できるようにする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 16:19:39 GMT)
Exploring Hybrid Question Answering via Program-based Prompting [48.9] 不均一なデータに対する質問応答には、さまざまなデータソースに対する推論が必要である。
本稿では,ハイブリッド質問応答タスクのための新しいプログラムベースのプロンプトフレームワークであるHProProを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 16:35:41 GMT)
GenRES: Rethinking Evaluation for Generative Relation Extraction in the
Era of Large Language Models [48.6] 我々は、GRE結果の類似性、特異性、粒度、事実性、完全性の観点から、多次元評価のためのGenRESを紹介する。
GenRESでは、精度/リコールがGREメソッドの性能を正当化できないことを実証的に確認した。
次に、GRE手法のヒト評価を行い、GenRESがRE品質に対するヒトの嗜好と一致していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 15:01:24 GMT)
Anchor-based Large Language Models [48.6] 本研究ではアンカーベースの自己アテンションネットワーク(AnSAN)とアンカーベースの推論戦略を利用するアンカーベースのLSM(AnLLM)を紹介する。
AnLLMも同様の精度を維持し、最大99%のキー/バリューキャッシュの削減、最大3.5倍の高速推論を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 16:58:04 GMT)
MultiPoT: Multilingual Program of Thoughts Harnesses Multiple
Programming Languages [48.1] プログラム・オブ・ソート(PoT)は、その実行可能な中間ステップによって特徴づけられるアプローチである。
われわれはPoTで使われているプログラミング言語について包括的な実験を行い、どの言語も常に最適な性能を提供していないことを発見した。
本稿では,多言語からの強みと多様性を生かしたMultiPoTというタスクとモデル非依存のアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 13:48:06 GMT)
ToolSword: Unveiling Safety Issues of Large Language Models in Tool
Learning Across Three Stages [46.9] ツール学習は,現実のシナリオにおいて,基本的なアプローチあるいは大規模言語モデル(LLM)のデプロイとして広く認識されている。
$ToolSword$は、ツール学習におけるLLMに関連する安全性の問題を調べるためのフレームワークである。
11のオープンソースおよびクローズドソース LLM で実施された実験は、ツール学習における永続的な安全性上の課題を明らかにしている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 15:19:46 GMT)
Conversational SimulMT: Efficient Simultaneous Translation with Large
Language Models [46.7] 同時機械翻訳(SimulMT)は、翻訳品質とレイテンシのトレードオフを示す。
LLMに基づくSimulMTの推論効率を向上させるための対話型SimulMTフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 10:32:16 GMT)
Rethinking Adversarial Policies: A Generalized Attack Formulation and
Provable Defense in RL [46.3] 本稿では、訓練された被害者エージェントが他のエージェントを制御する攻撃者によって悪用されるマルチエージェント設定について考察する。
以前のモデルでは、攻撃者が$alpha$に対する部分的な制御しか持たない可能性や、攻撃が容易に検出可能な"異常"な振る舞いを生じさせる可能性を考慮していない。
我々は、敵がエージェントをどの程度制御できるかをモデル化する柔軟性を持つ汎用攻撃フレームワークを導入する。
我々は、時間的分離を伴う敵の訓練を通じて、最も堅牢な被害者政策への収束を証明可能な効率のよい防御を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 03:24:34 GMT)
Uncertainty, Calibration, and Membership Inference Attacks: An
Information-Theoretic Perspective [46.1] 我々は,情報理論の枠組みを用いて,最先端の確率比攻撃(LiRA)の性能を解析する。
我々は、MIAの有効性に対する不確実性と校正の影響についての洞察を提供することを目的として、MIA敵の利点に基づいて境界を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 13:41:18 GMT)
Semidefinite programming relaxations for quantum correlations [45.8] 量子相関論において、半定緩和のコアアイデアがどのように様々な研究トピックに適用できるかを論じる。
これらのトピックには、非局所性、量子通信、量子ネットワーク、絡み合い、量子暗号が含まれる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 10:57:56 GMT)
Unified Hallucination Detection for Multimodal Large Language Models [45.8] マルチモーダル大言語モデル(MLLM)は幻覚の重要な問題に悩まされている。
本稿では,幻覚検出手法の進歩を評価するために,メタ評価ベンチマークであるMHaluBenchを提案する。
我々は,幻覚の発生を確実に検証するために,一連の補助ツールを活用する,新しい統合型マルチモーダル幻覚検出フレームワークUNIHDを公表した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 15:40:31 GMT)
BlendFilter: Advancing Retrieval-Augmented Large Language Models via
Query Generation Blending and Knowledge Filtering [45.6] BlendFilterは、知識フィルタリングと組み合わせたクエリ生成を統合することで、検索強化された大規模言語モデルを高める新しいアプローチである。
我々は3つのオープンドメイン質問応答ベンチマークで広範な実験を行い、我々の革新的なBlendFilterが最先端のベースラインをはるかに上回っていることを明らかにした。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 23:28:02 GMT)
An Interventional Perspective on Identifiability in Gaussian LTI Systems
with Independent Component Analysis [44.9] ガウス線形時間不変 (LTI) システムでは, 多様な干渉信号を導入することで, システムパラメータを同定できることが示されている。
隠れマルコフモデルと(ガウス) LTI 系が連続パラメータを持つコーサル・デ・フィネッティの定理を一般化することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 10:36:55 GMT)
SPAR: Personalized Content-Based Recommendation via Long Engagement
Attention [44.5] パーソナライズされたコンテンツのレコメンデーションには、ユーザの長いエンゲージメント履歴を活用することが不可欠だ。
本稿では,コンテンツベースのレコメンデーションフレームワークであるSPARを導入する。
我々のフレームワークは、既存の最先端(SoTA)メソッドよりも優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 10:36:38 GMT)
RoleEval: A Bilingual Role Evaluation Benchmark for Large Language
Models [44.1] 本稿では,役割知識の記憶,利用,推論能力を評価するためのベンチマークであるRoleEvalを紹介する。
RoleEvalはRoleEval-GlobalとRoleEval-Chinaで構成される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 10:02:44 GMT)
Large Language Models as Zero-shot Dialogue State Tracker through
Function Calling [43.4] 本稿では,大言語モデル(LLM)を用いた対話状態追跡の関数呼び出しによる解法を提案する。
この方法はゼロショットDSTを改善し、広範囲のデータ収集やモデルチューニングなしに多様なドメインに適応できる。
実験結果から,本手法はオープン・ソースとプロプライエタリ・LLMの両方で優れた性能を発揮することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 06:13:18 GMT)
Logical Reasoning over Natural Language as Knowledge Representation: A
Survey [43.3] 本稿では,自然言語を知識表現として,事前学習した言語モデルを推論として利用する論理推論の新しいパラダイムについて概説する。
この新たなパラダイムは、形式表現の多くの課題を軽減するだけでなく、エンドツーエンドのニューラルメソッドよりもアドバンテージを持つため、有望である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 14:30:33 GMT)
Scene Informer: Anchor-based Occlusion Inference and Trajectory
Prediction in Partially Observable Environments [43.3] 複雑な環境と動的な環境をナビゲートするには、自動運転車が目に見える地域と隠された地域の両方を推論する必要がある。
これには、観測されたエージェントの将来の動きを予測し、隠蔽されたエージェントを推測し、相互作用をモデル化することが含まれる。
我々は,観察対象の軌跡を予測し,観察可能な部分的設定で隠蔽物を推定するための統一的なアプローチであるScene Informerを紹介した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 23:34:46 GMT)
Hijack Vertical Federated Learning Models As One Party [43.1] Vertical Federated Learning(VFL)は、コラボレーション者が分散形式で機械学習モデルを一緒に構築できるようにする、新たなパラダイムである。
既存のVFLフレームワークは、データのプライバシとセキュリティ保証を提供するために暗号化技術を使用している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 03:17:40 GMT)
An Empirical Study on Cross-lingual Vocabulary Adaptation for Efficient
Generative LLM Inference [42.9] State-of-the-the-art Generative Large Language Model (LLM) は、英語中心のトークン化器、語彙、事前学習データに依存している。
近年の研究では、英語以外の言語でテキストを生成する際に、推論効率が低下することが示されている。
下流の性能向上を目的としたターゲット言語にモデルを適用するための言語間語彙適応法が提案されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 14:15:15 GMT)
Peeking with PEAK: Sequential, Nonparametric Composite Hypothesis Tests
for Means of Multiple Data Streams [42.8] 本稿では,複数データストリームを用いた合成仮説のための新しい非パラメトリックシーケンシャルテストを提案する。
提案手法は,テスト・アズ・ベッティング・フレームワーク上に構築され,停止時間にまたがる非漸近的な$alpha$レベルのテストを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 23:17:31 GMT)
PRISE: Learning Temporal Action Abstractions as a Sequence Compression
Problem [42.5] 時間的行動抽象化は、信念状態表現とともに、シーケンシャルな意思決定のための強力な知識共有メカニズムである。
本稿では,時間的動作の抽象化をシーケンス圧縮問題として扱う新しい視点を提案する。
本稿では,連続的なアクション量子化とバイトペア符号化を組み合わせて,強力なアクション抽象化を学習するアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 04:55:09 GMT)
Optimizing Credit Limit Adjustments Under Adversarial Goals Using
Reinforcement Learning [42.3] 我々は、強化学習技術を用いて最適なクレジットカード制限調整ポリシーを発見し、自動化することを模索する。
本研究は、信用限度調整に強化学習フレームワークを適用するための概念構造を確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 16:12:21 GMT)
GLaM: Fine-Tuning Large Language Models for Domain Knowledge Graph
Alignment via Neighborhood Partitioning and Generative Subgraph Encoding [42.0] グラフ対応LAnguage Models (GLaM) を開発するためのフレームワークを紹介する。
特定のグラフに基づく知識でモデルを構築することは、構造に基づく推論のためのモデルの能力を拡張することを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 17:23:56 GMT)
Digital Socrates: Evaluating LLMs through Explanation Critiques [41.9] Digital Socratesは、モデル説明のためのオープンソースの自動批評モデルである。
我々は,デジタルソクラテスが学生モデルについての洞察を明らかにするのにどのように役立つかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 08:49:07 GMT)
Tuning Large Multimodal Models for Videos using Reinforcement Learning
from AI Feedback [41.5] ビデオとテキストのマルチモーダルアライメントは、主にマルチモーダル命令・チューンデータのボリュームと品質が不足しているため、依然として困難である。
本稿では,AIフィードバックからの強化学習(Reinforcement Learning from AI Feedback, RLAIF)と呼ばれる,マルチモーダルAIシステムを用いた新たなアライメント戦略を提案する。
具体的には、嗜好フィードバックの生成中に、詳細な映像記述を文脈として提供することによって、文脈対応報酬モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 13:21:35 GMT)
GaussianHair: Hair Modeling and Rendering with Light-aware Gaussians [41.5] 本稿では,新鮮な毛髪表現であるGaussianHairについて述べる。
ヘア幾何学と画像からの外観の包括的モデリングを可能にし、革新的な照明効果と動的アニメーション能力を育む。
我々はこのモデルを"GaussianHair Scattering Model"でさらに強化し、ヘアストランドの細い構造を再現し、均一な照明で局所的な拡散色を正確に捉えた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 07:13:24 GMT)
Opening the Black Box of Large Language Models: Two Views on Holistic
Interpretability [40.9] 機械的解釈可能性と表現工学に関する展望を概観する。
倫理的かつ誠実で信頼性の高い推論を人的価値に合わせて達成するために、これらのテクニックを使用する際の今後の課題について概説する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 13:46:06 GMT)
EdgeQAT: Entropy and Distribution Guided Quantization-Aware Training for
the Acceleration of Lightweight LLMs on the Edge [40.9] トレーニング後の量子化(PTQ)メソッドは、ウェイト、アクティベーション、KVキャッシュを同時に8ビット以下に定量化する際に品質が低下する。
多くのQAT(Quantization-Aware Training)は、モデルウェイトを定量化し、アクティベーションを未修正のまま残し、エッジ上の推論加速度の量子化の可能性を完全に活用しない。
We propose EdgeQAT, the Entropy and Distribution Guided QAT for the optimization of light LLMs to achieve inference acceleration on Edge devices。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 16:10:38 GMT)
AFaCTA: Assisting the Annotation of Factual Claim Detection with
Reliable LLM Annotators [40.8] AFaCTAは、事実主張のアノテーションを支援する新しいフレームワークである。
AFaCTAは、3つの事前定義された推論経路に沿って、アノテーションの信頼度を一貫性で調整する。
PoliClaimは、さまざまな政治的トピックにまたがる包括的なクレーム検出データセットである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 20:59:57 GMT)
Quasi-Monte Carlo for 3D Sliced Wasserstein [39.9] 準スライスされたワッサーシュタイン近似は準モンテカルロ法(QMC)に依存する。
我々は3次元単位超球面上のQMC点集合を構成するための様々な手法を実験的に評価した。
議論された点集合のランダム性により、QSWを準スライスワッサーシュタイン(RQSW)に拡張する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 06:55:58 GMT)
Time Series Forecasting with LLMs: Understanding and Enhancing Model
Capabilities [39.9] 大規模言語モデル(LLM)は近年,急速な発展を遂げた多くの分野に適用されている。
本稿では,LLMがパターンや傾向を明確にした時系列予測に優れるが,周期性に欠けるデータセットでは課題に直面していることを示す。
さらに, 入力戦略について検討し, 外部知識を取り入れ, 自然言語のパラフレーズを取り入れた場合, 時系列におけるLLMの予測性能に肯定的な影響が認められた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 17:15:28 GMT)
Unsupervised LLM Adaptation for Question Answering [39.8] 大規模言語モデル(LLM)は、自己教師型トレーニングを通じて、大規模トレーニングデータセットに存在する多様な知識を学習する。
質問応答に対する教師なしLLM適応という新しいタスクを提案する。
私たちのゴールは、ターゲットドメインに関する質問に答えられるLLMを学ぶことです。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 06:29:16 GMT)
Smaller Language Models are capable of selecting Instruction-Tuning
Training Data for Larger Language Models [39.7] サンプルの学習率に基づいて,新しい学習データ選択を導入する。
現在の言語モデルには、高品質なトレーニングデータを自律的に選択する能力がある、と我々は主張する。
本稿では,データ選択のトレーニングに新たなアプローチを導入し,より効率的な代替手段を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 03:39:37 GMT)
Simple and Asymmetric Graph Contrastive Learning without Augmentations [39.3] グラフのための非対称コントラスト学習(GraphACL)は実装が容易であり、グラフ拡張やホモフィリー仮定に依存しない。
実験結果から, 単純グラフACLは, ホモ親和性グラフとヘテロ親和性グラフの対比学習法と自己教師学習法を著しく上回ることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 17:08:12 GMT)
Could Small Language Models Serve as Recommenders? Towards Data-centric
Cold-start Recommendations [38.9] 本稿では、文脈内推薦と言語モデリングの関連を定式化する理論的枠組みを提案する。
私たちの知る限りでは、これはシステムコールドスタートレコメンデーション問題に取り組む最初の研究である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 20:21:41 GMT)
Auto-Encoding Bayesian Inverse Games [38.7] ゲームの性質が未知であり、観察から推測しなければならない逆ゲーム問題を考える。
既存の最大推定手法は、未知のパラメータの点推定のみを提供する。
可変オートエンコーダと組込み微分可能ゲームソルバを用いて推論を抽出する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 22:27:13 GMT)
Orbit: A Unified Simulation Framework for Interactive Robot Learning
Environments [38.2] NVIDIA Isaac Simによるロボット学習のための統一的でモジュール化されたフレームワークOrbitを紹介する。
写真リアリスティックなシーンと高忠実度剛性で変形可能なボディシミュレーションを備えたロボット環境を構築するためのモジュラーデザインを提供する。
我々は,表現学習,強化学習,模倣学習,タスク・アンド・モーション・プランニングなど,さまざまな研究領域を支援することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 13:45:11 GMT)
Navigating the Dual Facets: A Comprehensive Evaluation of Sequential
Memory Editing in Large Language Models [37.9] 主要なMEメソッドは、パラメータ修飾MEとパラメータ保存MEの2つがある。
本研究は,大規模言語モデル(LLM)の逐次的編集において,MEが広範囲の基本的な機能にどのように影響するかを考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 23:08:55 GMT)
Meta-Reasoning: Semantics-Symbol Deconstruction for Large Language
Models [36.7] 実世界の象徴的手法の適用性と適応性を広げるためのメタ推論を提案する。
この方法はLLMに対して、推論に依存しない意味情報を汎用的な記号表現に分解する権限を与える。
我々は、算術、記号、論理的推論といった従来の推論タスクを含む10以上のデータセットと、理論の推論のようなより複雑な対話的推論タスクに関する広範な実験を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 12:46:27 GMT)
Adversarial Curriculum Graph Contrastive Learning with Pair-wise
Augmentation [35.9] ACGCLは、グラフレベルの正と負のサンプルを制御可能な類似性を持たせるために、ペアワイズ増強の利点を生かしている。
ACGCLフレームワーク内では,新たな逆行カリキュラム学習手法が考案された。
ACGCLの総合評価は、よく知られた6つのベンチマークデータセットに関する広範な実験を通じて行われる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 06:17:50 GMT)
Jailbreaking Proprietary Large Language Models using Word Substitution
Cipher [35.4] 暗号技術を用いて符号化したジェイルブレイクプロンプトを提示する。
我々は、安全でない単語を安全な単語でマッピングし、これらのマッピングされた単語を用いて安全でない質問を行う。
実験の結果、最先端のプロプライエタリモデルに対するジェイルブレイク手法の攻撃成功率(最大59.42%)が示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 11:37:05 GMT)
Training Bayesian Neural Networks with Sparse Subspace Variational
Inference [35.2] Sparse Subspace Variational Inference (SSVI) は、トレーニングと推論フェーズを通じて一貫した高度にスパースなモデルを維持する最初の完全なスパースBNNフレームワークである。
実験の結果, SSVIは, スパースBNNの製作に新たなベンチマークを設定し, 例えば, モデルサイズを10～20倍圧縮し, 性能低下を3%以下とし, トレーニング中に最大20倍のFLOPを削減した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 19:15:49 GMT)
Examining LLMs' Uncertainty Expression Towards Questions Outside
Parametric Knowledge [35.1] 大規模言語モデル(LLM)は、適切な応答を生成するのに十分なパラメトリック知識が不足している状況において不確実性を表現する。
本研究の目的は,このような状況下でのLCMの行動の体系的調査であり,誠実さと役に立つことのトレードオフを強調することである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 17:30:41 GMT)
Random Projection Layers for Multidimensional Time Sires Forecasting [34.4] RPMixerと呼ばれる全MLP時系列予測アーキテクチャを提案する。
本手法は,各ブロックがアンサンブルモデルにおいてベース学習者のように振る舞う深層ニューラルネットワークのアンサンブル的挙動を利用する。
提案手法は時空間グラフモデルと一般予測モデルの両方を含む代替手法より優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 07:28:59 GMT)
Disordered-DABS: A Benchmark for Dynamic Aspect-Based Summarization in
Disordered Texts [34.4] 本研究では,非構造化テキストに適した動的アスペクトベース要約のための新しいベンチマークであるDisspected-DABSを紹介する。
本稿では,GPT-3.5のような最先端言語モデルを含む,現代の要約モデルに対して,障害型DABSがユニークな課題をもたらすことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 10:35:18 GMT)
Compositional Generative Modeling: A Single Model is Not All You Need [34.3] 我々は、より小さな生成モデルを構成することによって、より大規模な生成システムを構築するべきであると論じる。
このような構成的生成アプローチによって、よりデータ効率の良い方法で分布を学習できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 17:11:52 GMT)
Can LLMs Speak For Diverse People? Tuning LLMs via Debate to Generate
Controllable Controversial Statements [33.8] 我々は,ユーザがプロンプトで定義した引数をサポートする文を生成する際のLCMの制御性を向上させる。
我々は,LLMを微調整する新しい議論とチューニング(DEBATunE)を開発し,議論を通じて得られた文を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 12:00:34 GMT)
Unpaired MRI Super Resolution with Contrastive Learning [33.7] 深層学習に基づく画像超解像法は、余分なコストなしでMRIの解像度を改善することを約束する。
整列性高分解能(HR)と低分解能(LR)のMRI画像ペアが欠如しているため、教師なしのアプローチはMRI画像によるSR再構成に広く採用されている。
我々は,限られたHRデータでSR性能を向上させるために,コントラスト学習を用いたMRI SRアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 12:59:07 GMT)
Parametric Augmentation for Time Series Contrastive Learning [33.5] 我々は、堅牢で差別的な表現を学習する上でモデルを支援するポジティブな例を作成します。
通常、プリセットされた人間の直観は、関連するデータ拡張の選択を指示する。
本稿では、時系列表現学習を支援するために適応的に使用できるパラメトリック拡張型学習フレームワークAutoTCLを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 03:51:14 GMT)
Plausible Extractive Rationalization through Semi-Supervised Entailment
Signal [33.4] 抽出された有理量の妥当性を最適化するために,半教師付きアプローチを採用する。
我々は、事前学習された自然言語推論(NLI)モデルを採用し、さらに教師付き論理の小さなセットに微調整する。
質問応答タスクにおける説明と回答のアライメント合意を強制することにより、真理ラベルにアクセスせずに性能を向上させることができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 09:57:28 GMT)
Optimal Transport with Tempered Exponential Measures [33.1] 間接測度正規化を伴う指数族を一般化することは、非常に便利な中核となる。
我々の定式化は、不均衡な最適輸送問題設定に自然に適合する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 16:35:29 GMT)
Design of 2D Skyrmionic Metamaterial Through Controlled Assembly [32.7] 本研究は, 単層膜内における超イオン性メタマテリアルの構築経路に焦点を当てる。
いくつかの有望な格子状、フレーク状、および驚くほど安定な細胞状スカイミオン性メタマテリアルを提案する。
地磁気の安定化と調査のための制御組立プロトコルを統合するための新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 18:20:33 GMT)
API Pack: A Massive Multilingual Dataset for API Call Generation [32.3] API Packは100万以上の命令APIコールペアを備えた多言語データセットである。
たった20,000のPythonインスタンス上で微調整されたCodeLlama-13Bは、それぞれGPT-3.5とGPT-4よりも10%以上精度が5%高い。
言語間のAPIコール生成は、言語毎の広範なデータを必要としない。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 13:58:38 GMT)
Speaking in Wavelet Domain: A Simple and Efficient Approach to Speed up
Speech Diffusion Model [32.1] Denoising Diffusion Probabilistic Models (DDPM)は、様々な生成タスクにおいて主要なパフォーマンスを達成した。
音声信号自体を変更することにより、DDPMのトレーニング/推論速度と性能を向上させることが可能か?
本稿では、生成対象をウェーブレット領域に単純にリダイレクトすることで、音声DDPMのトレーニング速度と推論速度を2倍にする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 12:43:01 GMT)
VATr++: Choose Your Words Wisely for Handwritten Text Generation [31.9] 本研究は,HTGモデルトレーニングにおける視覚的およびテキスト的入力の影響と,その後のパフォーマンスへの影響について検討する。
本稿では,モデルの性能向上と一般化を実現するための,入力準備と訓練規則化のための戦略を提案する。
特に,HTGの評価プロトコルの標準化を提案し,既存のアプローチの総合的なベンチマークを行う。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 16:21:15 GMT)
Be Careful What You Smooth For: Label Smoothing Can Be a Privacy Shield
but Also a Catalyst for Model Inversion Attacks [31.7] クラス表現型サンプルの生成を目的としたモデルアタック(MIA)に対するラベル平滑化の影響について検討する。
従来のラベルスムーシングはMIAを促進させ、それによってモデルのプライバシリークを増大させる。
ネガティブな要因による平滑化はこの傾向に逆らって,クラス関連情報の抽出を阻害し,プライバシ保護につながることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 10:10:19 GMT)
LLM Comparator: Visual Analytics for Side-by-Side Evaluation of Large
Language Models [31.4] 自動側評価から結果をインタラクティブに分析する新しいビジュアル分析ツールであるComparatorを提案する。
このツールは、モデルがベースラインモデルよりも優れているか悪いかを、ユーザがいつ、なぜ理解するかを対話的にサポートする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 09:14:49 GMT)
SEER: Facilitating Structured Reasoning and Explanation via
Reinforcement Learning [31.3] 構造的説明は 複雑な構造的推論を 要求します
構造的推論と説明を容易にする構造的回帰を最大化する新しい手法であるSEERを提案する。
提案手法は構造的推論に固有の階層構造と分岐構造を正確に記述する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 14:16:06 GMT)
Theoretical Understanding of Learning from Adversarial Perturbations [30.8] 敵の例がなぜニューラルネットワークを騙し、異なるネットワーク間で転送できるのかは、完全には理解されていない。
本研究では,一層ネットワークを用いた摂動からの学習の理論的枠組みを提案する。
以上の結果から,数ピクセルの摂動を含む様々な対向的摂動は,一般化に十分なクラス特徴を含むことが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 06:22:44 GMT)
Provably Sample Efficient RLHF via Active Preference Optimization [30.3] RLHF(Reinforcement Learning from Human Feedback)は、大規模言語モデル(LLM)と人間の嗜好の整合において重要である。
ランダムにプロンプトを選択して選好データを収集する方法は、報酬の準最適差が$Omega(1)$の政策につながることを示す。
本稿では,小修正を施した$textttAPO$の計算効率のよいバッチバージョンを提案し,実際に性能評価を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 08:19:34 GMT)
ContiFormer: Continuous-Time Transformer for Irregular Time Series
Modeling [30.1] 不規則な時系列上の連続時間ダイナミクスのモデリングは、連続的に発生するデータの進化と相関を考慮するために重要である。
リカレントニューラルネットワークやTransformerモデルを含む従来の方法は、強力なニューラルネットワークを通じて誘導バイアスを利用して複雑なパターンをキャプチャする。
本稿では,バニラ変換器の関係モデリングを連続時間領域に拡張するContiFormerを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 12:34:38 GMT)
QDyLoRA: Quantized Dynamic Low-Rank Adaptation for Efficient Large
Language Model Tuning [30.1] 大きな言語モデルを微調整するには、巨大なGPUメモリが必要である。
QDyLoRAは、事前に定義されたLoRAランクのセットでLLMを効率的に微調整することができる。
QDyLoRAはQLoRAと競合し、最適なランクを採用すると性能が向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 05:42:17 GMT)
Quantifying the Persona Effect in LLM Simulations [30.0] ペルソナ変数は、既存の主観的NLPデータセットにおけるアノテーションの10%の分散を説明することができる。
ペルソナプロンプトは、アノテータ間の不一致が頻繁に発生するが、限られた範囲に限定されるデータサンプルに対して最も効果的である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 16:35:35 GMT)
Pretext Training Algorithms for Event Sequence Data [29.7] 本稿では,イベントシーケンスデータに適した自己教師付き事前テキスト学習フレームワークを提案する。
私たちのプレテキストタスクは、さまざまなダウンストリームタスクで一般化可能な基礎表現をアンロックします。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 01:25:21 GMT)
Universal Prompt Optimizer for Safe Text-to-Image Generation [29.3] ブラックボックスシナリオにおける安全なT2I生成のための最初のユニバーサルプロンプトを提案する。
提案手法は,不適切な画像を生成する際に,様々なT2Iモデルの有効性を効果的に低減できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 18:36:36 GMT)
TOAD: Task-Oriented Automatic Dialogs with Diverse Response Styles [29.0] タスク指向自動ダイアログ(TOAD: Task-Oriented Automatic Dialogs)は,新規でスケーラブルなTODデータセットである。
TOADデータセットは、現実的なアプリケーションコンテキストのインタラクションをシミュレートし、さまざまなシステムレスポンススタイルオプションを提供する。
我々はTOADを2つの応答生成タスクでベンチマークし、その結果、ユーザ表現ミラーリングなしでより冗長な応答や応答をモデル化することがより困難であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 10:57:32 GMT)
Explaining generative diffusion models via visual analysis for
interpretable decision-making process [28.6] 本稿では,モデルが生成する視覚的概念の観点から,拡散過程を解釈する3つの研究課題を提案する。
我々は,拡散過程を可視化し,上記の研究課題に答えて,拡散過程を人間に理解しやすいものにするためのツールを考案した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 02:12:20 GMT)
The Evolution of Statistical Induction Heads: In-Context Learning Markov
Chains [28.4] In-context Learning (ICL) 機能がどのように出現するかを研究するために,Markov Chain シーケンスモデリングタスクを導入する。
このタスクで訓練されたトランスフォーマーは、正確な次の確率を計算するための統計的誘導ヘッドを形成する。
本研究では, 変圧器層間の相互作用から学習結果が得られたことを示し, より単純なユニグラム解の存在が最終ビッグラム解の形成を遅らせる可能性があることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 18:28:36 GMT)
Zero-Shot Unsupervised and Text-Based Audio Editing Using DDPM Inversion [28.2] 大規模な事前学習モデルを用いて、ゼロショットで信号を編集する手法は、最近画像領域で急速に進歩している。
本稿では,事前学習した拡散モデルにおけるDDPMインバージョンを用いた2つのゼロショット音声信号編集手法について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 09:49:10 GMT)
The Price of Adaptivity in Stochastic Convex Optimization [28.1] 非平滑凸最適化における適応性に対する不合理性を証明した。
我々は,不確実性による準最適性の乗算的増加を測定する「適応性の値」(PoA)を定義する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 18:56:41 GMT)
Fusing Neural and Physical: Augment Protein Conformation Sampling with
Tractable Simulations [28.0] 生成モデルは サロゲートサンプルとして利用され コンフォメーションアンサンブルを 桁違いに速く得る
本研究では,MDシミュレーションを抽出可能な方法で組み込んだ,事前学習型ジェネレーティブ・サンプリング器の少数ショット設定について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 03:48:55 GMT)
Prompt-Specific Poisoning Attacks on Text-to-Image Generative Models [27.9] 本研究は, 発生モデルにおいて, 毒殺攻撃が有効であることを示す。
我々は、最適化されたプロンプト特異的中毒攻撃であるNightshadeを紹介する。
我々は、Nightshade攻撃がテキスト・ツー・イメージ生成モデルにおける一般的な特徴を不安定にすることができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 21:39:15 GMT)
Pushing The Limit of LLM Capacity for Text Classification [27.7] 本稿では,特殊なテキスト分類 LLM を生成するための適応型ブースティングフレームワーク RGPT を提案する。
RGPTは,4つのベンチマークで平均1.36%,8個のSOTA PLMと7個のSOTA LLMより有意に優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 15:59:27 GMT)
DART: A Principled Approach to Adversarially Robust Unsupervised Domain
Adaptation [27.6] 我々はDART(Divergence Aware adveRsarial Training)と呼ばれる新しい統合防衛フレームワークを開発する。
DARTは一般的な脅威モデルに適用できる。
敵攻撃に対するUDAモデルの堅牢性を評価するテストベッドであるDomainRobustもリリースしています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 22:48:38 GMT)
Enabling Deep Learning-based Physical-layer Secret Key Generation for
FDD-OFDM Systems in Multi-Environments [27.5] 本稿では,学習に基づく問題として,複数の環境におけるPKG問題を定式化する。
本稿では,鍵生成のためのディープトランスファー学習(DTL)とメタラーニングに基づくチャネル特徴マッピングアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 04:37:38 GMT)
Graph-based Forecasting with Missing Data through Spatiotemporal
Downsampling [27.4] 時系列間の関係をグラフとして表現することで、時空間グラフニューラルネットワークは印象的な結果を得る。
既存のほとんどのメソッドは、入力が常に利用可能であり、データの一部が欠落しているときに隠れたダイナミクスをキャプチャできないという、しばしば非現実的な仮定に依存しています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 12:33:31 GMT)
Reviewer2: Optimizing Review Generation Through Prompt Generation [27.4] 本稿では、Reviewer2と呼ばれる効率的な2段階レビュー生成フレームワークを提案する。
従来の作業とは異なり、このアプローチは、レビューが対処する可能性のある側面の分布を明示的にモデル化する。
アスペクトプロンプトでアノテートした27k論文と99kレビューの大規模なレビューデータセットを生成します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 18:43:10 GMT)
Understanding In-Context Learning with a Pelican Soup Framework [27.1] 本稿では,自然言語処理における文脈内学習の理論的枠組みを提案する。
本研究は,文脈内学習におけるフレームワークの有効性を実証するものである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 03:20:14 GMT)
OpsEval: A Comprehensive IT Operations Benchmark Suite for Large
Language Models [27.1] 大規模言語モデル(LLM)用に設計された総合的なタスク指向のOpsベンチマークであるOpsEvalを提示する。
このベンチマークには、英語と中国語で7184の質問と1736の質問回答(QA)形式が含まれている。
評価の信頼性を確保するため、何十人ものドメインエキスパートを招待して、質問を手動でレビューします。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 08:17:06 GMT)
Improvising Age Verification Technologies in Canada: Technical,
Regulatory and Social Dynamics [27.0] 本稿では,カナダにおける年齢検証技術の即興化に向けた重要なダイナミクスについて概説する。
このような技術が包括的で、透明性があり、適応可能で、プライバシーを保護し、安全であることは、特に重要です。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 00:49:26 GMT)
Measuring and Reducing LLM Hallucination without Gold-Standard Answers
via Expertise-Weighting [26.8] 幻覚はLLMの信頼性と信頼性に対する大きな脅威である。
既存の幻覚測定基準は、ゴールド標準の答えを持つベンチマークデータセットを持つ必要がある。
FEWLは、ゴールドスタンダードの回答が欠落しているシナリオ用に特別に設計された最初の幻覚測度である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 02:32:06 GMT)
Robust Training for Conversational Question Answering Models with
Reinforced Reformulation Generation [26.8] 本研究は,ゴールドQAペアのみの標準トレーニングを施したConvQAモデルにおいて,厳密なトレーニングを施したConvQAモデルよりも有意に優れていたことを示す。
1つのベンチマークで主要なモデルコンポーネントをトレーニングし、それを別のベンチマークにゼロショットで適用できることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 19:15:28 GMT)
Privacy for Fairness: Information Obfuscation for Fair Representation
Learning with Local Differential Privacy [26.3] 本研究では,プライバシと公正性の相互作用を包括的に検証するための理論的枠組みを提案する。
公平な表現学習のための情報ボトルネック(IB)に基づく情報難読化手法(LDP)を開発し,解析する。
MLにおける公平性に関する実証的研究とは対照的に,符号化過程における LDP のランダム化は,学習された表現の公平性を高めることができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 06:35:10 GMT)
InstructCoder: Empowering Language Models for Code Editing [26.2] ユーザインストラクションに基づいたコード編集にLLM(Large Language Models)を用いる方法について検討する。
InstructCoderは、汎用コード編集にLLMを適用するために設計された最初の命令チューニングデータセットである。
InstructCoderで微調整されたオープンソースのLLMは、コード編集の精度を大幅に向上させることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 06:09:54 GMT)
Cascade Speculative Drafting for Even Faster LLM Inference [25.6] 投機的復号化により、大言語モデル(LLM)推論の効率が向上する。
本稿では2種類のカスケードを組み込んだ投機的実行アルゴリズムであるカスケード投機ドラフト(CS Drafting)を紹介する。
CS Draftingは、我々の実験で投機的復号化よりも81%の高速化を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 05:18:57 GMT)
Pruning vs Quantization: Which is Better? [25.5] 深層ニューラルネットワークを圧縮する2つの手法の比較を行った。
その結果,ほとんどの場合,量子化はプルーニングよりも優れていた。
非常に高い圧縮比を持ついくつかのシナリオでのみ、プルーニングは精度の観点から有益である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 09:52:58 GMT)
Unsupervised ASR via Cross-Lingual Pseudo-Labeling [25.5] 未ペア音声とテキストのみを使用して、$textitunsupervised$自動音声認識システムを訓練することが可能である。
文字レベルの音響モデル(AM)を他の言語から使い、新しい言語で$textitunsupervised$ AMをブートストラップできることを示す。
例えば、英語AMからスワヒリへの移動は18%のWERを達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 16:20:18 GMT)
Can We Verify Step by Step for Incorrect Answer Detection? [25.1] 本稿では,様々な推論タスクにおける推論連鎖と性能の関係を調査するためのベンチマークR2PEを紹介する。
本ベンチマークは,LLMの最終出力の誤りを推論ステップに基づいて測定することを目的としている。
本稿では,回答チェックベースラインを大きなマージンで上回るPDS(Process Discernibility score)フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 09:29:50 GMT)
Sample Path Regularity of Gaussian Processes from the Covariance Kernel [25.0] ガウス過程(英: Gaussian process、GP)は、函数の空間上の確率分布を定義するための最も一般的な形式である。
対応するGPのサンプルパスに対する共分散カーネルに必要十分条件を与え、与えられた正則性を達成する。
この結果から,機械学習アプリケーションでよく用いられるGPのサンプルパス規則性の,新規かつ異常に厳密なキャラクタリゼーションが可能となった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 15:17:57 GMT)
CMD: a framework for Context-aware Model self-Detoxification [25.0] テキストの解毒は、有害なコンテンツを生み出す言語モデルのリスクを最小限にすることを目的としている。
既存の解毒法では、解毒効果と生成品質のバランスが取れない。
文脈対応モデル自己解毒(CMD)フレームワークを導入し、文脈と解毒プロセスの両方に注意を払う。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 12:32:52 GMT)
Unlink to Unlearn: Simplifying Edge Unlearning in GNNs [25.0] グラフニューラルネットワーク(GNN)におけるアンラーニングは、アカデミックにおける顕著な研究フロンティアとして現れている。
我々の研究は、エッジ・アンラーニング(エッジ・アンラーニング)に焦点を当てている。
UtU(Unlink-to-Unlearn, Unlink-to-Unlearn, Unlink-to-Unlearn)を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 13:58:23 GMT)
PRewrite: Prompt Rewriting with Reinforcement Learning [24.8] 我々は、初期プロンプトを書き換え、非常に効果的な新しいプロンプトを生成する自動化ツールであるPRewriteを提案する。
PRewriteは、エンドツーエンドの最適化を可能にするReinforcement Learningフレームワークに基づいている。
生成されたプロンプトは人間の読みやすいものであり、以前の作品と異なり自己説明的である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 19:22:19 GMT)
Symbolic Autoencoding for Self-Supervised Sequence Learning [24.7] $Sigma$AEは、限られた並列データとともに豊富な非並列データのパワーを利用する、自己管理型のフレームワークである。
この結果から,$Sigma$AEは最小並列データであっても,トランスダクションタスクの性能を著しく向上させることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 11:04:31 GMT)
Incremental Sequence Labeling: A Tale of Two Shifts [24.5] インクリメンタルシーケンスラベリングタスクは、以前のクラスに関する知識を維持しながら、時間とともに新しいクラスを継続的に学習する。
調査では、E2O(モデルが古いエンティティを非エンティティと誤ってラベル付けする)とO2E(モデルが非エンティティまたは古いエンティティを新しいエンティティとラベル付けする)という2つの重要なセマンティックシフトを特定した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 04:41:33 GMT)
Interpreting CLIP with Sparse Linear Concept Embeddings (SpLiCE) [24.0] CLIPの潜在空間は高度に構造化されており、CLIP表現を基盤となるセマンティックコンポーネントに分解できることを示す。
そこで本研究では,CLIP表現を疎線形に変換する新しい手法であるスパース線形概念埋め込み(SpLiCE)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 00:04:36 GMT)
Multi-Model 3D Registration: Finding Multiple Moving Objects in
Cluttered Point Clouds [23.9] マルチモデル3D登録問題(Multi-model 3D registration)のバリエーションについて検討する。
マルチモデル登録問題では、異なるポーズでオブジェクトの集合を撮影する2点の雲が与えられる。
私たちは、すべてのオブジェクトが2点の雲の間を移動する様子を同時に再構築したいと考えています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 18:01:43 GMT)
KGLens: A Parameterized Knowledge Graph Solution to Assess What an LLM
Does and Doesn't Know [23.9] KGLensは、知識グラフと大規模言語モデルのアライメントを測定することを目的とした、新しいフレームワークである。
KGLensは、KGを自然言語に変換するためのグラフ誘導質問生成器を備えている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 17:41:01 GMT)
Calibration and Correctness of Language Models for Code [23.4] 機械学習モデルは広く使われているが、しばしば間違っていることもある。
コード生成モデルの正確性を評価するためのフレームワークを開発する。
私たちのコントリビューションは、言語モデルによって生成された現在のコードの使用において、より良いキャリブレーションの意思決定につながるでしょう。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 22:58:07 GMT)
RAG-Driver: Generalisable Driving Explanations with Retrieval-Augmented
In-Context Learning in Multi-Modal Large Language Model [23.4] 提案するRAG-Driverは,高機能,説明性,一般化可能な自律運転にコンテキスト内学習を活用する,検索強化型多モード大言語モデルである。
RAG-Driverが運転動作の説明,正当化,制御信号の予測を行う上で,最先端の性能を発揮することを実証的に検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 16:57:18 GMT)
Through the Lens of Split Vote: Exploring Disagreement, Difficulty and
Calibration in Legal Case Outcome Classification [23.1] 法的決定では、裁判官が全会一致の判断を下すことができない場合に、分割票(SV)が発生する。
本稿では、自然に観察できる人間の不一致と価値の多元性として、分割投票を考察する。
我々の知る限り、法的NLPにおける人間の判断に対する校正の体系的な調査はこれが初めてである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 17:29:40 GMT)
Proving membership in LLM pretraining data via data watermarks [23.1] この研究は、ブラックボックスモデルアクセスのみで原則付き検出を可能にするために、データ透かしを使うことを提案する。
ランダムなシーケンスを挿入する2つの透かしと、Unicodeに似た文字をランダムに置換する2つの透かしについて検討する。
BLOOM-176Bのトレーニングデータから,少なくとも90回はハッシュを確実に検出できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 18:49:27 GMT)
Applying Large Language Models and Chain-of-Thought for Automatic
Scoring [23.1] 本研究では,大規模言語モデル(LLM)の学生による科学評価に対する応答の自動評価への適用について検討した。
我々は、これまで人工知能ベースの自動スコアリングツールの使用を制限していたアクセシビリティ、技術的複雑さ、説明可能性の欠如といった課題を克服することに注力した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 19:47:48 GMT)
PaLM2-VAdapter: Progressively Aligned Language Model Makes a Strong
Vision-language Adapter [23.0] PaLM2-VAdapterは、視覚言語アダプタとして徐々に整列した言語モデルを採用している。
提案手法は、最先端の大規模視覚言語モデルよりも3070%少ないパラメータでこれらの進歩を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 18:54:47 GMT)
Global Tropical Cyclone Intensity Forecasting with Multi-modal
Multi-scale Causal Autoregressive Model [22.7] グローバル熱帯サイクロン強度自動回帰予測のためのマルチモーダル・マルチスケール因果自己回帰モデル(MSCAR)を提案する。
MSCARは、大域的なTC強度自己回帰予測のための因果関係と大規模マルチ時間データを組み合わせる。
本稿では,SETCD(Saturate and ERA5-based Tropical Cyclone dataset)について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 15:26:33 GMT)
`Keep it Together': Enforcing Cohesion in Extractive Summaries by
Simulating Human Memory [22.7] 本稿では,要約における情報性や冗長性を制御しつつ,凝集を強制することを目的としている。
我々の文セレクタは、人間の記憶をシミュレートしてトピックを追跡する。
非常に密集した要約を抽出することはできるが、それでも人間にとって有意義な内容の要約を読めばよい。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 12:43:26 GMT)
3D Diffuser Actor: Policy Diffusion with 3D Scene Representations [22.4] 拡散ポリシは、条件付き拡散モデルを用いて、ロボットに条件付された行動分布と環境状態を学ぶ。
3Dロボットポリシーでは、感覚深度を用いて1つまたは複数のカメラビューから集約された3Dシーンの特徴表現を使用する。
本稿では,ロボットのエンドエフェクタの3次元回転と翻訳を反復的に認知するために,視覚シーンと環境の3次元表現を構築するニューラルポリシーアーキテクチャである3Dディフューザアクタを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 18:43:02 GMT)
Normalizing flow neural networks by JKO scheme [22.3] 我々はJKO-iFlowと呼ばれるニューラルネットワークを開発し、Jordan-Kinderleherer-Ottoスキームに触発された。
提案手法は,残余ブロックを次々と積み重ねることにより,残余ブロックの効率的なブロックワイズ訓練を可能にする。
合成および実データを用いた実験により,提案したJKO-iFlowネットワークが競合性能を発揮することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 02:13:06 GMT)
TimeSeriesBench: An Industrial-Grade Benchmark for Time Series Anomaly
Detection Models [22.2] 時系列異常検出(TSAD)は学術的にも産業的にも大きな関心を集めている。
しかし,既存のアルゴリズムでは,トレーニングパラダイム,オンライン検出パラダイム,評価基準の面でギャップがある。
業界グレードのベンチマークであるTimeSeriesBenchを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 16:25:20 GMT)
A Condensed Transition Graph Framework for Zero-shot Link Prediction
with Large Language Models [22.1] ゼロショットリンク予測(CTLP)のための凝縮遷移グラフフレームワークを提案する。
CTLPは、すべてのパス情報を線形時間複雑性でエンコードし、エンティティ間の見えない関係を予測する。
提案手法は,3つの標準ZSLPデータセット上での最先端性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 16:02:33 GMT)
U$^2$MRPD: Unsupervised undersampled MRI reconstruction by prompting a
large latent diffusion model [21.8] トレーニング済みの大型潜伏拡散モデル(U$2$MRPD)を実証し, 教師なしMRI再建のための新しい枠組みを提案する。
実験により、U$2$MRPDは、ドメイン内のデータセット上での教師付きおよびMRI拡散法と同等または優れた性能を達成することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 11:54:34 GMT)
Assessing the Reasoning Abilities of ChatGPT in the Context of Claim
Verification [21.8] GPT-3.5-Turbo と GPT-4 の推論能力について検討した。
我々の研究は、ChatGPTの推論プロセスが人間のような推論を反映する可能性が低いことを示唆する研究の組織に寄与する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 14:52:05 GMT)
From Dissonance to Insights: Dissecting Disagreements in Rationale
Construction for Case Outcome Classification [21.6] ケースアウトカム分類(COC)は正確で信頼できるものでなければならない。
ケーススタディは、法的NLPでベンチマークデータセットを作成する際の、過度な複雑さを明らかにしている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 17:31:10 GMT)
Speculative Streaming: Fast LLM Inference without Auxiliary Models [21.5] 投機的ストリーミング(英: Speculative Streaming)は、単一モデル投機的復号法である。
これは、次のトークン予測から将来のn-gram予測に微調整対象を変更することで、ターゲットモデルにドラフトを融合させる。
1.8から3.1Xのデコーディングを、多様なタスクセットで高速化する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 23:36:43 GMT)
The Mystery of In-Context Learning: A Comprehensive Survey on
Interpretation and Analysis [21.3] In-context Learning (ICL) 機能により、大規模な言語モデルが実演例を通じて習熟できる。
本稿では,文脈内学習の解釈と分析について,徹底的な調査を行う。
我々は,本研究が,文脈内学習の解釈のさらなる探求の基盤となると信じている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 00:55:48 GMT)
Large Language Models Fall Short: Understanding Complex Relationships in
Detective Narratives [21.3] 我々は,刑事談話から複雑な文字関係グラフを抽出し,解析するための新しいベンチマークであるConanを導入する。
具体的には、階層的な関係カテゴリを設計し、様々なキャラクターの視点から手動で役割指向関係を抽出し、注釈付けした。
GPT-3.5やGPT-4、Llama2といった先進言語モデル(LLM)を用いた実験は、複雑な関係を推論し、より長い物語を扱う際の限界を明らかにします。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 19:59:45 GMT)
I Think, Therefore I am: Benchmarking Awareness of Large Language Models
Using AwareBench [20.9] 大規模言語モデル(LLM)における認識を評価するために設計されたベンチマークであるAwareBenchを紹介する。
LLMにおける認識は、能力、使命、感情、文化、視点の5つの次元に分類する。
13個のLLMで実施した実験の結果,その大部分は,社会的知能を十分に発揮しながら,その能力とミッションを完全に認識することに苦慮していることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 09:47:38 GMT)
DiffPack: A Torsional Diffusion Model for Autoregressive Protein
Side-Chain Packing [20.8] DiffPackは、側鎖のねじり角度の関節分布を学習するねじり拡散モデルである。
本手法は,タンパク質側鎖パッキングのためのいくつかのベンチマークで評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 03:29:18 GMT)
WilKE: Wise-Layer Knowledge Editor for Lifelong Knowledge Editing [20.8] 我々は、編集知識のパターンマッチング度に基づいて編集層を選択するWilKEという知識編集手法を提案する。
実験の結果、生涯の編集では、GPT2-XLとGPT-Jの編集において平均46.2%と67.8%の改善が見られた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 05:29:59 GMT)
Compositional Abilities Emerge Multiplicatively: Exploring Diffusion
Models on a Synthetic Task [20.7] 合成環境における条件拡散モデルにおける合成一般化について検討する。
サンプルを生成する能力が出現する順番は、基礎となるデータ生成プロセスの構造によって制御される。
本研究は、データ中心の観点から、生成モデルにおける能力と構成性を理解するための基礎を築いた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 22:22:59 GMT)
One-Bit Quantization and Sparsification for Multiclass Linear
Classification via Regularized Regression [20.7] 最高の分類は、$f(cdot) = |cdot|2$ と $lambda to infty$ によって達成されることを示す。
f(cdot) = |cdot|_infty$ とほぼ同等に機能するスパースと1ビットの解を見つけることは、大きめの $lambda$ regime においてしばしば可能である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 06:39:40 GMT)
Cross-scale Multi-instance Learning for Pathological Image Diagnosis [20.5] MIL(Multi-Instance Learning)は、オブジェクトの袋を分類することで高解像度画像を扱うための一般的なソリューションである。
画像診断のための1つのMILネットワークにスケール間関係を明示的に集約する,新しいクロススケールMILアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 06:08:28 GMT)
Threads of Subtlety: Detecting Machine-Generated Texts Through Discourse
Motifs [20.5] 本稿は,人間によって書かれたテキストにおいて,識別可能な言語的特徴と独特な言語的特性を識別する調査について述べる。
我々は階層的な解析木とハイパーグラフを利用して、人間と機械生成テキストの両方で生成されたテキストに特有の談話パターンを明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 11:20:30 GMT)
Automated Detection and Analysis of Data Practices Using A Real-World
Corpus [20.5] プライバシポリシ内のデータプラクティスを,さまざまなレベルで詳細に識別し視覚化するための,自動アプローチを提案する。
提案手法は,データ実践記述とポリシー記述とを正確にマッチングし,ユーザへの簡易なプライバシ情報の提示を容易にする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 18:51:40 GMT)
HistoSegCap: Capsules for Weakly-Supervised Semantic Segmentation of
Histological Tissue Type in Whole Slide Images [20.0] デジタル病理学では、物理的組織スライドを高解像度の全体スライド画像(WSI)に変換する。
多数の顕微鏡フィールドを持つ大きな組織学スライドは、ビジュアルサーチの課題を提起する。
コンピュータ支援診断システム(CAD)は、WSIを効率的に検査し、診断に関連のある領域を識別するための視覚的補助を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 17:44:11 GMT)
FinTral: A Family of GPT-4 Level Multimodal Financial Large Language
Models [20.0] FinTralは、Mistral-7bモデルに基づいて構築され、財務分析用に調整された、最先端のマルチモーダル言語モデル(LLM)のスイートである。
我々はFinTralをドメイン固有の事前訓練、命令微調整、RLAIFトレーニングで強化する。
我々のFinTralモデルは、FinTral-DPO-T&Rと呼ばれる高度なツールと検索手法を用いて直接選好最適化を訓練し、例外的なゼロショット性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 05:05:12 GMT)
InSaAF: Incorporating Safety through Accuracy and Fairness | Are LLMs
ready for the Indian Legal Domain? [19.4] 大規模言語モデル(LLM)は、社会的要因が関与する場合、インドの風景の中で法的タスクを行うことができる。
LLMの公平性と正確性の両方をカプセル化した新しいメトリックである$beta$-weighted $textitLegal Safety Score(LSS_beta$)を提示する。
我々は、バイアスを軽減し、モデルの安全性を向上させる潜在的な方法として、特殊な法的データセットを利用した微調整パイプラインを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 10:54:10 GMT)
Functional Generalized Empirical Likelihood Estimation for Conditional
Moment Restrictions [19.4] 一般化経験的可能性(GEL)に基づく新しい推定法を提案する。
GELはより一般的なフレームワークを提供しており、GMMベースの推定器と比較して、より好ましい小さなサンプル特性を享受していることが示されている。
本研究では,2つの条件付きモーメント制約問題に対して,最先端の実証性能を実現するための,カーネルとニューラルネットワークによる推定器の実装を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 13:48:47 GMT)
Best of Three Worlds: Adaptive Experimentation for Digital Marketing in
Practice [19.2] 適応的実験設計(Adaptive Experimental Design, AED)手法は、テストのスループットを向上したり、実験コストを削減したりするためのツールとして、業界でますます使われている。
本稿では,非定常な産業環境でのAEDシステム導入の課題について報告する。
そこで我々は,これらの経験に基づく実例推論のためのAEDフレームワークを開発し,商業環境でテストした。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 18:13:35 GMT)
GIM: Learning Generalizable Image Matcher From Internet Videos [19.0] 我々は,任意の画像マッチングアーキテクチャに基づいて,単一の一般化可能なモデルを学習するための自己学習フレームワークであるGIMを提案する。
また、画像マッチングのための最初のゼロショット評価ベンチマークであるZEBを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 21:48:17 GMT)
Dual Box Embeddings for the Description Logic EL++ [18.8] 知識グラフ(KG)と同様に、知識グラフはしばしば不完全であり、それらの維持と構築は困難であることが証明された。
KGsと同様に、有望なアプローチは、潜在ベクトル空間への埋め込みを学習し、基礎となるDLのセマンティクスに固執することである。
そこで本研究では,概念と役割をボックスとして表現した,DL EL++用のBox$2$ELという新しいオントロジー埋め込み手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 15:50:01 GMT)
Large Language Model Unlearning [18.7] 大規模言語モデル(LLM)を用いた非学習、すなわち望ましくない誤動作を忘れる方法の研究を行う。
我々は、LLMと人間の好みを一致させるシナリオを少なくとも3つ示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 19:47:36 GMT)
Enhancing Role-playing Systems through Aggressive Queries: Evaluation
and Improvement [18.6] 大言語モデル(LLM)は、特にロールプレイングシステム(RPS)分野において、対話生成を新しい領域に推進している。
既存のLLMベースのRSSは、境界シナリオで複雑なクエリと閉じ込められたクエリを扱う場合、役割と整合するのに依然として苦労している。
本研究は,MORTISE (Modular Orchestrated Trap-setting Interaction SystEm) を設計し,ロールプレイングLLMの性能向上を図る。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 12:12:05 GMT)
OpenFMNav: Towards Open-Set Zero-Shot Object Navigation via
Vision-Language Foundation Models [18.5] ゼロショットオブジェクトナビゲーションのためのオープンセットファウンデーションモデルベースのフレームワークであるOpenFMNavを提案する。
まず,大規模言語モデルの推論能力を解き明かし,提案するオブジェクトを自然言語命令から抽出する。
次に、大規模視覚言語モデルの一般化可能性を活用して、シーンから候補対象を積極的に発見し、検出する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 13:21:33 GMT)
Semi-weakly-supervised neural network training for medical image
registration [18.5] 本稿では,モデル性能を向上させる半弱制御型登録パイプラインについて述べる。
本稿では,ネットワーク重みの摂動と画像再サンプリングによる2種類の拡張手法について検討する。
589人の男性骨盤MRI画像に8つの解剖学的ROIをラベル付けした実験は、登録性能の向上を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 14:44:40 GMT)
BioFusionNet: Deep Learning-Based Survival Risk Stratification in ER+
Breast Cancer Through Multifeature and Multimodal Data Fusion [18.4] 画像から得られる特徴を遺伝学的・臨床的データと融合するディープラーニングフレームワークであるBioFusionNetを提案する。
ER+乳癌患者の生存リスク層形成を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 14:19:33 GMT)
Humans or LLMs as the Judge? A Study on Judgement Biases [18.3] 本研究では, LLM と人間の判断に対する5種類のバイアスを調査するための新しい枠組みを提案する。
我々は、人間とLLMの裁判官が様々な程度に摂動に弱いこと、そして最も最先端の裁判官でさえかなりの偏見を持っていることを示します。
我々は,我々の研究が,頑健な評価システムの開発の緊急性だけでなく,摂動に対する人間とLLM-as-judgeの脆弱性のコミュニティに通知できることを願っている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 13:21:06 GMT)
Diversified Ensembling: An Experiment in Crowdsourced Machine Learning [18.2] arXiv:2201.10408において、著者らは公正機械学習の文脈で代替のクラウドソーシングフレームワークを開発した。
46のチームが参加し,このフレームワークを中規模で実験的に評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 16:20:43 GMT)
MFBind: a Multi-Fidelity Approach for Evaluating Drug Compounds in
Practical Generative Modeling [17.7] 現在の創薬モデルでは、主に分子ドッキングを用いて生成物の品質を評価する。
本稿では,MFBind(Multi-fidelity Bind)を提案し,精度と計算コストの最適トレードオフを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 00:48:20 GMT)
Leveraging AI Planning For Detecting Cloud Security Vulnerabilities [17.4] クラウドコンピューティングサービスは、データストレージ、処理、コラボレーションのためのスケーラブルで費用対効果の高いソリューションを提供する。
アクセス制御のミスコンフィグレーションが、クラウドアタックの主要な要因であることが多い。
本研究では,セキュリティ脆弱性を検出するPDDLモデルを開発し,ランサムウェアなどの広範囲な攻撃につながる可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 03:28:02 GMT)
II-MMR: Identifying and Improving Multi-modal Multi-hop Reasoning in
Visual Question Answering [17.1] VQA(Visual Question Answering)におけるマルチモーダルマルチホップ推論の同定と改善のための新しいアイデアであるII-MMRを提案する。
II-MMRは、画像でVQA質問を受け取り、2つの新しい言語プロンプトを使用して答えに到達するための推論経路を見つける。
II-MMRは、ゼロショット設定と微調整設定の両方において、すべての推論ケースで有効性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 20:14:47 GMT)
Fundamental Benefit of Alternating Updates in Minimax Optimization [17.1] Gradient Descent-Ascent gradients (GDA) アルゴリズムは、最小限の最適化問題を解決するために設計されている。
Alt-GDAはイテレーションを早く収束させるのが一般的であるが、両者のパフォーマンスギャップはまだよく理解されていない。
本稿では,強いコンケーブとリプシッツの勾配目的に対する両アルゴリズムの微細収束解析について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 06:41:35 GMT)
Play Guessing Game with LLM: Indirect Jailbreak Attack with Implicit
Clues [17.0] 本稿では, LLM の防御戦略を回避し, 悪意のある応答を得る, 間接的ジェイルブレイク攻撃手法である Puzzler を提案する。
実験の結果,Puzzler はクローズドソース LLM 上で96.6% のクエリ成功率を達成した。
最先端のjailbreak検出アプローチに対してテストすると、Puzzlerはベースラインよりも検出を回避するのに効果的であることを証明している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 10:24:04 GMT)
ManiFPT: Defining and Analyzing Fingerprints of Generative Models [16.7] 生成モデルにおけるアーティファクトと指紋の定義を形式化する。
我々は実際にそれらを計算するためのアルゴリズムを提案する。
指紋の構造について検討し,異なる設計選択が生成過程に与える影響を非常に予測できることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 01:58:35 GMT)
When is Tree Search Useful for LLM Planning? It Depends on the
Discriminator [16.7] 大規模言語モデル(LLM)は、ジェネレータ、識別器、計画方法という3つのコンポーネントを持つ言語エージェントフレームワークの下で、多段階の問題を解決する。
本稿では,2つの高度な計画手法,反復的修正と木探索の実用性について検討する。
これらの2つの手法またはより単純な手法を用いて、判別精度がエージェント全体の性能に影響を及ぼすことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 18:45:58 GMT)
Towards Versatile and Efficient Visual Knowledge Integration into
Pre-trained Language Models with Cross-Modal Adapters [16.4] 我々は,事前学習された視覚言語モデルで学習した視覚的およびテキスト的知識を活用するために,新しいプラグイン・アンド・プレイ・モジュールであるX-adapterを提案する。
提案手法は,オブジェクト指向推論および自然言語理解タスクの性能を大幅に向上させることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 02:55:03 GMT)
Can LLMs Recognize Toxicity? Structured Toxicity Investigation Framework
and Semantic-Based Metric [16.4] 本稿では,Large Language Models (LLMs) に基づく自動ロバストメトリックを導入し,モデル応答が有害かどうかを識別する。
評価データセットを用いて、我々の測定値であるLLMs As ToxiciTy Evaluators (LATTE)を評価する。
実験結果から, 毒性測定の成績は良好であり, F1スコアの12ポイント向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 12:01:33 GMT)
Robustness to Subpopulation Shift with Domain Label Noise via
Regularized Annotation of Domains [16.2] 明示的なドメインアノテーションを必要とせずに、ロバストな最終層分類器をトレーニングするために、ドメインの規則化された依存(RAD)を導入します。
RADは、いくつかの公開データセットのトレーニングデータにおいて、5%のノイズしか持たない最先端のアノテーション-リライアントメソッドよりも優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 19:35:42 GMT)
Continuous-variable quantum key distribution over 28.6 km fiber with an
integrated silicon photonic receiver chip [16.2] 連続可変量子鍵分布はフォトニック積分の魅力的なアプローチである。
本稿では,集積シリコンフォトニック受信チップを用いた実局所発振器量子鍵分布システムの実装について報告する。
1.5GHzまでの帯域幅と7.42dBまでのクリアランスを持つよく設計されたチップベースのホモダイン検出器のおかげで、システムの送信距離は28.6kmに拡張され、Mbpsレベルの秘密鍵発生速度が達成された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 02:31:42 GMT)
SimpleSafetyTests: a Test Suite for Identifying Critical Safety Risks in
Large Language Models [15.9] このような重要な安全性リスクを迅速かつ体系的に識別するための新しいテストスイートとしてSimpleSafetyTests(SST)を紹介します。
テストスイートは、5つのハーネス領域にわたる100のテストプロンプトで構成されており、LLMは、ほとんどのアプリケーションにおいて、コンプライアンスを拒否すべきである。
いくつかのモデルは単一の安全でない応答を与えないが、ほとんどのモデルは20%以上のプロンプトに対して安全でない応答を与え、極端に50%以上の安全でない応答を与える。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 09:42:19 GMT)
User Experience Design Professionals' Perceptions of Generative
Artificial Intelligence [15.8] さまざまな経験を持つ20のUXデザイナにインタビューを行い、企業全体(大企業へのスタートアップ)について話を聞いた。
経験豊富なデザイナーは、その独創性、創造性、共感的なスキルに自信を持ち、GenAIの役割を補助的と捉えている。
我々は、人間-GenAIコラボレーション、特に著作権と所有権、人間の創造性とエージェンシー、AIリテラシーとアクセスの意味について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 05:54:35 GMT)
Emojis Decoded: Leveraging ChatGPT for Enhanced Understanding in Social
Media Communications [15.6] 絵文字は、ソーシャルネットワークのコミュニケーションで普及している。
研究者は、感情、使用意図、意味を理解するために、絵文字に注釈をつけるためにクラウドソーシングに頼る。
大型言語モデル(LLM)は様々なアノテーションタスクで大きな成功を収めた。
本研究は,ChatGPTが絵文字研究におけるヒトアノテータの代替として有効なものであるという仮説を検証することを目的とする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 07:12:34 GMT)
ASGEA: Exploiting Logic Rules from Align-Subgraphs for Entity Alignment [15.5] 本稿では,Align-Subgraph Entity Alignment(ASGEA)フレームワークを提案する。
また、解釈可能なパスベースのグラフニューラルネットワークASGNNを設計し、KG間の論理規則を効果的に識別し、統合する。
実験の結果,既存の組込み方式に比べて,MMEA(Multi-Modal EA)タスクにおけるASGEAの優れた性能が示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 17:03:05 GMT)
Rethinking Human-like Translation Strategy: Integrating Drift-Diffusion
Model with Large Language Models for Machine Translation [15.3] 本稿では,人間翻訳者の動的意思決定を制約リソース下でエミュレートするために,Drift-Diffusion Modelを用いたThinkerを提案する。
WMT22とCommonMTのデータセットを用いて、高リソース、低リソース、コモンセンスの翻訳設定で実験を行う。
また,提案手法の有効性と有効性を示すために,コモンセンス翻訳のさらなる分析と評価を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 14:00:56 GMT)
Do Llamas Work in English? On the Latent Language of Multilingual
Transformers [15.2] 我々は、英語が支配するコーパスが、英語を内的ピボット言語として使っているかどうかを問う。
本研究は、独特な正しい単語継続を伴う英語でないプロンプトを慎重に構築する。
これらの結果を、3つの位相が「入力空間」、「概念空間」、「出力空間」で機能する概念モデルにキャストした。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 11:21:28 GMT)
Universal Vulnerabilities in Large Language Models: Backdoor Attacks for
In-context Learning [15.0] In-context Learningは、事前学習と微調整のギャップを埋めるパラダイムであり、いくつかのNLPタスクにおいて高い有効性を示している。
広く適用されているにもかかわらず、コンテキスト内学習は悪意のある攻撃に対して脆弱である。
我々は、コンテキスト内学習に基づく大規模言語モデルをターゲットに、ICLAttackという新しいバックドアアタック手法を設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 13:45:25 GMT)
Combining Hierachical VAEs with LLMs for clinically meaningful timeline
summarisation in social media [14.8] 本稿では,階層型VAEとLPM(LlaMA-2)を組み合わせて,ソーシャルメディア利用者のタイムラインから臨床的に意味のある要約を生成するハイブリッド抽象要約手法を提案する。
得られた要約を,専門家に対する自動評価と臨床専門家による人的評価により評価し,TH-VAEによる時系列要約により,臨床的有用性に富む事実的かつ論理的に整合した要約が得られ,経時的変化を捉えたLCMのみのアプローチよりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 12:42:28 GMT)
TITAN: A Distributed Large-Scale Trapped-Ion NISQ Computer [14.7] Trapped-Ion (TI)技術は、ノイズ中間スケール量子(NISQ)コンピューティングの潜在的なブレークスルーを提供する。
本稿では,大規模分散TI NISQコンピュータであるTITANを紹介する。
評価の結果、TITANは既存のシステムに比べて56.6%、忠実度は19.7%大幅に向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 19:01:52 GMT)
Tiered Reward Functions: Specifying and Fast Learning of Desired
Behavior [14.6] 我々は、望ましい状態に到達し、望ましくない状態を避けるために定式化されたタスクにおける報酬-設計問題を考える。
環境に依存しない報酬関数のクラスであるTiered Rewardを紹介する。
我々は、Tiered Rewardが、いくつかの環境で評価することで、高速な学習につながることを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 01:41:07 GMT)
Dynamic Patch-aware Enrichment Transformer for Occluded Person
Re-Identification [14.2] DPEFormer(Dynamic Patch-aware Enrichment Transformer)と呼ばれるエンドツーエンドのソリューションを提案する。
このモデルは,人体情報と隠蔽情報を自動的かつ動的に識別する。
DPSM と DPEFormer 全体が識別ラベルのみを用いて効果的に学習できることを保証するため,本手法では,実効性を有する Occlusion Augmentation (ROA) 戦略も提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 03:53:30 GMT)
Private PAC Learning May be Harder than Online Learning [14.2] リトルストーン次元の任意の概念クラス$d$は、$mathrmpoly(d)$サンプルを用いてプライベートにPACが学習できることを示す。
これにより、オンライン学習者からプライベートPAC学習者への汎用的な変換が存在するかどうかという自然な疑問が提起される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 22:44:52 GMT)
Automatic Robotic Development through Collaborative Framework by Large
Language Models [14.0] 本研究では,現実世界のロボット開発者からヒントを得た,革新的な自動コラボレーションフレームワークを提案する。
このフレームワークは、異なる役割のアナリスト、プログラマ、テスタに複数のLLMを使用している。
アナリストはユーザー要件を深く掘り下げ、プログラマが正確なコードを作成できるようにし、テスタはパラメータを微調整する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 12:46:03 GMT)
Weak-Mamba-UNet: Visual Mamba Makes CNN and ViT Work Better for
Scribble-based Medical Image Segmentation [13.7] 本稿では医用画像セグメンテーションのための革新的な弱教師付き学習(WSL)フレームワークであるWeak-Mamba-UNetを紹介する。
WSL戦略には3つの異なるアーキテクチャがあるが、同じ対称エンコーダ・デコーダネットワークが組み込まれている。CNNベースのローカル特徴抽出用UNet、包括的なグローバルコンテキスト理解のためのSwin TransformerベースのSwinUNet、より効率的な長距離依存性モデリングのためのVMambaベースのMamba-UNetである。
Weak-Mamba-UNetの有効性は、類似したWSLの性能を超越した、処理アノテーション付きMRI心筋セグメンテーションデータセット上で検証される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 18:43:39 GMT)
Multitask Kernel-based Learning with Logic Constraints [13.7] 本稿では,タスク関数の集合間の論理制約をカーネルマシンに組み込む枠組みを提案する。
特徴空間上の複数の一意述語をカーネルマシンで学習するマルチタスク学習方式を検討する。
一般的なアプローチでは、論理節を連続的な実装に変換し、カーネルベースの述語によって計算された出力を処理する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 12:11:34 GMT)
Physics-informed MeshGraphNets (PI-MGNs): Neural finite element solvers
for non-stationary and nonlinear simulations on arbitrary meshes [13.4] PI-MGNは、PINNとMGNを組み合わせて任意のメッシュ上の非定常および非線形偏微分方程式(PDE)を解くハイブリッドアプローチである。
結果は、モデルが大規模で複雑なメッシュにうまくスケールしていることを示しているが、小さなジェネリックメッシュでのみトレーニングされている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 13:34:51 GMT)
BitDistiller: Unleashing the Potential of Sub-4-Bit LLMs via
Self-Distillation [13.3] BitDistillerは、大規模言語モデル(LLM)の性能を高めるために、知識蒸留(KD)と量子化認識トレーニング(QAT)を相乗化するフレームワークである。
具体的には、BitDistillerはまず、量子化された重みの忠実さを最大限に保存するために、調整された非対称な量子化とクリッピング技術を導入し、その後、新しい信頼性・コールバック・リーブラー分岐(CAKLD)の目的を提案する。
実証的な評価では、BitDistillerは、一般的な言語理解と複雑な推論ベンチマーク上の3ビットおよび2ビット構成の両方において、既存のメソッドを大幅に上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 12:27:15 GMT)
On the Cause of Unfairness: A Training Sample Perspective [13.3] 私たちは、トレーニングデータのレンズを通して問題を調べます。
本研究では、事前定義された概念に基づいて、サンプルを非現実的に変更することで、トレーニングサンプルが不公平性に与える影響を定量化する。
我々のフレームワークは、観察された不公平さを理解し、トレーニングデータを修復することで軽減するだけでなく、他の多くの応用にもつながります。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 20:20:53 GMT)
Counting Reward Automata: Sample Efficient Reinforcement Learning
Through the Exploitation of Reward Function Structure [13.2] 本稿では,形式言語として表現可能な任意の報酬関数をモデル化可能な有限状態機械変種であるカウント・リワード・オートマトンを提案する。
このような抽象機械を組み込んだエージェントが,現在の手法よりも大きなタスクの集合を解くことができることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 19:19:37 GMT)
Kerr nonlinearity and parametric amplification with an Al-InAs
superconductor-semiconductor Josephson junction [13.2] 我々は、Al-InAs超伝導体-半導体ハイブリッドジョセフソン接合(JJ)を用いたパラメトリック増幅器を実現する。
我々は、20dB以上のゲインと119dBmの圧縮力を実現するAl-InAs接合を用いた4波混合パラメトリック増幅器(4WM)を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 21:25:38 GMT)
Computing Voting Rules with Elicited Incomplete Votes [13.0] 我々は、有権者に$t m$の候補者を問うことで計算可能な投票ルールについて検討する。
限定的なクエリで計算可能なルールを評価するために、パラメータ化された上と下の境界をそのようなクエリの数に割り当てる。
決定論的アルゴリズムのバウンダリ間にはギャップはないが、ランダム化アルゴリズムの正確なクエリ複雑性を特定することは難しい問題である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 22:17:01 GMT)
Disentanglement in Implicit Causal Models via Switch Variable [13.0] 観察データと介入データから因果表現を学習するには、暗黙の潜伏因果表現学習が必要である。
本稿では,ソフト介入による変分オートエンコーダフレームワークにおける暗黙の潜時因果表現学習に取り組む。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 23:17:00 GMT)
Space-Efficient and Noise-Robust Quantum Factoring [13.0] 我々はRegevの最近の量子ファクタリングアルゴリズム(arXiv:2308.06572)を改善する。
我々は独立に$approx sqrtn$ timesを実行し、Regevの古典的な後処理手順を適用する。
第二の貢献は、レゲフの古典的な後処理手順が量子回路の一定の部分の誤りを許容するために修正可能であることを示すことである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 08:01:56 GMT)
Policy Gradient Converges to the Globally Optimal Policy for Nearly
Linear-Quadratic Regulators [12.8] 準線形2次制御系における最適速度について検討する。
本稿では、勾配アルゴリズムを用いて、グローバルな最適レートで保証されるポリシーを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 08:32:23 GMT)
Entropy-MCMC: Sampling from Flat Basins with Ease [12.7] 我々は, シャープモードから解放された円滑な後円板に類似した定常分布である補助誘導変数を導入し, MCMC試料を平らな盆地に導出する。
この導出変数をモデルパラメータと統合することにより、計算オーバーヘッドを最小限に抑えた効率的なサンプリングを可能にする、単純なジョイント分布を作成する。
実験により,提案手法は後方の平らな盆地から試料を採取し,比較したベースラインを複数ベンチマークで比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 19:23:33 GMT)
Understanding Self-Distillation and Partial Label Learning in
Multi-Class Classification with Label Noise [12.6] 自己蒸留(英: Self-distillation, SD)とは、教師モデルの出力を用いて学生モデルを訓練する過程である。
本研究は,クロスエントロピー損失を伴う多クラス分類におけるSDを理論的に検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 07:13:12 GMT)
PMGDA: A Preference-based Multiple Gradient Descent Algorithm [12.6] マルチタスク学習のような、多くの多目的機械学習アプリケーションにおいて、意思決定者の所定の好みに合ったソリューションを見つけることが望ましい。
本稿では,意思決定者の好みに合ったソリューションを見つけるための,新しい予測と修正のためのフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 14:01:44 GMT)
Conformalized Credal Set Predictors [12.5] クレダル集合(英: Credal set)は、不正確な基底-真実分布の候補と見なされる確率分布の集合である。
我々は,干潟集合予測器の学習に共形予測を利用する。
提案手法の自然言語推論への適用性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 14:30:12 GMT)
Contrastive Learning Is Spectral Clustering On Similarity Graph [12.5] 標準InfoNCE損失と対照的な学習は、類似性グラフ上のスペクトルクラスタリングと等価であることを示す。
理論的な洞察に感銘を受け,カーネル・インフォネッションNCEの損失を導入した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 08:08:17 GMT)
Preferences Evolve And So Should Your Bandits: Bandits with Evolving
States for Online Platforms [12.4] 本稿では,決定論的に進化し,観測不能な状態を考慮しながら,帯域幅フィードバックによる学習モデルを提案する。
我々のモデルにおけるワークホースの応用は、レコメンデーションシステムのための学習とオンライン広告のための学習である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 15:03:05 GMT)
LinkNER: Linking Local Named Entity Recognition Models to Large Language
Models using Uncertainty [12.3] 名前付きエンティティ認識は、自然言語理解の基本的なタスクとして機能する。
ファインチューニングされたNERモデルは標準のNERベンチマークで満足な性能を示す。
しかし、微調整データに制限があり、知識が不足しているため、見当たらないエンティティ認識では不十分である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 11:02:29 GMT)
Single Cells Are Spatial Tokens: Transformers for Spatial Transcriptomic
Data Imputation [12.3] 本稿では, セルレベル空間転写データのためのトランスフォーマーベースの計算フレームワークであるSpaFormerを提案する。
SpaFormerは3つの大規模データセット上で既存の最先端の計算アルゴリズムより優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 17:42:38 GMT)
MARIO: MAth Reasoning with code Interpreter Output -- A Reproducible
Pipeline [12.2] 我々は,大規模言語モデル(LLM)の本質的な性質が,数学的推論のモデル化における課題を提起していると仮定する。
本稿では,Pythonコードインタプリタを利用した新しい数学データセットを提案する。
本稿では,数学固有のLLMの微調整のための仮的かつ容易に複製可能なプロトコルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 08:07:58 GMT)
Quantum Soft Covering and Decoupling with Relative Entropy Criterion [12.0] 我々は,スムーズなミンエントロピーとスムーズなマックスディバージェンスの観点から,一発境界を導出することで,補題の被覆を証明した。
相対エントロピー基準を用いたワンショット量子デカップリング定理を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 22:31:38 GMT)
Neural paraphrasing by automatically crawled and aligned sentence pairs [12.0] ニューラルネットワークベースのパラフレーズ化に対する主な障害は、一致した文とパラフレーズのペアを持つ大きなデータセットの欠如である。
本稿では,ニュースサイトやブログサイトが,異なる物語スタイルを用いて同じ出来事を語るという仮定に基づいて,大規模コーパスの自動生成手法を提案する。
本稿では,言語制約のある類似性探索手法を提案する。これは,参照文が与えられた場合,数百万のインデックス付き文から最も類似した候補パラフレーズを見つけることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 10:40:38 GMT)
Fusion-Eval: Integrating Evaluators with LLMs [11.9] フュージョン・エバル(Fusion-Eval)は,Large Language Models(LLM)を活用して,様々なアシスタント評価者の洞察を統合する革新的な手法である。
このユニークな戦略により、Fusion-Evalは様々なタスクや基準で効果的に機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 05:05:56 GMT)
I Am Not Them: Fluid Identities and Persistent Out-group Bias in Large
Language Models [11.8] 我々は、西欧語(英語、ドイツ語、フランス語)と東欧語(中国語、日本語、韓国語)にまたがる文化的偏見-個人主義対集団主義-ChatGPTについて検討した。
ChatGPTが西洋語で個人主義的ペルソナを採用すると、その集団主義のスコア(つまり、グループ外値)はより否定的な傾向を示した。
逆に、東欧語で集団主義的ペルソナがChatGPTに割り当てられたとき、同様のパターンが出現し、個人主義に対するより否定的な反応(つまり、外集団の値)が現れた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 03:54:48 GMT)
AutoSAT: Automatically Optimize SAT Solvers via Large Language Models [11.5] 本稿では,SATソルバの自動最適化のための新しいフレームワークであるAutoSATを紹介する。
AutoSATはLarge Large Models (LLMs)をベースにしており、コードを生成し、評価を行い、フィードバックを利用してソルバをさらに最適化することができる。
AutoSATはプラグイン・アンド・プレイベースで動作するため、大規模な予備設定やモデルトレーニングは不要である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 14:04:56 GMT)
Causal Scoring: A Framework for Effect Estimation, Effect Ordering, and
Effect Classification [11.5] 因果スコアは、因果効果に関する洞察を提供することによって意思決定を支援するスコアを推定する。
効果推定(EE)、効果順序付け(EO)、効果分類(EC)の3つの重要な因果的解釈を提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 12:05:26 GMT)
Synthesizing Political Zero-Shot Relation Classification via Codebook
Knowledge, NLI, and ChatGPT [11.4] 本研究では,既存のコードブックから知識のみを活用できるゼロショット学習手法について検討する。
本稿では,高度なChatGPT(GPT-3.5/4)と自然言語推論(NLI)に基づくZSPモデルの性能評価を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 13:23:08 GMT)
Towards Faithful and Robust LLM Specialists for Evidence-Based
Question-Answering [11.4] 我々は、ソースの品質向上と属性応答性向上のために、LLM(Large Language Models)を頑健に微調整する方法について検討する。
具体的には、自動データ品質フィルタを備えたデータ生成パイプラインを導入し、多様な高品質なトレーニングおよびテストデータを大規模に合成する。
総合評価の結果, 合成データの微調整により, 内分布と外分布の両方の性能が向上することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 11:49:21 GMT)
ChartCheck: Explainable Fact-Checking over Real-World Chart Images [11.2] ChartCheckは、実世界のグラフに対する説明可能な事実チェックのための、新しい大規模データセットである。
視覚言語モデルとチャート・ツー・テーブルモデルを用いてChartCheckを体系的に評価し,コミュニティにベースラインを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 12:14:05 GMT)
Can Separators Improve Chain-of-Thought Prompting? [11.2] CoTプロンプトは、大規模言語モデル(LLM)の推論能力を改善するためのシンプルで効果的な方法である。
人間の認知にインスパイアされたCoT-Sepは,CoTプロンプトにおける各例の最後にセパレータを戦略的に活用する新しい手法である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 12:46:16 GMT)
Pedipulate: Enabling Manipulation Skills using a Quadruped Robot's Leg [11.1] 脚のついたロボットは、メンテナンス、ホームサポート、探索のシナリオにおいて不可欠になる可能性がある。
本研究では,ロボットの脚を操作に用いたペディピュレーションについて検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 17:20:45 GMT)
Model Editing by Pure Fine-Tuning [11.0] ファインチューニングは、より専門的な手法に比べてパフォーマンスが悪いため、モデル編集には効果がないとして除外される。
モデル編集において,純微調整が有効な手法であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 21:10:33 GMT)
A Noisy Beat is Worth 16 Words: a Tiny Transformer for Low-Power
Arrhythmia Classification on Microcontrollers [10.9] 心電図(ECG)信号のリアルタイム解析と不整脈などの心臓状態の検出に対する有望なアプローチは、トランスフォーマー機械学習モデルによって表現される。
我々は、MIT-BIH Arrhythmiaデータベースから最も一般的な5つの不整脈クラスを認識する際に、わずか6kパラメータしか必要とせず、98.97%の精度でECG信号を解析するための小さなトランスフォーマーモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 15:14:16 GMT)
Generalizability of Mixture of Domain-Specific Adapters from the Lens of
Signed Weight Directions and its Application to Effective Model Pruning [10.9] ドメイン固有のアダプタ混合物のドメイン内評価における一般化可能性について検討する。
また,その重みを解析することにより,ドメイン固有アダプタの内部構造についても検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 12:39:10 GMT)
PEGASUS: Personalized Generative 3D Avatars with Composable Attributes [10.7] 本稿では,モノクロ映像ソースからパーソナライズされた3次元顔アバターを構築する方法を提案する。
合成生成モデルとして,対象者の顔の特徴を選択的に変化させる不整合制御が可能となる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 12:35:35 GMT)
Optimizing Adaptive Experiments: A Unified Approach to Regret
Minimization and Best-Arm Identification [10.7] 本稿では,実験内性能と実験後結果の両方を考慮に入れた統一モデルを提案する。
次に、文献の正準結果を統一する大集団における最適性能の理論を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 11:27:48 GMT)
NICE: To Optimize In-Context Examples or Not? [10.5] 本稿では,タスク固有の指示が提供される際に,文脈内例(ICE)を最適化する必要性について検討する。
命令がより詳細になるにつれて、ICE最適化のリターンは減少することがわかった。
本研究では,与えられた命令からタスクの学習可能性を定量化する,正規化不変例選択基準(NICE)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 12:08:38 GMT)
Bridging Causal Discovery and Large Language Models: A Comprehensive
Survey of Integrative Approaches and Future Directions [10.2] 因果発見(CD)とLarge Language Models(LLM)は、人工知能に重要な意味を持つ2つの新しい研究分野を表す。
本稿では,CDタスクへのLPM(GPT4など)の統合に関する総合的な調査を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 20:48:53 GMT)
Efficient Multi-task Uncertainties for Joint Semantic Segmentation and
Monocular Depth Estimation [10.2] 多くの実世界のアプリケーションは本質的にマルチモーダルであり、そのためマルチタスク学習の恩恵を受ける。
例えば、自律運転では、セマンティックセグメンテーションと単分子深度推定のジョイントソリューションが有用であることが証明されている。
共同セマンティックセグメンテーションと単眼深度推定のための新しい学生-教師蒸留手法であるEMUFormerを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 11:09:16 GMT)
Orca-Math: Unlocking the potential of SLMs in Grade School Math [10.2] 最近の研究では、GSM8Kベンチマークで80%以上の精度を達成するために必要な最小のモデルサイズは、34億のパラメータであると仮定されている。
より小さなモデルでこのレベルのパフォーマンスを達成するために、研究者はしばしばSLMを使ってPythonコードを生成するか、計算エラーを避けるツールを使用する。
エージェントが協調してデータを作成するマルチエージェントセットアップを使用して、200Kの数学問題の高品質な合成データセットを作成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 23:44:38 GMT)
On the Effects of Data Heterogeneity on the Convergence Rates of
Distributed Linear System Solvers [10.1] 一組の機械の助けを借りて線形方程式の大規模系を解く問題を考察する。
アルゴリズムの2つのクラスを比較し、各クラスから最も効率的なメソッドに特に焦点をあてる。
分析の結果,APCが現実シナリオにおいて最も効率的な手法であることを示す以外に,多くの新たな知見が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 00:02:49 GMT)
Towards Financially Inclusive Credit Products Through Financial Time
Series Clustering [10.1] 財政的包摂は消費支出を増大させ、結果として事業開発を加速させる。
消費者取引データに基づく顧客セグメンテーションは、ファイナンシャルインクルージョンを促進するためによく知られた戦略である。
本稿では,顧客の財務状況を理解するための時系列クラスタリングアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 20:40:30 GMT)
Let's Learn Step by Step: Enhancing In-Context Learning Ability with
Curriculum Learning [10.1] デモオーダリングは,大規模言語モデル(LLM)の性能に大きく影響する。
我々は,ICLの簡易かつ効果的な実演順序付け手法であるICCLを提唱する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 14:55:33 GMT)
Chain of Logic: Rule-Based Reasoning with Large Language Models [10.0] ルールベースの推論は、一連の事実にルールを正確に適用することで、結論を引き出すことができます。
そこで本研究では, 論理の連鎖という, 論理の分解と再構成を通じて規則に基づく推論を導く新しいプロンプト手法を提案する。
我々は、LegalBenchベンチマークから3つの異なる構成規則を含む8つのルールベースの推論タスクにおける論理の連鎖を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 01:54:43 GMT)
Kolmogorov n-Widths for Multitask Physics-Informed Machine Learning
(PIML) Methods: Towards Robust Metrics [10.0] このトピックは、マルチタスク学習(multitask learning)と呼ばれる、シングルまたはPDE問題の集合を解決するための、幅広いメソッドとモデルを含んでいる。
PIMLは、PDE問題を解決する際に、大規模なデータの代わりに機械学習モデルのトレーニングプロセスに物理法則を組み込むことによって特徴付けられる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 23:21:40 GMT)
Model Explanations via the Axiomatic Causal Lens [9.9] そこで本研究では,すべての原因の集合を特徴重みに集約する3つの説明尺度を提案する。
最初の尺度は、チョックラーとハルパーンの因果責任の概念の自然な適応である。
我々は、ブラックボックスモデル説明のためのShapley-ShubikとBanzhafの指標を計算するための新しい手法を導出するために、我々のアプローチを拡張した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 00:16:03 GMT)
AI-assisted Code Authoring at Scale: Fine-tuning, deploying, and mixed
methods evaluation [9.9] 我々は、Metaで開発およびデプロイされたAI支援コードオーサリングツールであるCodeComposeを紹介する。
CodeComposeは、生成能力を双方向にマージするInCoder LLMに基づいている。
20Kのソースコードファイルのランダムなサンプルでは、40%から58%の時間で隠れた行を再現することができ、公開データのみに基づいてトレーニングされたモデルよりも1.4xと4.1xが改善された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 19:52:45 GMT)
Multivariate Time-Series Anomaly Detection with Contaminated Data [9.5] 本稿では,トレーニングデータを異常で汚染した場合に,新しいかつ実用的な非教師付きTSADを提案する。
TSAD-Cと呼ばれるアプローチでは、トレーニングフェーズ中に異常ラベルにアクセスできない。
3つの信頼性データセットを用いて実験を行い,提案手法が既存の手法を超えることを確定的に実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 17:39:53 GMT)
When Dataflow Analysis Meets Large Language Models [9.5] 本稿では,LLMDFAについて述べる。LLMDFAはLLLMを利用したデータフロー解析フレームワークで,コンパイルインフラを必要とせずに任意のコードスニペットを解析する。
LLMDFAは、要約に基づくデータフロー分析にヒントを得て、問題を3つのサブプロブレムに分解し、いくつかの重要な戦略によって効果的に解決する。
評価の結果,本設計は幻覚を緩和し,推論能力を向上し,データフロー関連バグの検出において高い精度とリコールが得られることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 15:21:35 GMT)
Masked Attention is All You Need for Graphs [9.3] Masked attention for graphs (MAG) is a state-of-the-art performance on long-range task。
グラフニューラルネットワーク(GNN)と比較すると,転送学習能力が大幅に向上し,時間とメモリのスケーリングが向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 16:20:11 GMT)
Robust agents learn causal world models [9.3] データ生成過程の因果関係を近似的に学習したと考えられる。
転帰学習や因果推論など,いくつかの研究領域において,この結果がもたらす意味について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 18:29:19 GMT)
AIM: Automated Input Set Minimization for Metamorphic Security Testing [9.2] 脆弱性検出機能を保ちながら、テストコストを削減するために入力を自動的に選択するアプローチであるAIMを提案する。
AIMにはクラスタリングベースのブラックボックスアプローチが含まれており、セキュリティ特性に基づいて同様の入力を識別する。
また、検索スペースを減らし、最小化プロセスを高速化する問題削減コンポーネントも備えている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 15:54:58 GMT)
A New Image Quality Database for Multiple Industrial Processes [9.2] 画像の取得、送信、保存、表示の過程において、様々な種類の歪みタイプが画像に導入されなければならない。
既存の品質評価手法の信頼性を検証するため,新しい産業プロセス画像データベースを構築した。
その結果,最新の画像品質評価アルゴリズムは,複数の歪み型を含む画像の品質を予測するのに困難であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 03:11:15 GMT)
GradTree: Learning Axis-Aligned Decision Trees with Gradient Descent [9.1] 決定木(DT)は多くの機械学習タスクで一般的に使われている。
本稿では,greedyアルゴリズムを用いた新しいDT学習手法を提案する。
直進演算子と直進演算子を高密度DT表現とし,すべての木パラメータを協調的に最適化する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 12:41:24 GMT)
Question-Instructed Visual Descriptions for Zero-Shot Video Question
Answering [8.8] ビデオ質問応答のための簡単なQ-ViD(ビデオQA)を提案する。
Q-ViDは、フレーム記述を用いたビデオQAに取り組むために、単一の命令対応オープンビジョン言語モデル(InstructBLIP)に依存している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 13:59:07 GMT)
NorMatch: Matching Normalizing Flows with Discriminative Classifiers for
Semi-Supervised Learning [8.7] Semi-Supervised Learning (SSL)は、小さなラベル付きセットと大量のラベルなしデータを使ってモデルを学習することを目的としている。
この作業では、NorMatchというSSLの新しいフレームワークを紹介します。
数値的および視覚的な結果を通して、NorMatchはいくつかのデータセットで最先端のパフォーマンスを達成することを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 16:50:30 GMT)
Policy Learning for Off-Dynamics RL with Deficient Support [8.7] 強化学習は複雑な政策を効果的に学習することができる。
これらのポリシーを学ぶには、しばしば環境との広範囲な試行錯誤の相互作用を必要とする。
一般的な戦略は、低コストで高速なソースシミュレータで訓練されたポリシーを現実のターゲット環境に移すことである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 15:39:51 GMT)
FLrce: Resource-Efficient Federated Learning with Early-Stopping
Strategy [8.7] フェデレートラーニング(FL)がIoT(Internet of Things)で大人気
FLrceは、関係ベースのクライアント選択と早期停止戦略を備えた効率的なFLフレームワークである。
その結果,FLrceは既存のFLフレームワークと比較して,計算効率と通信効率を少なくとも47%,通信効率を43%向上させることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 04:40:17 GMT)
Hypergraph product code with 0.2 constant coding rate and high code
capacity noise threshold [8.7] 我々はTGRE-hypergraph-product codeと呼ばれる新しいハイパーグラフ生成コードを提案する。
この符号の符号化速度は0.2であり、量子安定化器符号の符号化速度としては最も高い。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 10:29:24 GMT)
Collaborative Learning with Different Labeling Functions [8.5] 我々は、$n$のデータ分布ごとに正確な分類器を学習することを目的とした、協調型PAC学習の亜種について研究する。
データ分布がより弱い実現可能性の仮定を満たす場合、サンプル効率の学習は依然として可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 04:32:22 GMT)
Interpretable Multi-Source Data Fusion Through Latent Variable Gaussian
Process [8.4] 提案手法は、2つの数学的(表現パラボラ問題、2D Ackley関数)と2つの材料科学(FeCrAlおよびSmCoFe合金の設計)のケーススタディを用いて実証および解析を行った。
単一のソースとソースを意識しないMLモデルと比較して,提案するマルチソースデータ融合フレームワークは,スパースデータ問題,ソースに対する解釈可能性,異なるソース間の相関や関係を利用してモデリング能力を向上させることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 18:17:15 GMT)
Predictive Uncertainty Quantification via Risk Decompositions for
Strictly Proper Scoring Rules [8.3] 統計的推論に根ざした一般的な枠組みを導入し、新しい不確実性対策を作成し、それらの相互関係を明らかにする。
この枠組みにベイズ的推論を組み込むことを提案し、提案した近似の性質について議論する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 14:40:22 GMT)
MS-LSTM: Exploring Spatiotemporal Multiscale Representations in Video
Prediction Domain [8.2] 既存のRNNモデルは、積み重ねレイヤーのみによって、マルチスケールの機能を得ることができる。
本稿では,マルチスケールの観点からMS-LSTMを完全に提案する。
理論的にはMS-LSTMとそのコンポーネントのトレーニングコストと性能を理論的に分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 07:11:05 GMT)
Developing a Framework for Auditing Large Language Models Using
Human-in-the-Loop [8.2] 例えば、バイアス、矛盾、幻覚などがある。
有効な方法は、同じ質問の異なるバージョンを用いてLLMを探索することである。
この監査方法を大規模に運用するには、これらのプローブを確実かつ自動的に作成するためのアプローチが必要である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 16:58:20 GMT)
U-shaped Vision Mamba for Single Image Dehazing [8.1] 本論文では,効率的なシングルイメージデハージングネットワークであるVision Mamba(UVM-Net)を紹介する。
The State Space Sequence Models (SSMs)は、長いシーケンスを扱うパワーで知られる新しいディープシークエンスモデルであり、Bi-SSMブロックを設計する。
I/O処理時間なしで325倍の325ドル解像度画像(100FPS)を推測するには,テキスト0.009秒しかかからない。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 02:15:32 GMT)
Leveraging junk information to enhance the quantum error mitigation [8.0] 我々はSQNF(Self-Trained Quantum Noise Filter)という量子誤差低減手法を導入する。
以上の結果から,提案手法は人口分布の不確実性を著しく低減できることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 07:01:18 GMT)
The Wisdom of Partisan Crowds: Comparing Collective Intelligence in
Humans and LLM-based Agents [8.0] パルチザンの知恵」は「パルチザンの知恵」として知られる現象である。
パルチザンの群衆は、人間のようなパルチザンの偏見を示すが、人間と同じように熟考を通じてより正確な信念に収束する。
コンバージェンスに干渉するいくつかの要因を同定する。例えば、チェーン・オブ・ソート・プロンプトの使用や、ペルソナにおける詳細の欠如などである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 16:43:53 GMT)
Simulating Opinion Dynamics with Networks of LLM-based Agents [8.0] 本稿では,Large Language Models (LLMs) の集団に基づく意見力学のシミュレーション手法を提案する。
以上の結果から, LLMエージェントの正確な情報生成に対するバイアスが強く, シミュレーションエージェントが科学的現実に一致していることが明らかとなった。
しかし、素早い工学を通して確認バイアスを誘導した後、既存のエージェント・ベース・モデリングや意見ダイナミクス研究と並んで意見の断片化を観察した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 16:25:48 GMT)
Multi-modal preference alignment remedies regression of visual
instruction tuning on language model [7.9] そこで本研究では,小データセットに細粒度アノテーションを付加した蒸留方式のマルチモーダルアライメントモデルを提案する。
以上の結果から,DPOでは,データスケールが小さいにも関わらず,Vicunaの6.57とLLaVAの5.99に比べて,MT-Benchで6.73のスコアを達成できた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 18:42:08 GMT)
Agent-based Simulation Evaluation of CBD Tolling: A Case Study from New
York City [7.8] MATSimは、エージェントレベルでの顕微鏡的挙動を提供するシミュレーションプラットフォームである。
ニューヨーク市マンハッタン・セントラル・ビジネス・ディストリクト(NYC)の超粒度交通ネットワークモデルを用いたケーススタディを行う。
その結果、テスト対象の料金プログラムは、個人車両の容積を規制し、公共交通機関の利用を促進することが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 17:09:49 GMT)
Operational Collective Intelligence of Humans and Machines [7.8] 「集約的クラウドソース予測(ACF)を集団知能の運用を支援するメカニズムとして活用することを探る。」
この研究は、ACFがオペレーションの集合的知性を実現する鍵となる方法として、運用シナリオに対処できるかどうかを問うものである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 22:45:09 GMT)
Self-Managing DRAM: A Low-Cost Framework for Enabling Autonomous and Efficient in-DRAM Operations [7.7] 本稿では,DRAMインタフェース,メモリコントローラ,その他のシステムコンポーネントにさらなる変更を加えることなく,新しいDRAM内保守機構の実装を可能にする,低コストなDRAMアーキテクチャを提案する。
リフレッシュ、RowHammerプロテクション、メモリスクラブの組み合わせは、20のメモリ集約4コアワークロードで平均して7.6%のスピードアップを実現し、5.2%のDRAMエネルギを消費する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 10:00:05 GMT)
Performance Gaps in Multi-view Clustering under the Nested Matrix-Tensor
Model [7.5] 最近導入されたネストマトリクス・テンソルモデルに隠された植込み信号の推定について検討した。
ここではテンソルベースアプローチとトラクタブルアプローチのパフォーマンスギャップを定量化する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 13:31:43 GMT)
AutoGPT+P: Affordance-based Task Planning with Large Language Models [7.5] AutoGPT+Pは、余裕に基づくシーン表現と計画システムを組み合わせたシステムである。
提案手法は,現在最先端のLCM計画手法であるSayCanの81%の成功率を超え,98%の成功率を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 16:00:50 GMT)
Interpretable Deep Learning Methods for Multiview Learning [7.4] iDeepViewLearnは複数のビューからデータの非線形関係を学習する手法である。
深層ニューラルネットワークは、ビュー非依存の低次元埋め込みを学習するために使用される。
iDeepViewLearnは、乳がん関連遺伝子の発現とメチル化データを含む、2つの実世界のデータでテストされている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 02:02:30 GMT)
Power-Efficient Indoor Localization Using Adaptive Channel-aware
Ultra-wideband DL-TDOA [7.3] 本稿では,低消費電力チャネル対応動的周波数DL-TDOAレンジリングアルゴリズムの提案と実装を行う。
畳み込みニューラルネットワーク(CNN)、ダイナミックレンジング周波数制御モジュール、IMUセンサベースのレンジングフィルタに基づくNLOS確率予測器を備える。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 09:04:04 GMT)
STF: Spatio-Temporal Fusion Module for Improving Video Object Detection [7.2] ビデオ内のConsive frameは冗長性を含んでいるが、検出タスクの補完情報も含んでいる。
本稿では,この補完情報を活用するための時空間融合フレームワーク(STF)を提案する。
提案した時間融合モジュールは、ベースラインオブジェクト検出器と比較して検出性能が向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 15:19:39 GMT)
QDoor: Exploiting Approximate Synthesis for Backdoor Attacks in Quantum
Neural Networks [7.2] 量子ニューラルネットワーク(QNN)は、オブジェクト認識、自然言語処理、財務分析に成功している。
近似合成は、エラーを起こしやすい2量子ビット量子ゲートを減らすことでQNN回路を変更する。
ほぼ合成されたQNN回路において高い攻撃成功率を達成するために,新規でステルスなバックドア攻撃であるQDoorを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 19:06:28 GMT)
Learning Representations on the Unit Sphere: Investigating Angular
Gaussian and von Mises-Fisher Distributions for Online Continual Learning [7.1] 本稿では,新たな損失関数を備えたメモリベース表現学習手法を提案する。
提案手法は,タスク境界がぼやけた標準的な評価シナリオと現実的なシナリオの両方において,現状の手法よりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 17:08:51 GMT)
PPR: Enhancing Dodging Attacks while Maintaining Impersonation Attacks
on Face Recognition Systems [7.1] 顔認識に対する敵対的攻撃(FR)は、偽装攻撃と回避攻撃の2つのタイプを含む。
PPR(Pre-training Pruning Restoration Attack)と呼ばれる新たな攻撃方法を提案する。
我々は,偽装攻撃の悪化を回避しつつ,ドッジ攻撃の性能を高めることを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 02:55:23 GMT)
Human Goal Recognition as Bayesian Inference: Investigating the Impact
of Actions, Timing, and Goal Solvability [7.0] ベイズフレームワークを用いて、ゴール認識における行動、タイミング、およびゴール解決可能性の役割を探求する。
私たちの研究は、人間の目標認識に関する新たな洞察を提供し、より人間的なAIモデルに向けた一歩を踏み出します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 08:55:23 GMT)
Medical Image Segmentation with InTEnt: Integrated Entropy Weighting for
Single Image Test-Time Adaptation [7.0] テスト時間適応(TTA)とは、テスト中にトレーニングされたモデルを新しいドメインに適応させることである。
そこで本研究では,単一の未ラベルテスト画像のみを用いて,医用画像分割モデルを適用することを提案する。
提案手法は, 平均2.9%のDice係数で, 3つの医用画像データセットにまたがる24のソース/ターゲット領域に分割して検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 15:53:27 GMT)
Network Formation and Dynamics Among Multi-LLMs [6.9] ソーシャルネットワークは、人間の社会における情報や規範の普及において重要な役割を担っている。
大規模言語モデル(LLM)が社会的および専門的な環境に統合されるにつれて、社会的ネットワークや相互作用の文脈内での彼らの行動を理解することが不可欠となる。
本研究では、標準的なネットワーク構造と実世界のネットワークの挙動を分析し、複数のLLMの力学が人間の社会力学と一致するかどうかを判定する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 13:10:14 GMT)
Fixed Confidence Best Arm Identification in the Bayesian Setting [6.8] ベイズ設定における固定信頼度ベストアーム識別(FC-BAI)問題を考察する。
この問題は、既知の既知値からバンディットモデルがサンプリングされたときに、信頼度が固定された最大の平均のアームを見つけることを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 03:36:03 GMT)
Emerging Opportunities of Using Large Language Models for Translation
Between Drug Molecules and Indications [6.8] 薬物分子とそれに対応する指標を翻訳する新しい課題を提案する。
表示からの分子の生成、またはその逆は、病気のより効率的なターゲティングを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 20:55:08 GMT)
Prompt Learning for Multi-Label Code Smell Detection: A Promising
Approach [6.7] コードの臭いは、開発者がコードの臭いを検出することによって機会を識別できるように、ソフトウェア品質の潜在的な問題を示している。
提案手法は,複数ラベルのコードの臭いを早期に検出する手法である textitPromptSmell を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 01:50:46 GMT)
PAT-Questions: A Self-Updating Benchmark for Present-Anchored Temporal
Question-Answering [6.7] PAT-Questionsベンチマークを導入する。
PAT-Questionsの回答は、もし利用可能であれば、ナレッジグラフ上でSPARQLクエリを再実行することで、自動的に更新できる。
我々は、直接的プロンプトと検索強化生成(RAG)を用いて、PAT-Questionsにおける最先端のLLMとSOTA時間的推論モデル(TEMPREASON-T5)を評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 19:26:09 GMT)
EcoRank: Budget-Constrained Text Re-ranking Using Large Language Models [6.7] 我々は予算が与えられた業績を最大化する方法について研究する。
本稿では,テキストの再ランク付けを行うための予算制約付き手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 18:03:42 GMT)
Distances for Markov Chains, and Their Differentiation [6.5] ノード属性を持つ有向グラフを持つマルコフ連鎖の距離を生成する統一的なフレームワークを提案する。
割引されたWL距離は理論的性質に優れており,既存のOTCおよびWL距離のいくつかの制限に対処できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 21:58:00 GMT)
Tokenization Preference for Human and Machine Learning Model: An
Annotation Study [6.4] 本研究では,人間のトークン化と機械学習モデル(ML)の関係について検討した。
我々は,人間とMLモデルによる回答のパフォーマンス,トークン化の適切性,質問に対する回答時間との関係を解析した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 07:55:59 GMT)
Trading off Consistency and Dimensionality of Convex Surrogates for the
Mode [6.1] 結果が$n$以上の多重クラス分類では、結果は少なくとも次元が$n-1$の実数に埋め込まれなければならない。
本稿では,サロゲート損失次元のトレードオフ,問題インスタンス数,単純度における一貫性領域の制限について検討する。
整合性を持つ各点の質量分布の周りには、単純体の実次元部分集合が存在するが、$n-1$次元に満たない場合、幻覚と呼ばれる現象が起こる分布が存在することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 16:42:09 GMT)
IMUOptimize: A Data-Driven Approach to Optimal IMU Placement for Human
Pose Estimation with Transformer Architecture [6.1] 本稿では,DIP-IMU,IMUPoser,TransPoseといった従来の研究から逸脱したIMUデータを用いた人間のポーズ予測手法を提案する。
我々は、最適なIMU配置のためのデータ駆動戦略と時系列解析のためのトランスフォーマーベースのモデルアーキテクチャの2つの主要な革新を紹介した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 22:06:43 GMT)
Inference to the Best Explanation in Large Language Models [6.0] Inference to the Best Explanation (IBE) に関する哲学的な記述から着想を得た IBE-Eval を提案する。
IBE-Evalは、明示的な論理的特徴と言語的特徴を組み合わせることで、自然言語の説明の妥当性を推定する。
実験の結果、IBE-Evalは77%の精度で最良の説明を特定できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 15:41:23 GMT)
Whose Emotions and Moral Sentiments Do Language Models Reflect? [6.0] 言語モデル(LM)は、ある社会集団の視点を他のグループよりも良く表現することが知られている。
両イデオロギー群とLMの相違点が有意である。
特定のイデオロギー的な視点でLMを操った後も、モデルのミスアライメントとリベラルな傾向は持続する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 22:34:53 GMT)
Semi-Supervised Health Index Monitoring with Feature Generation and
Fusion [5.9] 我々はHealth Index (HI) 構築のためのDeep Semi-supervised Anomaly Detection (DeepSAD) 法を適用した。
我々は、等方性制約を持つ交互投影アルゴリズムを用いて、DeepSADの埋め込みを正規化HIに変換し、傾向を増大させる。
我々の貢献により、よりアクセシブルで信頼性の高いHI推定が可能となる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 15:52:27 GMT)
Gender Bias in News Summarization: Measures, Pitfalls and Corpora [5.8] 本稿では,要約モデルにおけるバイアス付き行動の定義と実用運用について紹介する。
本稿では,階層属性を慎重に制御した入力文書を生成する手法を提案する。
目的合成モデルと汎用チャットモデルの両方で生成された英語要約における性別バイアスを測定する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 12:56:31 GMT)
Modular Graph Extraction for Handwritten Circuit Diagram Images [5.8] 手描きの回路図は現在も教育分野で使われており、訓練生や学生がこの種の図を描くことを学ぶための容易な手段となっている。
デジタル回路表現の能力を活用するためには、グラフィックから電気グラフを抽出する自動手段が必要である。
本稿では、個別のサブタスクに対するアプローチを評価して新しいベースラインを形成する、大規模でパブリックなデータセット上のモジュラー・エンド・ツー・エンドのソリューションについて述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 21:39:28 GMT)
Multi-Relational Hyperbolic Word Embeddings from Natural Language
Definitions [5.8] 本稿では、そのような構造を明示的に活用し、定義から単語埋め込みを導出するマルチリレーショナルモデルを提案する。
経験的な分析は、フレームワークが望ましい構造的制約を課すのに役立つことを示している。
実験により、ユークリッド語よりもハイパーボリック語の埋め込みの方が優れていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 11:56:20 GMT)
Redundancy and Concept Analysis for Code-trained Language Models [5.7] コード学習言語モデルは、様々なコードインテリジェンスタスクに非常に効果的であることが証明されている。
計算ボトルネックとメモリ制約のため、多くのソフトウェアエンジニアリングアプリケーションのトレーニングとデプロイが難しい場合がある。
我々は,ソースコードモデルに対する最初のニューロンレベルの解析を行い,潜在表現内でのテクスチエントニューロンの同定を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 04:21:53 GMT)
Fair Machine Unlearning: Data Removal while Mitigating Disparities [5.7] 忘れられる権利は、EUのジェネラル・レギュレーション(ジェネラル・レギュレーション)によって概説される基本原則である。
残ったデータに再トレーニングすることで、ナイーティブに「期待」を達成できる。
学習」は、フェアネスのような現実世界のアプリケーションにとって重要な他の特性に影響を及ぼす。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 01:42:48 GMT)
Uncertainty-guided annotation enhances segmentation with the human-in-the-loop [5.7] 不確実性ガイド。
(UGA)は、AIがその不確実性を臨床医に伝えることを可能にする、ループ内の人間的アプローチを導入している。
UGAはピクセルレベルでの不確実性を定量化することでこの相互作用を緩和し、それによってモデルの限界を明らかにする。
より広範なアプリケーションとコミュニティへの貢献を促進するために、私たちはコードをアクセス可能にしました。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 16:41:15 GMT)
A Comparative Analysis of Hybrid-Quantum Classical Neural Networks [5.6] 本稿では、画像分類のための異なるハイブリッド量子古典機械学習アルゴリズム間の広範な比較分析を行う。
この精度に基づくハイブリッドモデルの性能比較により、回路の量子層数と量子ビット数の変化との相関関係におけるハイブリッド量子古典収束の理解が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 09:59:44 GMT)
Intelligent Canvas: Enabling Design-Like Exploratory Visual Data
Analysis with Generative AI through Rapid Prototyping, Iteration and Curation [5.6] 我々は、生成AIをデータ分析に組み込んだ「デザインライクな」インテリジェントキャンバス環境を導入する。
私たちの2つのコントリビューションには、生成可能なAIコンポーネントをキャンバスインターフェースに統合することや、ユーザスタディからの経験的な発見が含まれています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 18:04:47 GMT)
Steering Conversational Large Language Models for Long Emotional Support
Conversations [5.6] 本稿では,大規模言語モデル(LLM)の有効性を評価するためのモデル非依存尺度であるStrategy-Relevant Attention Metricsを紹介する。
以上の結果から,SRAインフォームド・プロンプトの応用が戦略的定着の促進につながることが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 05:03:01 GMT)
Polyhedral Complex Derivation from Piecewise Trilinear Networks [5.6] 神経表面表現学習の発展は、非線形位置符号化を取り入れている。
これは、Continuous Piecewise Affine関数に基づいたメッシュ抽出技術を適用する際の課題である。
本稿では,超曲面から平面への変換を示す理論的洞察と解析メッシュ抽出について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 02:01:24 GMT)
Grounding Language about Belief in a Bayesian Theory-of-Mind [5.4] 我々は、ベイズ理論における信念文の意味論を基礎づけて、答えに向かって一歩進む。
人類が共同で目標、信念、計画の集合をどう推測するかをモデル化することによって、我々の枠組みは信念に対する概念的な役割のセマンティクスを提供する。
我々は、エージェントがドア・アンド・キーズ・グリッドワールドパズルを解くのを見ながら、人間が目標や信念をどう評価するかを研究することで、この枠組みを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 02:47:09 GMT)
Towards identifying and minimizing customer-facing documentation debt [5.3] 正確で完全で最新のドキュメントが不足すると、ドキュメントの欠陥が増加します。
ドキュメンテーションの欠陥に寄与するドキュメンテーションの欠陥タイプを特定し、ドキュメンテーションの負債を特定します。
実際には、ドキュメントの負債は、大量のリソースと焦点が高品質なソフトウェアを提供することに集中しているため、簡単に検出できなくなります。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 19:51:04 GMT)
MultiDimEr: a multi-dimensional bug analyzEr [5.3] 技術的負債を特定するために,バグレポートの次元を分類し,視覚化する。
この証拠は、実践者や意思決定者に対して、改善努力を操縦するための議論的な基盤としてだけでなく、根本原因分析の出発点としても役立つ。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 16:00:42 GMT)
Personalised Drug Identifier for Cancer Treatment with Transformers
using Auxiliary Information [5.3] がんは、臨床と経済の負担が増大しているため、依然としてグローバルな課題である。
ゲノムプロファイリングは 臨床診断パネルの一部になりつつある
このようなパネルを効果的に活用するには、厳密な薬物反応予測(英語版)モデルが必要である。
現在シンガポールの国立大学病院で実施されており,臨床試験で評価されている治療推薦システム(TRS)の設計について紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 10:29:25 GMT)
Understanding Likelihood of Normalizing Flow and Image Complexity
through the Lens of Out-of-Distribution Detection [5.3] より複雑な画像は潜在空間の高密度領域に集中し、正規化フロー(NF)において高い可能性を与える仮説を提案する。
我々は5つのNFアーキテクチャの有効性を実験的に証明し、その可能性は信頼できないと結論付けた。
画像の複雑さを独立変数として扱うことにより,この問題を緩和できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 06:56:59 GMT)
Towards Cohesion-Fairness Harmony: Contrastive Regularization in
Individual Fair Graph Clustering [5.3] iFairNMTFは、対照的なフェアネス正則化を持つ個別のフェアネス非負行列三要素化モデルである。
我々のモデルは、カスタマイズ可能な精度対公平トレードオフを可能にし、それによってユーザーの自律性を高める。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 15:25:56 GMT)
Studying the Impact of Quantum-Specific Hyperparameters on Hybrid
Quantum-Classical Neural Networks [5.2] ハイブリッド量子古典ニューラルネットワーク(HQNN)は、古典的な機械学習の強みと量子コンピューティング能力を組み合わせた、有望なソリューションである。
本稿では,画像分類タスクのHQNNモデルに異なるバリエーションが与える影響について検討する。
本研究の目的は,HQNNモデルの直感的および直感的学習パターンを,制御量子摂動の粒度レベルで解明することである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 11:44:25 GMT)
Construction of a Syntactic Analysis Map for Yi Shui School through Text
Mining and Natural Language Processing Research [5.0] 本研究では,条件付きランダムフィールドに基づく単語分割と実体関係抽出モデルを構築する。
依存関係ネットワークは、古代の書籍の各記事におけるエンティティ間の文法的関係を分析するために使用される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 14:59:55 GMT)
From Peptides to Nanostructures: A Euclidean Transformer for Fast and
Stable Machine Learned Force Fields [5.0] 本稿では,疎等式表現と自己注意機構を組み合わせたSO3kratesというトランスフォーマーアーキテクチャを提案する。
SO3kratesは精度、安定性、速度の独特な組み合わせを実現し、拡張時間とシステムサイズスケールでの物質の量子特性の洞察に富んだ分析を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 15:54:15 GMT)
Enhancing ESG Impact Type Identification through Early Fusion and
Multilingual Models [5.0] 本稿では,アンサンブル学習技術を活用し,早期・後期の融合アプローチを活かした包括的システムを提案する。
提案手法では,mBERT,FrauBERT-base,ALBERT-base-v2,Latent Semantic Analysis (LSA) とTerm Frequency-Inverse Document Frequency (TF-IDF) の4つの異なるモデルを用いている。
LSA、TF-IDF、mBERT、FrauBERT-base、ALBERT-base-v2を統合した初期の融合アンサンブルアプローチは、より広範な実験によって実現されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 15:54:24 GMT)
Two-parameter estimation with single squeezed-light interferometer via
double homodyne detection [4.9] 量子フィッシャー情報行列で定義される量子クレーマー-バオ境界の分析形式を示す。
ショットノイズ限界を超えるだけでなく、干渉計の入力強度の半分がコヒーレント状態によって提供されるとき、ハイゼンベルク限界を超えることもできる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 08:23:20 GMT)
Differential Private Federated Transfer Learning for Mental Health
Monitoring in Everyday Settings: A Case Study on Stress Detection [4.8] メンタルヘルスの状況は、生活の質に対する悪影響を軽減するために、効率的なモニタリングを必要とする。
既存のアプローチは、現実世界のアプリケーションにおいて、特定のサイバー攻撃やデータ不足に対する脆弱性と戦っている。
メンタルヘルスモニタリングのための差分私的フェデレート・トランスファー学習フレームワークを導入し,データプライバシの向上とデータ満足度の向上を図る。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 18:00:04 GMT)
In Search of Needles in a 10M Haystack: Recurrent Memory Finds What LLMs
Miss [4.8] BABILongは、分散事実の抽出と処理におけるモデル機能を評価するために設計された新しいベンチマークである。
メモリ拡張を繰り返す細調整のGPT-2により、最大107ドルの要素を含むタスクを処理できる。
この成果は、これまでオープンニューラルネットワークモデルで処理された最も長い入力であるため、かなり飛躍的なものだ。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 16:15:01 GMT)
Decorrelative Network Architecture for Robust Electrocardiogram
Classification [4.8] すべてのシナリオで正確であるネットワークをトレーニングすることはできない。
深層学習法は不確実性を推定するためにモデルパラメータ空間をサンプリングする。
これらのパラメータは、しばしば、敵の攻撃によって悪用される、同じ脆弱性にさらされる。
本稿では,特徴デコレーションとフーリエ分割に基づく新たなアンサンブル手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 17:12:46 GMT)
Differential Good Arm Identification [4.7] 本稿では,GAI(Good Arm Identification)と呼ばれる多腕バンディット問題の変種を対象とする。
GAIは純粋な探索用バンディット問題であり、できるだけ少ないサンプルで優れた腕を出力することを目的としている。
本稿では,DGAI - 優れた腕識別アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 00:24:32 GMT)
A Second Look at the Impact of Passive Voice Requirements on Domain
Modeling: Bayesian Reanalysis of an Experiment [4.6] 我々は、受動音声がその後のドメイン・モデリング活動に与える影響について、唯一知られている制御実験を再分析する。
その結果, 原作者の観察した影響は, 以前考えられていたよりも遥かに少ないことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 16:24:00 GMT)
State of the Art Report: Verified Computation [4.6] 本報告では,検証可能計算における技術の現状について述べる。
4000ページ以上の文献から128の論文を調査している。
調査された論文は圧倒的に数学的だった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 14:10:17 GMT)
Assessing the Performance of OpenTitan as Cryptographic Accelerator in Secure Open-Hardware System-on-Chips [4.6] OpenTitanは、幅広いシステムにデプロイされるように設計された、オープンソースのシリコンルーツ・オブ・トラストである。
OpenTitanを安全なアクセラレータとして使用することによって得られるメリットの正確かつ定量的な確立は行われていない。
本稿では、暗号化ワークロードをOpenTitanにオフロードする際の強度と非効率性を徹底的に分析することで、このギャップに対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 01:35:40 GMT)
GAN-driven Electromagnetic Imaging of 2-D Dielectric Scatterers [4.5] 逆散乱問題は、それらが不適切で非線形であるという事実を考えると、本質的に困難である。
本稿では、生成的対向ネットワークに依存する強力なディープラーニングに基づくアプローチを提案する。
適切に設計された高密度層からなる凝集性逆ニューラルネットワーク(INN)フレームワークが設定される。
トレーニングされたINNは、平均2進クロスエントロピー(BCE)損失が0.13ドル、構造類似度指数(SSI)が0.90ドルであることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 17:03:08 GMT)
From random-walks to graph-sprints: a low-latency node embedding
framework on continuous-time dynamic graphs [4.4] 本稿では,レイテンシが低く,最先端の高レイテンシモデルと競合する連続時間動的グラフ(CTDG)のフレームワークを提案する。
本フレームワークでは,マルチホップ情報を要約したタイムアウェアノード埋め込みを,入ってくるエッジ上のシングルホップ操作のみを用いて計算する。
グラフプリント機能と機械学習を組み合わせることで,競争性能が向上することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 23:34:24 GMT)
Spike-EVPR: Deep Spiking Residual Network with Cross-Representation
Aggregation for Event-Based Visual Place Recognition [4.4] 深層人工ニューラルネットワーク(ANN)を用いた視覚的位置認識(VPR)タスクへのイベントカメラの適用に成功している
本稿では,イベントベースVPRタスクのためのスパイクEVPRと呼ばれる新しいディープスパイクネットワークアーキテクチャを提案する。
上記の課題に対処するため、イベントベースVPRタスクのためのSpike-EVPRと呼ばれる新しいディープスパイクネットワークアーキテクチャを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 06:45:25 GMT)
It Will Never Work in Theory [4.3] 私たちは10年以上、ソフトウェア工学の研究者と実践者が互いに話し合うようにしてきました。
本稿は、私たちが行ったことを説明し、その影響を評価し、より大きな成功を期待するアプローチを推奨する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 15:47:35 GMT)
Error Feedback Reloaded: From Quadratic to Arithmetic Mean of Smoothness
Constants [4.2] EF21(Richtarik et al., 2021)と呼ばれる現代のエラーフィードバックの形式を研究する。
特に、EF21の理論的通信複雑性は、ある滑らか度パラメータの2次平均に依存するが、計算平均へのこの依存を改善する。
我々は、クローンなしで(幸いにも)実行できるEF21の新しい重み付きバージョンの発見を継続し、最終的に元のEF21法を改良した解析に循環する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 15:55:59 GMT)
Resilience of the quadratic Littlewood-Offord problem [4.1] 本研究では,高次元データの統計的レジリエンスについて検討する。
その結果,2次および2次ラデマッハカオスの統計的レジリエンスに対する低境界推定が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 08:27:55 GMT)
Graph Embedded Intuitionistic Fuzzy Random Vector Functional Link Neural
Network for Class Imbalance Learning [4.1] クラス不均衡学習(GE-IFRVFL-CIL)モデルのためのグラフ埋め込み直観的ファジィRVFLを提案する。
提案したGE-IFRVFL-CILモデルは、クラス不均衡問題に対処し、ノイズとアウトレーヤの有害な効果を軽減し、データセットの固有の幾何学的構造を保存するための有望な解決策を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 12:58:10 GMT)
RAGIC: Risk-Aware Generative Adversarial Model for Stock Interval
Construction [4.1] 既存の予測アプローチの多くは、効果的な意思決定に必要な深さを欠いて、単一ポイントの予測に焦点を当てている。
本稿では,不確実性をより効果的に定量化するために,ストック間隔予測のためのシーケンス生成を導入するRAGICを提案する。
RAGICのジェネレータには、情報投資家のリスク認識をキャプチャするリスクモジュールと、歴史的価格動向と季節性を考慮した時間モジュールが含まれている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 15:34:07 GMT)
Meta Co-Training: Two Views are Better than One [4.1] 本稿では,Meta Pseudo Labelsアプローチを2つの視点に拡張したMeta Co-Trainingを提案する。
提案手法は,ImageNet-10%のトレーニングリソースをほとんど必要とせずに,新たな最先端性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 22:00:20 GMT)
Compressive Recovery of Signals Defined on Perturbed Graphs [4.0] 本稿では, 圧縮測定から同時に信号を復元し, グラフ摂動を補正するアルゴリズムを提案する。
また、圧縮画像再構成への応用として、グラフ摂動を所望のグラフエッジとしてモデル化し、画素を大きな強度差でリンクする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 05:01:02 GMT)
Reusing Softmax Hardware Unit for GELU Computation in Transformers [4.0] トランスフォーマーは自然言語処理(NLP)とコンピュータビジョンアプリケーションの性能を大幅に改善した。
変換器の計算には行列乗算とソフトマックスやGELUのような非線形活性化関数が含まれる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 08:52:29 GMT)
Multi-User Chat Assistant (MUCA): a Framework Using LLMs to Facilitate
Group Conversations [3.9] Multi-User Chat Assistant (MUCA)は、グループディスカッション用に特別に設計されたチャットボットのためのLLMベースのフレームワークである。
MUCAは、適切なチャイムインタイミング、関連コンテンツ、ユーザエンゲージメントの改善など、有効性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 06:26:01 GMT)
Confident Naturalness Explanation (CNE): A Framework to Explain and
Assess Patterns Forming Naturalness [3.8] 本稿では,CNE(Confident Naturalness Explanation)フレームワークという新しいフレームワークを提案する。
このフレームワークは、説明可能な機械学習と不確実性定量化を組み合わせて、自然性を評価し説明する。
自然性の概念に対するパターンの確実な寄与を記述した新しい量的尺度を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 15:47:15 GMT)
Any-Precision LLM: Low-Cost Deployment of Multiple, Different-Sized LLMs [3.7] 大規模言語モデル(LLM)の任意の精度量子化のための軽量な手法を提案する。
我々のソリューションは、複数の異なるサイズのLCMをデプロイする際のコストを大幅に削減します。
ビット幅の異なる全てのLLMは、最先端のモデル品質と推論スループットを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 09:06:06 GMT)
Linear Transformers with Learnable Kernel Functions are Better
In-Context Models [3.6] In-Context学習能力を増幅するベースカーネルにエレガントな変更を加える。
本稿では,マルチクエリ・アソシエイト・リコールタスクによって評価されたインコンテキスト学習能力を増幅する,独特でエレガントな変更をベースカーネルに提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 12:44:15 GMT)
How Reliable Are Automatic Evaluation Methods for Instruction-Tuned
LLMs? [3.6] 本研究では,このような手法の信頼性を多岐にわたるタスクや言語横断的な環境で検証する。
自動評価手法は人間の判断を特定の条件下で近似することができるが,信頼性は文脈に依存している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 15:48:33 GMT)
LLM Agents can Autonomously Hack Websites [3.5] 大規模言語モデル(LLM)がエージェントとして自律的に機能することを示す。
本研究では,LLMエージェントがWebサイトを自律的にハックできることを示す。
また、GPT-4は、野生のウェブサイトの脆弱性を自律的に発見できることも示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 04:02:51 GMT)
Toward Learning Latent-Variable Representations of Microstructures by
Optimizing in Spatial Statistics Space [3.4] 変分オートエンコーダ(VAE)を訓練し、元のテクスチャの空間統計を保存するテクスチャの再構築を行う。
空間統計空間における原点と再構成の間の距離を最小化するために,コスト関数に微分可能な項を加えることで,これを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 22:16:14 GMT)
Are you Struggling? Dataset and Baselines for Struggle Determination in
Assembly Videos [3.4] 本稿では,3つの組立アクティビティとそれに対応するパフォーマンスベースラインを備えた新しいデータセットを提案する。
ビデオセグメントは、アノテータによって知覚される闘争のレベルが、強制的な選択4ポイントスケールで評価された。
このデータセットは、73人の参加者から5.1時間の動画と725,100フレームを収録した最初の闘争アノテーションデータセットである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 20:12:33 GMT)
Compact and De-biased Negative Instance Embedding for Multi-Instance
Learning on Whole-Slide Image Classification [3.3] 半超音波信号を導入し、スライディング間の変動を抑えるとともに、通常のパッチの変動の共通要因を捉える。
本手法は,カメリオン16およびTGA肺がんを含む2つのWSIデータセットを用いて検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 11:28:50 GMT)
Properties and Challenges of LLM-Generated Explanations [3.3] 大規模言語モデル(LLM)の自己分類能力について検討する。
生成した説明は選択性を示し、説明的要素を含むが、主観的あるいは誤解を招くことは少ない。
特に,自己分析システムの目標やユーザグループに応じて,肯定的,否定的な意味を概説する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 09:37:54 GMT)
Causal ATE Mitigates Unintended Bias in Controlled Text Generation [3.2] 因果平均処理効果(Causal ATE)を用いた言語モデルの属性制御について検討する。
簡単な摂動に基づくCausal ATE法は,この意図しない効果を除去することを示す。
特に、有害性軽減の問題において、有害性軽減の課題は、しばしば除毒後に保護されたグループに現れる不注意な偏見にある。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 13:49:34 GMT)
BlackJAX: Composable Bayesian inference in JAX [3.1] BlackJAXはサンプリングと変分推論アルゴリズムを実装するライブラリである。
Pythonで書かれており、JAXを使ってNumpPyのようなサンプルをコンパイルし、CPU、GPU、TPU上で変分メソッドを実行する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 16:21:02 GMT)
Text Embedding Inversion Security for Multilingual Language Models [3.1] 研究は、基礎となるモデルに関する知識がなくても、埋め込みからテキストを再構築できることを示している。
本研究は,単言語・多言語・多言語・多言語・多言語・多言語・多言語・多言語・多言語・多言語・多言語・多言語・多言語・多言語・多言語・多言語・多言語・多言語・多言語・多言語・多言語・多言語・多言語・多言語・多言語・多言語・多言語・多言語・多言語・多言語・多言語・多言語・多言語・多言語・多言語
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 11:10:57 GMT)
Fermionic steering is not nonlocal in the background of dilaton black
hole [3.1] 曲線時空におけるベルの不等式の観点からフェルミオンステアリングの意味を分析する。
フェルミオンステアリングは、かつては極端ディラトンブラックホールで生存していたと考えられていたが、非局所的とは考えられなかった。
アクセス不能な絡み合いとは異なり、アクセス不能なステアリングはディラトンと非単トン的に増加する可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 15:23:51 GMT)
Catalytic enhancement in the performance of the microscopic two-stroke
heat engine [3.1] 2ストロークエンジンという,顕微鏡で作動する熱機関のモデルを考える。
作業を生成し、2つの離散ストロークで熱を交換し、時間的に分離する。
触媒と呼ばれる補助的な非平衡系をエンジンに組み込むことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 00:27:34 GMT)
FedKit: Enabling Cross-Platform Federated Learning for Android and iOS [3.0] FedKitは、AndroidとiOSデバイスの研究のためのクロスプラットフォームのフェデレーション学習システムである。
FedKitは、モデル変換、ハードウェアアクセラレーションのトレーニング、クロスプラットフォームモデルアグリゲーションを可能にすることで、クロスプラットフォームFL開発をパイプライン化する。
私たちのFLワークフローは、プロダクションでの柔軟な機械学習操作(MLOps)をサポートし、継続的モデルのデリバリとトレーニングを容易にします。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 06:00:31 GMT)
K-space Cold Diffusion: Learning to Reconstruct Accelerated MRI without
Noise [3.0] ガウス雑音を伴わずにk空間における画像劣化と復元を行うk空間冷拡散モデルを提案する。
以上の結果から, この新たな劣化処理により, 高速MRIのための高品質な再構成画像が生成できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 18:08:30 GMT)
Federated Unlearning: A Survey on Methods, Design Guidelines, and
Evaluation Metrics [2.9] Federated Unlearning (FU)アルゴリズムは、完全なモデルの再トレーニングなしに、特定のクライアントのコントリビューションを効率的に除去する。
本調査は、FUスキームの設計・実装に関する背景概念、実証的証拠、実践的ガイドラインを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 15:34:55 GMT)
Understanding Survey Paper Taxonomy about Large Language Models via
Graph Representation Learning [2.9] 我々は,調査論文を分類学に自動的に割り当てる手法を開発した。
本研究は,共分類グラフ上でのグラフ構造情報の活用が言語モデルよりも大幅に優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 02:21:59 GMT)
Optimizing Warfarin Dosing Using Contextual Bandit: An Offline Policy
Learning and Evaluation Method [2.9] 抗凝固薬であるワーファリンは、異常な血液凝固に関連する疾患を予防し、対処するために配合される。
個々の反応の変化によって適切な服薬を見つけることは依然として困難であり、誤った服薬を処方することは深刻な結果をもたらす可能性がある。
最適な個人用服用戦略を決定するために,文脈的包帯と強化学習を用いた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 23:13:05 GMT)
Efficiency at Scale: Investigating the Performance of Diminutive
Language Models in Clinical Tasks [2.8] 本稿では,臨床意思決定タスクにおけるPEFT法の適合性について検討する。
分析の結果,ほとんどのPEFT手法の性能はタスクによって大きく異なることがわかった。
臨床領域におけるPEFT法の有効性は明らかであり、特に低コストで社内の計算インフラで運用できる専門モデルでは顕著である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 11:30:11 GMT)
Word Embeddings Revisited: Do LLMs Offer Something New? [2.8] 意味のある単語の埋め込みを学ぶことは、堅牢な言語モデルをトレーニングする上で鍵となる。
最近のLarge Language Models(LLMs)の増加は、多くの新しい単語/文/文書の埋め込みモデルを提供してくれました。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 21:47:30 GMT)
Magic Mirror on the Wall, How to Benchmark Quantum Error Correction
Codes, Overall ? [2.8] 量子誤り訂正符号(Quantum Error Correction Codes, QECCs)は、量子コンピューティングの進歩の基礎である。
本稿では,QECCをベンチマークするための新しい,包括的方法論を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 22:17:05 GMT)
Spontaneous Theory of Mind for Artificial Intelligence [2.8] 我々は、AIマインド理論(ToM)の研究・開発における原則的アプローチを論じる。
我々は、強い、あるいは一般のAISが、テキストに反応し、自発的に社会的推論を行うよう提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 22:41:13 GMT)
Split and Rephrase with Large Language Models [2.7] Split and Rephrase (SPRP) タスクは、複雑な文を短い文法文の列に分割する。
タスク上の大きな言語モデルを評価し、主要なメトリクスに基づいて、技術の現状を大幅に改善できることを示します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 10:47:16 GMT)
Does Twinning Vehicular Networks Enhance Their Performance in Dense
Areas? [2.6] ツインニングはネットワーク遅延を大幅に低減し、仮想ツインは物理ネットワークを上回っている。
仮想双生児は、300台の車両の15.05秒など、車両密度が増大しても低遅延を維持している。
クラウドベースの双子は、特定のシナリオではエッジツインより1.7倍速い。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 14:02:28 GMT)
Serial Parallel Reliability Redundancy Allocation Optimization for Energy Efficient and Fault Tolerant Cloud Computing [2.6] Serial-parallelの冗長性は、クラウドコンピューティングでサービスとシステムが利用できることを保証する信頼性の高い方法である。
エラーが発生した場合、非アクティブコピーはすぐにバックアップとしてステップインできる。
このアプローチは並列冗長( parallel redundancy)と呼ばれ、それ以外はアクティブアクティブ冗長(active-active redundancy)と呼ばれる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 16:46:10 GMT)
Analysis and Mortality Prediction using Multiclass Classification for
Older Adults with Type 2 Diabetes [2.6] 2型糖尿病(T2DM)の高齢者は早期死亡や低血糖を経験する傾向にある。
構造化データセットには、65歳以上の米軍退役軍人275,190人の死亡率予測器が68個ある。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 16:47:48 GMT)
Another Body in the World: Flusserian Freedom in Mixed Reality [2.6] フルセリアのメディア史観では、メディアが世界そのものとみなす世界は、人間が誤解することが多く、自由の喪失につながっている。
本稿では、MR(Mixed Reality)の文脈におけるフルッセル自由度について検討し、メディア内の世界の影を人間がどのように認識できるかを考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 15:19:35 GMT)
Strong hallucinations from negation and how to fix them [2.5] 提案手法は,疎い負のデータに対する訓練を必要とせずに,クローゼプロンプトや否定を伴う自然言語推論タスクにおけるモデル性能を向上させることを示す。
このような応答をテキストストロング幻覚と呼び、論理演算子の内部表現とそれらの表現からの出力に対するLMの計算からそれに従うことを証明する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 10:11:20 GMT)
Generative AI for Controllable Protein Sequence Design: A Survey [2.4] 我々は、制御可能なタンパク質配列設計のための生成AIの最近の進歩を体系的にレビューする。
まず,タンパク質配列設計における基礎的課題を,制約の観点から概説する。
次に、各デザインタスクの詳細なレビューを行い、関連するアプリケーションについて議論します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 09:05:02 GMT)
Q-Embroidery: A Study of Weaving Quantum Error Correction into the
Fabric of Quantum Classifiers [2.3] 本研究は, 量子誤り訂正符号(QECC)を複雑・多ビット分類タスクに適用することにより, 先駆的な貢献を行う。
本研究では,QECC,特にSteane符号,および2次元および4次元のデータセットを解析するための距離3および5曲面符号を用いた1量子および2量子量子分類器を実装した。
実際のシナリオにおけるQECCの有効性は、キュービットの可用性、所望の精度、特定のタイプの物理的エラーレベルなど、様々な要因に依存する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 23:22:47 GMT)
MITS: A Quantum Sorcerer Stone For Designing Surface Codes [2.3] 我々は、量子誤り訂正符号を設計するためのよく知られたシミュレータSTIMをリバースエンジニアリングするために設計されたMITSを提案する。
有効な物理誤差を用いてSTIMから包括的なデータセットをキュレートすることにより、MITSは、与えられた量子コンピュータのノイズモデルに対して最適な表面コードパラメータを確認することができる。
MITSは、量子コンピュータの特定のノイズモデルとターゲット論理誤差率を入力として受け入れ、最適な表面コードラウンドとコード距離を出力する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 19:17:53 GMT)
Retrieval-Augmented Generation: Is Dense Passage Retrieval Retrieving? [2.3] 本稿では,探索,層活性化解析,モデル編集を組み合わせたDPR学習モデルについて検討する。
実験により、DPRトレーニングは、ネットワーク内の知識の格納方法を分散化し、同一情報に対する複数のアクセス経路を生成することを示す。
事前訓練されたモデルの内部知識は、検索モデルが取得できるものの境界である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 19:28:52 GMT)
Pushing the Limits of Zero-shot End-to-End Speech Translation [2.3] データ不足とテキストモダリティ間のモダリティギャップは、エンドツーエンド音声翻訳(ST)システムの2つの大きな障害である。
ゼロショットSTの手法であるZeroSwotを導入し、ペアSTデータを使わずにモダリティギャップをブリッジする。
実験の結果,STデータを使わずにモダリティギャップを効果的に塞ぐことが可能であること,MuST-CとCoVoSTで得られた結果が本手法の優位性を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 03:06:37 GMT)
Enhancing a Many-body Dipolar Rydberg Tweezer Array with Arbitrary Local
Controls [2.2] 我々は、双極子原子配列における任意の局所制御を可能にするプロトコルを実装し、特徴付けする。
我々のアプローチは、局所的なアドレッシングビームと大域的なマイクロ波場の組み合わせに依存している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 20:11:34 GMT)
A Regression Mixture Model to understand the effect of the Covid-19
pandemic on Public Transport Ridership [2.2] 本稿では,公共交通機関のクラスタリングと時間分割を両立できる専用回帰混合モデルを提案する。
パリの公共交通機関における乗客の5年間のデータセットのおかげで、パンデミックの影響を分析しました。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 09:37:58 GMT)
Defining Quantum Games [2.1] 量子ゲーム(quantum game)とは、量子物理学や量子現象の理論を原則や参照するルールベースのゲームの一種である。
同時に、デジタル、アナログ、ハイブリッド手段を通じて量子力学と関連するトピックを探索する様々なゲームが存在する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 14:33:27 GMT)
Generative Modeling for Tabular Data via Penalized Optimal Transport
Network [2.0] Wasserstein generative adversarial network (WGAN) は、生成モデルにおいて顕著な改善である。
本稿では,新しい,頑健で解釈可能な辺縁補償型Wasserstein(MPW)損失に基づく生成型ディープニューラルネットワークPOTNetを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 05:27:05 GMT)
On Explaining Unfairness: An Overview [2.0] アルゴリズムの公正性と説明可能性は、責任あるAIを達成するための基本的な要素である。
フェアネスは,(a)フェアネス指標を高めるための説明,(b)フェアネスの原因を理解するための説明,(c)フェアネスを緩和する手法の設計を支援する説明の3つのタイプに分類される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 15:38:00 GMT)
PULSAR: Graph based Positive Unlabeled Learning with Multi Stream
Adaptive Convolutions for Parkinson's Disease Recognition [1.9] パーキンソン病(英: Parkinsons disease、PD)は、運動、発話、協調に影響を及ぼす神経変性疾患である。
本稿では,ウェブカメラで記録した指タップのビデオからPDをスクリーニングする新しい手法PULSARを提案する。
適応型グラフ畳み込みニューラルネットワークを用いて,指触りタスクに特有の時間グラフを動的に学習した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 14:48:47 GMT)
Instruction Diversity Drives Generalization To Unseen Tasks [1.9] 一般化は、タスク毎に非常に少数の例が提供されているにもかかわらず、一度に十分なタスクセットが提供されると現れる。
一般化は、タスク毎に非常に少数の例が提供されているにもかかわらず、一度に十分なタスクセットが提供されると現れる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 18:47:21 GMT)
How good are my search strings? Reflections on using an existing review
as a quasi-gold standard [1.8] 本研究は,準ゴールド標準(QGS)を用いた探索文字列構築と探索検証に関する問題に対する意識を高めることを目的とする。
文献ではQGS品質評価の問題はあまり注目されておらず,SLSにおける自動検索の有効性が向上する可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 19:36:19 GMT)
Quantifying and combining uncertainty for improving the behavior of
Digital Twin Systems [1.8] 我々は適応システムのデジタルツインに注目し、特に設計、検証、最適化に複雑である。
両双生児の不確かさの明示的表現と治療について提案し, 両双生児の行動のより正確な比較を可能にする方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 09:46:40 GMT)
Constrained optimization of sensor placement for nuclear digital twins [1.7] センサ配置のための最適化フレームワークに制約を組み込んだデータ駆動手法を開発した。
低次元力学系に対する全ての実現可能な構成を網羅的に計算することで最適化されたセンサの有効性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 23:28:34 GMT)
Hofstadter butterflies and metal/insulator transitions for moir\'e
heterostructures [1.7] ひずみモアのヘテロ構造に対する強結合モデルについて検討した。
層状非対称せん断ひずみを適用した2つのハニカム格子について検討した。
これにより、モデルを1つの空間次元に還元し、行列値の準周期作用素の理論に従わせることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 12:11:53 GMT)
A Novel BERT-based Classifier to Detect Political Leaning of YouTube Videos based on their Titles [1.7] アメリカの成人の4分の1が定期的にYouTubeからニュースを受け取っている。
そこで我々は,YouTubeビデオのタイトルに基づいて,Farleft,Left,Center,Anti-Woke,Right,Far Rightの6つのカテゴリに分類する新しい分類法を提案する。
ほとんどのケースでは、予測された政治的傾きは通信社と一致している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 14:44:30 GMT)
Elastic collision rates of spin-polarized fermions in two dimensions [1.6] 2次元スピン偏極超低温フェルミガス中の$p$波弾性衝突速度を,$p$波フェシュバッハ共鳴の存在下で検討した。
有効範囲が無視されるゼロレンジ限界では、弾性衝突速度係数は温度$T2$と散乱領域$A_p2$に比例する。
以上の結果から,$p$波の蒸発は効率を向上して行うことができ,実験におけるシステムの力学の知見が得られる可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 04:00:34 GMT)
CodeMind: A Framework to Challenge Large Language Models for Code
Reasoning [1.6] 大規模言語モデル(LLM)のコード推論能力を評価するために設計されたフレームワークであるCodeMindを紹介する。
CodeMindは、Independent Execution Reasoning (IER)、Dependent Execution Reasoning (DER)、Specification Reasoning (SR)の3つのコード推論タスクをサポートしている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 18:35:22 GMT)
Probability Tools for Sequential Random Projection [1.6] 逐次ランダムプロジェクションに適した最初の確率的フレームワークを提案する。
この解析は、確率変数の逐次的依存と高次元の性質によって複雑である。
自己正規化過程において混合法を用いることで、所望の非漸近確率境界を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 13:17:13 GMT)
CADICA: a new dataset for coronary artery disease detection by using
invasive coronary angiography [1.5] 冠状動脈疾患(CAD)は、今でも世界中で死因となっている。
深層学習分類法は医用画像の他の領域でよく開発されている。
最も重要な理由の1つは、可用性と高品質なオープンアクセスデータセットの欠如である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 15:48:48 GMT)
Selective Prediction for Semantic Segmentation using Post-Hoc Confidence
Estimation and Its Performance under Distribution Shift [1.5] 本稿では,セマンティックセグメンテーションに適した画像レベルの信頼度尺度を提案する。
以上の結果から, ポストホック信頼度推定器は, 分布変化の影響を低減するためのコスト効率の高い手法であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 13:14:12 GMT)
Fusion of Diffusion Weighted MRI and Clinical Data for Predicting
Functional Outcome after Acute Ischemic Stroke with Deep Contrastive Learning [1.4] ストロークは、25歳以上の成人の約4分の1に影響する一般的な神経疾患である。
AUCでは0.87,0.80,80.45%,F1スコアでは80.45%,精度では0。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 18:51:42 GMT)
Learning Disentangled Semantic Spaces of Explanations via Invertible
Neural Networks [1.4] 切り離された潜在空間は、通常、より良い意味分離性と幾何学的性質を持ち、より良い解釈可能性とより制御可能なデータ生成をもたらす。
本研究では,より一般的な文意味的特徴の局所的な修正と制御を目的とした,文の絡み合いのより一般的な形態に着目した。
本稿では,トランスフォーマベース言語であるオートエンコーダ(AE)と統合されたフローベース可逆ニューラルネットワーク(INN)機構を導入し,より分離性に優れた潜在空間を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 12:02:54 GMT)
Physics-based material parameters extraction from perovskite experiments
via Bayesian optimization [1.4] 我々は有機金属ペロブスカイト半導体の8つの基本材料パラメータを過渡発光実験から抽出できる分析プラットフォームを開発した。
熱劣化の例としては、ドーピング濃度とキャリア移動度の変化が支配的であり、欠陥エネルギー準位はほぼ変化していないことが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 22:14:21 GMT)
A Mass-Conserving-Perceptron for Machine Learning-Based Modeling of
Geoscientific Systems [1.4] 我々は,PCベースとMLベースのモデリングアプローチのギャップを埋める手段として,物理的に解釈可能なMass Conserving Perceptron (MCP)を提案する。
MCPは、PCモデルの基礎となる有向グラフ構造とGRNNの間の固有同型を利用して、物理過程の質量保存性を明確に表す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 18:02:33 GMT)
MultiMedEval: A Benchmark and a Toolkit for Evaluating Medical
Vision-Language Models [1.4] MultiMedEvalは、大規模医療ビジョン言語モデル(VLM)の公平かつ再現可能な評価のためのオープンソースツールキットである。
6つのマルチモーダルタスクでモデルのパフォーマンスを総合的に評価し、23以上のデータセットを実行し、11以上の医療ドメインにまたがる。
簡単なインターフェースとセットアッププロセスを備えたPythonツールキットをオープンソースとして公開し、わずか数行のコードで任意のVLMの評価を可能にしました。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 16:36:00 GMT)
Resolving the topology of encircling multiple exceptional points [1.3] 非ハーモニティ性は結合モードシステムを制御するための新しいパラダイムとして登場した。
2つ以上のモードを持つシステムにおいて、よりリッチな振る舞いが生じることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 21:53:00 GMT)
Communication-Efficient Federated Learning for LEO Satellite Networks
Integrated with HAPs Using Hybrid NOMA-OFDM [1.3] 本稿では,LEO衛星に適した新しいFL-SatComアプローチであるNomaFedHAPを提案する。
NomaFedHAPは高高度プラットフォーム(HAP)を分散パラメータサーバ(PS)として利用し、衛星の可視性を高める。
近距離シェルにおける衛星の停止確率とシステム全体の停止確率のクローズドな表現を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 09:21:29 GMT)
A cast of thousands: How the IDEAS Productivity project has advanced
software productivity and sustainability [1.3] 科学ソフトウェア開発者の生産性に対する懸念が高まっている。
IDEASプロジェクトのメンバーは、これらの課題に対処するための触媒として機能します。
本稿は,これらの相乗的活動が科学的発見を緩和する技術的リスクをいかに進展させているかを論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 21:25:27 GMT)
A novel integrated industrial approach with cobots in the age of
industry 4.0 through conversational interaction and computer vision [1.3] 労働者を置き換えるロボットから、役に立つ同僚として働くロボットまで、ロボット自動化の分野は新しいトレンドを経験している。
労働者を置き換えるロボットから、役に立つ同僚として働くロボットまで、ロボット自動化の分野は新しいトレンドを経験している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 10:35:01 GMT)
Extending the Known Region of Nonlocal Boxes that Collapse Communication
Complexity [1.2] 非シグナリングボックス(Non-signalling box、NS)は、光速通信の原理によって定義される理論資源である。
そのうちのいくつかは、通信複雑性(CC)を崩壊させることで知られている。
本文では,非局所ボックスがCCを崩壊させるのに十分な条件を見出した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 16:32:32 GMT)
Explainability for Machine Learning Models: From Data Adaptability to
User Perception [0.9] この論文は、すでにデプロイされた機械学習モデルに対する局所的な説明の生成を探求する。
データとユーザ要件の両方を考慮して、意味のある説明を生み出すための最適な条件を特定することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 18:44:37 GMT)
Quality Engineering for Agile and DevOps on the Cloud and Edge [0.9] ソフトウェアデリバリはこれまで以上にアジャイルでなければなりません。
この本は、アジャイル開発サイクル全体を通して、品質工学を効果的に組み込む必要性について論じている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 10:45:45 GMT)
Applications of No-Collision Transportation Maps in Manifold Learning [0.8] Nurbekyan et. al., 2020)で開発された非衝突マップと距離は、最適輸送(OT)マップに似た幾何学的特徴に敏感であるが、最適化がないため計算がはるかに安価である。
計算コストの少ない他のOT法やユークリッド法と比較して,数種類の多様体学習タスクにおいて,非衝突距離が類似あるいは良好な性能を示すことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 20:45:09 GMT)
Broadband spectroscopy of quantum noise [0.7] 量子バスが様々な周波数で発生するノイズを特徴付ける方法を示す。
非π$パルスの存在下で、プローブのダイナミクスの正確な表現を利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 04:08:38 GMT)
An Exploratory Study of V-Model in Building ML-Enabled Software: A
Systems Engineering Perspective [0.7] 本稿では,ML対応システムを構築する際の学際的コラボレーション課題に対処するために,システム工学のレンズを適用し,Vモデルの利用について検討する。
追加の努力を要するにもかかわらず、V-Modelの特徴は、ML対応システムを構築する際に、実践者が直面したいくつかのコラボレーション課題と効果的に一致していることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 01:07:25 GMT)
German Text Simplification: Finetuning Large Language Models with
Semi-Synthetic Data [0.7] 本研究は,ドイツ語テキストの文書レベルの簡易化において,合成生成データを用いて生成モデルを訓練する手法である。
このデータに最大13億のパラメータを持つ大規模言語モデルを精査し、その性能を評価します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 13:28:44 GMT)
Zero-shot sampling of adversarial entities in biomedical question
answering [0.7] 高精度かつ知識集約的なタスクでは、モデル予測の信頼性を定量化する上で、モデルの脆弱性を理解することが不可欠である。
そこで本研究では,多種多様な対向性物体をインタプリタとして検出するために,埋め込み空間におけるパワースケール距離重み付きサンプリング手法を提案する。
本研究では,大規模言語モデルにおけるドメイン知識の脆さについて考察し,高容量モデルに対する標準評価の欠点を明らかにした。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 09:29:38 GMT)
Coronary Artery Disease Classification with Different Lesion Degree
Ranges based on Deep Learning [0.7] 侵襲的冠動脈造影(ICA)画像は冠動脈の状態を評価するための金の基準と考えられている。
ディープラーニングの分類法は、様々な分野で広く使われ、開発が進んでいる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 15:45:53 GMT)
Fitness-based Linkage Learning and Maximum-Clique Conditional Linkage
Modelling for Gray-box Optimization with RV-GOMEA [0.6] 本研究では,適合度に基づくリンク学習と条件付きリンクモデリングを組み合わせたRV-GOMEAを提案する。
新たなRV-GOMEAは,ほとんどの問題に対して最善を尽くすだけでなく,最適化時の条件付きリンクモデル学習のオーバーヘッドも無視できることが多い。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 15:28:27 GMT)
Can Transformers Predict Vibrations? [0.5] 電気自動車(EV)は、ねじれ共鳴(torrional resonance)として知られる荒れた地形を走行する際に振動を経験する。
現在の減衰技術は、駆動軸トルクの振動振幅が一定の閾値に達した後にのみ共鳴を検出する。
本稿では、反り共鳴を予測するための変換器モデルであるResoformerを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 08:56:22 GMT)
Quantum State Preparation of Normal Distributions using Matrix Product
States [0.5] 我々は、最大20キュービットのイオン量子コンピュータにおいて、正規確率分布のクラスを符号化した量子状態を生成する。
我々の研究は、スケーラブルな分散ローディングのための量子ハードウェアの研究を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 15:28:41 GMT)
Learning Disentangled Audio Representations through Controlled Synthesis [0.5] 提案するSynToneは,非絡み技術を評価するために,具体的真理説明因子を持つ合成データセットである。
SynToneの最先端メソッドのベンチマークでは、メソッド評価の実用性を強調している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 10:20:42 GMT)
Stochastic Localization via Iterative Posterior Sampling [0.4] 我々は、一般的なローカライゼーションフレームワークを検討し、フレキシブルなdenoisingスケジュールに関連する観察プロセスの明示的なクラスを導入する。
我々は、このダイナミクスの近似的なサンプルを得るために、SLIPS(Iterative Posterior Sampling$)による@textitStochastic Localizationという完全な方法論と、ターゲット分布からサンプルを得る副産物を提供する。
我々のスキームはマルコフ連鎖モンテカルロによるデノイザーの推定に基づいており、詳細な実践的ガイドラインが付属している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 15:28:41 GMT)
HamLib: A library of Hamiltonians for benchmarking quantum algorithms
and hardware [0.4] 量子量子ハミルトニアンの大規模なデータセットを提示する。
HamLibと呼ばれるデータセットはオンラインで無料で利用でき、問題のサイズは2から1000キュービットである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 00:52:36 GMT)
Examining Pathological Bias in a Generative Adversarial Network
Discriminator: A Case Study on a StyleGAN3 Model [0.4] StyleGAN3モデルの判別器は,画像品質と顔品質の両方でスコアを体系的に階層化する。
人種や性別が知覚される軸にまたがる色と輝度に対する差別者の偏見について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 07:36:29 GMT)
Fine Tuning Named Entity Extraction Models for the Fantasy Domain [0.3] この作業では、D&Dドメインで利用可能なモンスターのロアを使用して、多作なNERフレームワークであるTrankitを微調整する。
システムは、新しいNERタグの下で、関連するドメイン文書からモンスター名を抽出する機能を取得する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 13:11:13 GMT)
Data Augmentation techniques in time series domain: A survey and
taxonomy [0.2] 時系列を扱うディープニューラルネットワークは、トレーニングで使用されるデータセットのサイズと一貫性に大きく依存する。
この研究は、すべての利用可能なアルゴリズムの概要を提供するために、この分野の最先端を体系的にレビューする。
本研究の究極的な目的は、この分野の将来の研究者を導くために、より良い結果をもたらす領域の進化と性能を概説することである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 12:30:20 GMT)
The AI Security Pyramid of Pain [0.2] 私たちは、AI固有の脅威を分類し優先順位付けするために、Painのサイバーセキュリティピラミッドに適応するフレームワークであるPainのAIセキュリティピラミッドを紹介します。
このフレームワークは、さまざまなレベルのAI脅威を理解し、対処するための構造化されたアプローチを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 21:14:11 GMT)
Atom interferometer as a freely falling clock for time-dilation
measurements [0.1] 単一光子遷移に基づく光パルス原子干渉計は、中周波帯における重力波検出に有望なツールである。
本稿では、相対論的時間差効果を直接測定する自由落下時計としての使用を可能にする新しい計測手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 20:38:03 GMT)
Improving Model's Interpretability and Reliability using Biomarkers [0.0] 本研究の目的は,バイオマーカーを用いた決定木分類器による説明が,不正確なモデル予測を識別する能力を向上させるかどうかを評価することである。
臨床的に確立されたバイオマーカーに基づく決定木説明は, 臨床医が偽陽性を検出できるように支援し, 医療における診断モデルの信頼性を向上させることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 20:19:28 GMT)
Toward using GANs in astrophysical Monte-Carlo simulations [0.0] 我々は,GAN(Generative Adversarial Network)がMaxwell-J"uttner分布を統計的に複製できることを示す。
コルモゴロフ・スミルノフ実験の平均値は、ニューラルネットワークによって生成されたサンプルに対して0.5であり、生成された分布が真の分布と区別できないことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 23:07:53 GMT)
Topology of Bi$_2$Se$_3$ nanosheets [0.0] 我々は,この材料の薄いナノシートを記述するために伝統的に用いられてきた4バンド有効モデルを再考する。
細いBi$Se$_3$ナノシートのトポロジ特性は,表面状およびバルク状キャラクタリゼーションのバンド間の相互作用の結果現れる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 17:13:59 GMT)
The turbulence development at its initial stage: a scenario based on the
idea of vortices decay [0.0] 提案されたモデルにおける乱流の起源は、内部構造を持つ渦ループの崩壊である。
発達する乱流の密度行列を計算する。
古典渦環系の量子化スキームは、著者によって提案されたアプローチに基づいている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 16:39:00 GMT)
The simulation of distributed quantum algorithms [0.0] 分散量子コンピューティング(DQC)は、複数の量子処理ユニットを用いて量子回路をシミュレートし、量子アルゴリズムを解く。
分散量子コンピュータのノードは、ローカル回路操作に不可欠なローカルキュービットと、ノード間の回路能力を拡張する通信キュービットの両方で構成されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 15:05:15 GMT)
The Quantum Ratio [0.0] 量子比の概念」は、ニュートンの方程式が、有限体温度で孤立した巨視体の質量の中心にどのように現れるかを理解するための最近の試みに現れた。
量子比の導入による重要な概念は、素粒子(電子と光子)が量子力学的であり、環境によって引き起こされたデコヒーレンスによって混合状態に変わったとしてもである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 14:02:57 GMT)
The Lieb-Robinson correlation function for the quantum transverse field
Ising model [0.0] 逆場イジングモデルにより記述された1次元量子ビットアレイに対するリーブ・ロビンソン相関関数を計算する。
次に、数百の量子ビットの配列の伝播を探索し、系の量子相転移の影響を観察する。
量子的影響の最も関連する速度制限はリーブ・ロビンソン速度ではなく、むしろ1つの準粒子励起の最大群速度である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 21:12:47 GMT)
Tailoring Polarization in WSe$_2$ Quantum Emitters through Deterministic
Strain Engineering [0.0] 本稿では, ジセレナイド単分子膜における作製した量子エミッタの偏光を決定論的に制御するためのアプローチを提案する。
偏光度の高い単一光子を作製したWSe$$エミッタについて報告する。
我々の研究は、TMDベースの量子エミッタの量子フォトニックアーキテクチャにおける決定論的統合の道を開くものである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 21:01:15 GMT)
Surpassing legacy approaches and human intelligence with hybrid single-
and multi-objective Reinforcement Learning-based optimization and
interpretable AI to enable the economic operation of the US nuclear fleet [0.0] 原子力セクターは、アメリカ合衆国における炭素フリーエネルギーの主要な供給源である。
既存の原子力発電所は、ガス発電所のような代替品と経済的に競合することができないため、早期閉鎖の脅威に直面している。
我々は,Deep Reinforcement Learningに基づくコアリロードパターンの最先端化手法を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 19:35:58 GMT)
Stabilizer entropy of quantum tetrahedra [0.0] 安定度エントロピー(SE)のレンズ下での量子幾何学の構造について検討する。
定容積の状態は(ほぼ)最大SEによって選択され、利用可能な量子コンピュータ上での実験的なデモンストレーションを行うための検証プロトコルに正確な境界を与える。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 17:14:45 GMT)
Spin projection noise and the magnetic sensitivity of optically pumped
magnetometers [0.0] スピンプロジェクションノイズ(SPN)制限信号とノイズ比(SNR)とOPMの磁気感度を計算するための新しい手法を提案する。
我々のモデルは平均場密度行列ダイナミクスのみに基づいている。
強い相関を持つ超微細スピンの結果として、スピン先行周波数におけるスピン投射ノイズの低減という新しいSERF特性について報告する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 15:11:46 GMT)
Single-photon emitters in WSe$_2$: The critical role of phonons on
excitation schemes and indistinguishability [0.0] 発光過程においてWSe$_2$量子エミッタが経験するフォノンスペクトル密度を再構成する手法を提案する。
共鳴励起下では、強いフォノン結合により$sim$0.80に制限された励起子生成フィデリティが得られる。
近共振フォノンアシスト励起下では、0.976(0.997)の準均一励起忠実度を観測する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 18:55:40 GMT)
Semiclassical dynamics of a superconducting circuit: chaotic dynamics
and fractal attractors [0.0] 問題のハミルトン的記述を通じて回路の運動方程式を導出する。
系の力学は振動するピボットを持つ平面ローターの運動と一致することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 12:52:01 GMT)
Selective cooling and squeezing in a lossy optomechanical closed loop
embodying an exceptional surface [0.0] 1つの光学的および2つの退化機械的共振器からなる損失光学系について検討した。
我々は,非ハーミティシティが,異常点に近づいた冷却とスクイーズを促進させる上で,いかに重要な役割を担っているかを洞察する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 12:17:34 GMT)
Robust Estimation of Pareto's Scale Parameter from Grouped Data [0.0] 本稿では,新しいロバストな推定手法MTuMを提案する。
MTuMの推論正当性は、中心極限定理を用いて、包括的なシミュレーション研究を通じて検証することによって確立される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 04:33:37 GMT)
Requirements for probing chiral Casimir-Polder forces in a molecular
Talbot-Lau interferometer [0.0] 第2グレーティングを直接キラル物質に書き込むか、ナノマスクをキラル物質でコーティングするシナリオについて検討する。
伝送信号における物質波干渉計におけるエナンチオ特異的効果の探索要件を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 01:19:41 GMT)
Regulating Large Language Models: A Roundtable Report [0.0] ラウンドテーブルは、大規模言語モデル(LLM)によって引き起こされるより大きな社会問題に、法と政策がどう対処できるかを議論するために招集された。
私たちはその日の手続きについて詳しく説明する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 21:49:17 GMT)
Quantum switch as a thermodynamic resource in the context of passive
states [0.0] 量子スイッチが受動状態を活性化できるかどうかを検討する。
量子スイッチは議論された文脈における熱力学的資源ではないことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 14:47:41 GMT)
Quantum second harmonic generation in terms of elementary processes [0.0] 我々は第2高調波発生の量子力学を摂動的アプローチで解決する。
消滅演算子と生成演算子のその後の応用を基本過程として同定する。
異なる基本過程の出力状態間の重なり合いが確率分布の拡大に寄与することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 11:30:20 GMT)
Quantum dimer models with Rydberg gadgets [0.0] Rydbergブロック機構は、中性原子配列に基づく量子シミュレーターにおいて重要な要素である。
本稿では,基礎となるRydbergブロックをより一般的な制約に変換する手法を提案する。
これらの状態は高忠実度で動的に生成可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 12:54:06 GMT)
Quantum Scattering of Spinless Particles in Riemannian Manifolds [0.0] 量子力学は基礎空間の幾何学に敏感である。
二次元空間に制限された非相対論的粒子の量子散乱の枠組みを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 10:50:50 GMT)
Putting the Count Back Into Accountability: An Audit of Social Media
Transparency Disclosures, Focusing on Sexual Exploitation of Minors [0.0] 本論文は、コンテンツモデレーションに関するソーシャルメディアの開示に2つの具体的な監査を適用した。
総じて、この10年でこうした物質が急増していることが示されています。
現在の統計は、これらすべての物質を同一に扱うが、大きくて不完全な過剰数である、という強い指標である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 16:58:55 GMT)
Preserving the Hermiticity of the One-Body Density Matrix for a
Non-Interacting Fermi Gas [0.0] 任意の$dgeq 1$-次元に対して、それぞれの方法が真に同一であり、エルミート的であり、等等式であることを示す。
我々の研究は、$dgeq 1$-dimensional Grammaticos と Voros ODM の最初の明示的な導出も提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 22:11:54 GMT)
Preparing to Integrate Generative Pretrained Transformer Series 4 models
into Genetic Variant Assessment Workflows: Assessing Performance, Drift, and
Nondeterminism Characteristics Relative to Classifying Functional Evidence in
Literature [0.0] 大規模言語モデル(LLM)は、臨床検査における遺伝的変異文献レビューを改善することを約束している。
我々は,GPT-4(Generative Pretrained Transformer 4's)の性能,非決定性,ドリフトを評価し,複雑な臨床プロセスでの使用法について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 21:25:20 GMT)
Parametric instability in a magnomechanical system [0.0] 量子揺らぎは臨界速度閾値より上のスピン電流を発生させるが、低温ではこの閾値以下でスピン電流は発生しない。
この強化された振る舞いは、量子技術における感度測定と信号増幅を提供する可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 16:20:54 GMT)
Order-by-disorder and long-range interactions in the antiferromagnetic
transverse-field Ising model on the triangular lattice -- A perturbative
point of view [0.0] 有限系上の反強磁性Nest-Neighbour(NN)イジングモデルの縮退GS空間に対する有効モデルを導出する。
三角格子上のafLRTFIMの量子位相図の定性的レイアウトについて考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 11:20:05 GMT)
On Automating Video Game Testing by Planning and Learning [0.0] 本稿では,特定のゲーム面のテストを自動化する手法とワークフローを提案する。
基本的な考え方は、詳細なゲームログを生成し、アクションモデル学習を適用して、計画ドメイン記述言語(PDDL)の形式モデルを得ることである。
本稿では,ワークフローにおけるモデリング専門家の必要性を最小限に抑えるか,あるいは取り除くための第一歩を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 14:28:25 GMT)
Observation of the two-photon Landau-Zener-St\"uckelberg-Majorana effect [0.0] ランドー・ツェナー=シュタッケルベルク=マヨラナ(LZSM)遷移は3レベルシステムにおける仮想プロセスによって駆動可能であることを示す。
我々は,LZSM速度の倍増を実験的に予測し,観察する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 17:08:08 GMT)
Nowcasting with mixed frequency data using Gaussian processes [0.0] 混合データサンプリング(MIDAS)回帰のための機械学習手法を提案し,議論する。
現状と予測のエクササイズでは、GDPのインフレ率の四半期毎の伸びとインフレに重点を置いています。
新しいモデルはマクロ経済的なビッグデータを計算的に効率的に利用し、いくつかの次元に沿って予測精度が向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 11:03:07 GMT)
Nonassociative geometric and quantum information flows and R-flux
deformations of wormhole solutions in string gravity [0.0] 非連想的量子幾何学および情報フロー理論QGIFの原理を定式化し、重力理論に関連する準定常モデルの基本的な性質を研究する。
4次元の4次元のワームホール(各時空および/または運動量型座標で定義される)と8次元の位相空間一般化ワームホール構成の非連想QGIFの非連想変形および絡み合ったカップルに応用される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 14:59:24 GMT)
Nonadiabatic transitions during a passage near a critical point [0.0] 励起確率の先頭指数は、ダイクネの公式の標準引数によって得られることを示す。
スタークはしごの臨界点付近の遷移の、正確に解けるモデルを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 16:35:51 GMT)
Neural-network quantum states for many-body physics [0.0] 変分量子計算は、機械学習コミュニティから多くのツールやアルゴリズムを借りている。
ディープラーニング問題にインスパイアされた試行状態は、スピン、フェルミオン、キュービット系の多体相関現象を正確にモデル化することができる。
第一原理基底状態と実時間計算の最近の結果の概要について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 19:00:01 GMT)
Modelling crypto markets by multi-agent reinforcement learning [0.0] 本研究では,暗号市場を模擬したマルチエージェント強化学習(MARL)モデルを提案する。
2018年から2022年にかけて継続的に取引された暗号通貨の1日当たり終値153ドルに調整されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 16:28:58 GMT)
Maximum Entropy Principle as Postulate of Quantum Mechanics [0.0] 我々は、波動関数崩壊(WFC)は量子力学理論の論争的な側面のままであると主張する。
我々は、WFCとボルンの確率則の両方を除外した修正されたQM仮定を導入する。
この定式化の中で、WFCとボルンの規則は共に新しい性質となる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 04:54:40 GMT)
Markovian Noise Modelling and Parameter Extraction Framework for Quantum
Devices [0.0] この研究は、量子システムのマルコフノイズと力学をモデル化するための新しいハードウェアに依存しないフレームワークを提供する。
例えば、このフレームワークの応用と性能はIBM Quantumコンピュータ上で実証されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 10:18:35 GMT)
Machine Learning based Prediction of Ditching Loads [0.0] 機械学習を用いて航空機のヒューズラグにおける動的グルーピング負荷の予測手法を提案する。
採用した学習手順は、畳み込みオートエンコーダ(CAE)を用いた空間荷重の再構築と、その後の部分におけるこれらの負荷の過渡的進化という2つの部分に分けられる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 14:30:46 GMT)
LogELECTRA: Self-supervised Anomaly Detection for Unstructured Logs [0.0] ログベースの異常検出の目標は、短時間で生成された大量のログを分析して、システム異常を自動的に検出することである。
従来の研究では、非構造化ログデータからテンプレートを抽出し、テンプレート発生パターンに基づいて異常を検出するためにログを使用していた。
自己教師付き異常検出に基づいて1行のログメッセージをより深く分析する新しいログ異常検出モデルであるLogELECTRAを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 01:47:02 GMT)
Live magnetic observation of parahydrogen hyperpolarization dynamics [0.0] 我々は、サブpT感度の原子磁気センサを用いて、超分極の複雑なダイナミクスをリアルタイムで観察する。
超分極の利益の他に、リアルタイムにおける断熱遷移の観測はNMRに対する根本的に新しいアプローチである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 15:41:02 GMT)
Lightweight ciphers based on chaotic Map -- LFSR architectures [0.0] 我々は,Skew Tent MapとModified Logistic Mapの2つの異なるストリーム暗号をそれぞれ解析する。
これらのシステムのランダム性を改善するために、生成されたシーケンスの周期長を増大させる1つの方法が適用された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 18:16:31 GMT)
Lieb-Schultz-Mattis Theorem in Open Quantum Systems [0.0] リーブ・シュルツ・マティス定理(LSM)を開量子系に拡張する。
我々は、対称性のみに基づいて、リウヴィリアンの定常状態とスペクトルギャップを制限する一般定理を確立する。
我々の研究は、オープン量子系における位相と現象の統一的な理解につながる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 16:31:48 GMT)
Learning Planning Action Models from State Traces [0.0] 学習行動のパラメータが提供されない状況における学習について検討する。
本稿では,どの情報を提供するかに基づいて,トレース品質のレベルを2つ提示し,それぞれにアルゴリズムを提案する。
提案アルゴリズムを実験により評価し,最先端の学習ツールFAMAと比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 14:36:58 GMT)
Late-time transition of $M_B$ inferred via neural networks [0.0] ハッブル定数の張力は、局所的な宇宙と初期の宇宙の制約の間の緊張と見なすことができる。
我々は、絶対等級の値を不可知的に制約するためにニューラルネットワークを用いる。
我々は、$zapprox 1$領域における遷移赤方偏移の兆候を見つける。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 08:21:43 GMT)
Laser-Dressed States on Riemannian Manifolds: A Generalization of the
Kramers-Henneberger Transformation [0.0] 量子粒子のレーザー駆動非線形ダイナミクスを解析的に研究する。
空間の幾何学は、多様体上の有界状態をサポートするポテンシャル的な項をもたらす。
クラマース・ヘネベルガーフレームにおけるシュル・オーディンガー型方程式を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 10:57:34 GMT)
Keep Moving: identifying task-relevant subspaces to maximise plasticity
for newly learned tasks [0.0] 継続学習アルゴリズムは、事前情報を保持しながら、新しい知識を獲得しようとする。
これらのアルゴリズムは、しばしば安定性を強調し、新しいタスクを学習する際のネットワーク更新を制限する。
多くの場合、そのような制約はモデルの可塑性、すなわち新しいタスクの要求に適応するモデルの能力にコストがかかる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 13:30:44 GMT)
Kadanoff-Baym equations for interacting systems with dissipative
Lindbladian dynamics [0.0] エム散逸性NEGF理論に対する第二量子化法を提案する。
多体リンドブラッド作用素に対する図式摂動理論を一般化し、形式主義は相関的および散逸的な実時間シミュレーションを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 16:51:32 GMT)
Investigating Subtler Biases in LLMs: Ageism, Beauty, Institutional, and
Nationality Bias in Generative Models [0.0] 本稿では, 年齢や美しさなど, 研究の少ない, 連続的な, 次元に沿ったバイアスについて検討する。
実験心理学において, LLMは, 特定の社会集団に対して, 肯定的あるいは否定的な感情の偏見を広く保持するか否かを問う。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 21:52:50 GMT)
Interpolating many-body wave functions for accelerated molecular
dynamics on near-exact electronic surfaces [0.0] 本稿では、強相関分子系と機械学習加速分子動力学を橋渡しする実践的アプローチについて述べる。
我々は、その後のダイナミクスに対して、ほぼ正確なポテンシャルエネルギー表面への証明可能な収束を示す。
平均場表面における従来の機械学習やアブイニシアチブダイナミクスの質的改善を強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 22:03:37 GMT)
Intermodulation spectroscopy and the nonlinear response of two-level
systems in superconducting coplanar waveguide resonators [0.0] 2レベルシステム(TLS)損失は超伝導量子回路のコヒーレンスを制限する。
この非線形性による周波数混合をコプラナー導波路共振器に適用することにより観測する。
調和バランス再構成を用いて,デバイス-TLS相互作用の非線形パラメータを復元する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 15:57:57 GMT)
Integrability and complexity in quantum spin chains [0.0] 可積分系は、汎用系の進化よりも定量的な意味で単純であるべきである。
我々は、与えられた量子ハミルトニアンの固有ベクトルの観点から特定の行列を構成することによって、この種の接続を提供する。
この接続が量子スピン鎖の具体的な例でどのように機能するかを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 15:45:31 GMT)
IntSat: Integer Linear Programming by Conflict-Driven
Constraint-Learning [0.0] いわゆる Conflict-Driven Clause-Learning スキームを線形プログラミングに拡張する。
本稿では,これらの手法を効率的に実装する方法を説明し,改善の可能性について論じる。
我々の研究は、非常に未成熟な段階でも、我々の技術はICP解決における最先端技術に対する有用な補完であることを示す基本的な実装で裏付けられている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 12:48:40 GMT)
Initial correlations in open quantum systems are always detectable [0.0] システムと環境の相関が常に検出可能であることを示す。
また、相関関係全体を局所的に検出できる最適ユニタリ進化の存在条件も見いだす。
一方,システムと環境との間の初期相関が常に検出不能である場合も見いだせる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 10:22:36 GMT)
In-Vivo Hyperspectral Human Brain Image Database for Brain Cancer
Detection [0.0] 本論文は欧州プロジェクトHELICoiDの枠組みとして開発されている。
続いて、ヒト脳組織における最初のハイパースペクトルデータベースを生成する方法が提示された。
ハイパースペクトルのデータはすべて、パブリックリポジトリで利用可能になっている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 15:58:45 GMT)
I would love this to be like an assistant, not the teacher: a voice of the customer perspective of what distance learning students want from an Artificial Intelligence Digital Assistant [0.0] 本研究では,仮想AIデジタルアシスタント(AIDA)の設計に関する10人のオンライン・遠隔学習学生の認識について検討した。
参加者全員が、リアルタイムのアシストとクエリの解決、学術的なタスクのサポート、パーソナライゼーションとアクセシビリティのサポート、そして感情的および社会的サポートにAIツールを使用することのメリットを研究し、報告しながら、そのようなAIツールの有用性について同意した。
学生の懸念は、AIDA、データプライバシとデータ利用、運用上の課題、学術的完全性と誤用、教育の将来に関する倫理的・社会的意味に関するものである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 08:10:41 GMT)
Hermite Neural Network Simulation for Solving the 2D Schrodinger
Equation [0.0] その目的は、ニューラルネットワークとコロケーション法に基づくHermite関数の混合を用いて、十分な精度でシュロディンガー方程式を解くことであった。
シュロディンガー方程式は無限領域で定義され、ヘルミテ函数を活性化関数として用いると精度が良くなる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 12:51:25 GMT)
Hard confinement of a two-particle quantum system using the variational
method [0.0] この手法は、2粒子量子系の2つのポテンシャルモデルにおけるハード閉じ込めの研究に用いられる。
$|psi|2$ の振る舞い、原点の波動関数(WFO)、および平均半径 $evr$ の振る舞いは異なる状況で計算される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 16:12:08 GMT)
Generation of heralded vector-polarized single photons in remotely
controlled topological classes [0.0] 電圧制御されたスピン-軌道角運動量変換器qプレート装置によりレーザビームを形成する。
このようなビームは、自然パラメトリックダウンコンバージョン(SPDC)フォトンペア源のポンプとして使用される。
本研究は,ベクトル偏光構造だけでなく,強度/位相分布の単一光子移動に対するフルポンプを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 19:44:44 GMT)
Generalizing measurement-induced phase transitions to information
exchange symmetry breaking [0.0] 情報力学は進化状態の R'enyi と von-Neumann エントロピーを用いて研究される。
エンタングルメント遷移は,情報交換対称性の自発的な破れとして理解することができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 19:32:15 GMT)
Functional Partial Least-Squares: Optimal Rates and Adaptation [0.0] 共役勾配法に関連する機能的最小二乗推定器(PLS)の新たな定式化を提案する。
推定器は楕円体のクラス上で(ほぼ)最適収束率を達成することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 23:47:47 GMT)
Fully Differentiable Lagrangian Convolutional Neural Network for
Continuity-Consistent Physics-Informed Precipitation Nowcasting [0.0] 本稿では,データ駆動学習と物理インフォームドドメイン知識を組み合わせた降水流の畳み込みニューラルネットワークモデルを提案する。
そこで我々は,従来の外挿手法を取り入れたラグランジアンダブルU-Net for Physics-Informed Nowcastingを提案する。
我々の評価に基づいて、LUPINは選択したベンチマークのパフォーマンスと一致し、他のラグランジアン機械学習モデルへの扉を開く。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 15:13:30 GMT)
Fr\'echet random forests for metric space valued regression with non
euclidean predictors [0.0] 我々はFr'echet木とFr'echetランダムフォレストを導入し、入力変数と出力変数が一般的な距離空間で値を取るデータを処理する。
データ駆動分割を用いたFr'echet回帰図予測器の一貫性定理をFr'echetの純粋にランダムな木に適用する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 12:41:29 GMT)
Flat-band engineering of quasi-one-dimensional systems via
supersymmetric transformations [0.0] 準1次元結晶モデルをスペクトル設計するための体系的手法を提案する。
この方法は、当初知られていた擬-スピン-1/2モデルに適用される超対称変換に基づいている。
結果は、Su-Schriefer-Heeger鎖が局所的に格子スタブに変換される2つの例で示される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 09:03:28 GMT)
Fast emulation of fermionic circuits with matrix product states [0.0] オープンソースMPS対応FQEインタフェース(MPS-FQE)を提案する。
このソフトウェアは、ほとんどの基本的なテンソル操作にオープンソースのpyblock3とblock2ライブラリを使用する。
本稿では,短期的およびフォールトトレラントな量子アルゴリズムに関するいくつかの応用例を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 19:09:19 GMT)
Fast counter-diabatic Thouless pumping in the Rice-Mele mode [0.0] チューレスポンピング(Thouless pumping)は、周期的に変化するハミルトニアンが量子化された電荷を伝達できる輸送現象である。
我々は,ライス・ミールモデルの各結合の励起電荷が,トポロジカルに定量化されたチャーン数によって与えられることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 18:18:32 GMT)
Exploring the Phase Diagram of the quantum one-dimensional ANNNI model [0.0] この研究は、アルゴリズム構築の様々な段階において、QMLとTNを具体的に結合することを目的としている。
この研究は、教師なしおよび教師なしの技術を用いて、ANNNIモデルの位相図再構成に焦点を当てた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 19:04:10 GMT)
Exploring Precision and Recall to assess the quality and diversity of
LLMs [0.0] 本稿では,Llama-2やMistralといった大規模言語モデル(LLM)の新たな評価フレームワークを提案する。
このアプローチにより、コーパスの整合を必要とせず、生成したテキストの品質と多様性を微妙に評価できる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 13:53:26 GMT)
Evolution of strictly localized states in non-interacting quantum field
theories with background fields [0.0] コンパクトな空間支持を有するスピン-1/2フェルミオンおよびスピン-0ボソニック波束の構成について検討した。
完全局所化波束を構築するために,正電荷と負電荷の両方の粒子を考慮した空間密度演算子を導入する。
この定式化は、超臨界静電気ステップに衝突する厳密な局所波束のクライントンネル力学を数値計算することによって説明される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 23:44:00 GMT)
Evaluation of EAP Usage for Authenticating Eduroam Users in 5G Networks [0.0] 本稿では,テスト環境における被験者の分析から得られた重要な知見を紹介する。
この接続の実装には、認証と信頼性を確保するための特定のプロトコルが必要である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 18:44:57 GMT)
Error correction of parity-encoding-based annealing through post-readout
decoding [0.0] 我々はモンテカルロシミュレーションを通して、この冗長符号化がパリティ符号化方式の不効率性と計算コストの問題を解決するために利用されることを示した。
本研究は,QAを短期量子技術で実現するためのパリティ符号化方式の可能性を明らかにするものである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 08:05:25 GMT)
Entanglement transitions in quantum-enhanced experiments [0.0] 関心のシステムから情報を伝達し、量子コンピュータで処理する量子強化実験は、サンプリングタスクにおいて指数関数的優位性を持つ可能性がある。
古典的な実験で生じる測定誘起相転移(MIPT)と同様に、量子化実験も絡み合い相転移を示すことを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 19:32:12 GMT)
Entanglement Degradation in Causal Diamonds [0.0] エンタングルメント分解は、地平線が時空の領域へのアクセスを制限するとき、相対論的量子情報において一般的な予測であるように見える。
また,慣性オブザーバ(Alice)とダイアモンドオブザーバ(Dave)からなる絡み合ったシステムの場合,同様の劣化が生じることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 02:48:43 GMT)
Enhancing Quantum Optimization with Parity Network Synthesis [0.0] パリティネットワーク合成と線形回路インバージョンのための一組のアルゴリズムを提案する。
これらのアルゴリズムは、QAOA回路の対角成分を構築することができ、一般に2つのキュービットゲートの点で最も高価である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 22:11:52 GMT)
Enhancement-Driven Pretraining for Robust Fingerprint Representation
Learning [0.0] 本稿では,強化に基づく事前学習を利用して,頑健な指紋表現を導出する独自の手法を提案する。
公開されている指紋データを用いて実験した結果,検証性能が著しく向上したことが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 17:36:56 GMT)
Enabling Zero Trust Security in IoMT Edge Network [0.0] Internet of Medical Things(IoMT)は、患者のデータ豊富なセグメントを扱う。
アクセス制御は、IoMTの信頼性を確保する重要な側面である。
We propose Soter, a Zero-Trust based authentication system for the IoMT。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 00:53:30 GMT)
Dynamic nowcast of the New Zealand greenhouse gas inventory [0.0] ニュージーランドの国内排ガス在庫は、現在15～27カ月前に報告されている。
本稿では,ニュージーランドの温室効果ガス排出量を現在(動的に見積もる)機械学習手法を提案する。
主な発見は、2020年以来の国内総排出量の0.2%減少である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 22:19:43 GMT)
Discovery of an exchange-only gate sequence for CNOT with record-low
gate time using reinforcement learning [0.0] 交換のみの量子計算はスピンベースの量子計算のバージョンであり、磁場による個々のスピンの制御の難しさを完全に回避している。
交換のみの量子計算の課題は、必要な論理量子ゲートを生成する短いシーケンスを見つけることである。
我々は、CNOTとCZの2ビットゲートを実現する交換ゲート列の最適化に強化学習を適用した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 10:42:25 GMT)
Discovering and exploring cases of educational source code plagiarism
with Dolos [0.0] Dolosは、教育ソースコードの盗作行為を検出し予防するためのツールのエコシステムである。
教育者は、ブラウザで新しいWebアプリから、プラジャリズムパイプライン全体を実行できる。
新しいダッシュボードは、ソースファイルのコレクションが盗作の疑いのあるケースを含んでいるかどうかを即座に評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 17:47:11 GMT)
Developing an Optimal Model for Predicting the Severity of Wheat Stem
Rust (Case study of Arsi and Bale Zone) [0.0] 平均気温、平均最低気温、平均降雨量、平均気温、異なる小麦品種などのパラメータを検討した。
その結果,全季節降雨がコムギ茎さびの発生に有意な影響を及ぼした。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 07:48:59 GMT)
Darwin Turing Dawkins: Building a General Theory of Evolution [0.0] ダーウィン進化はDNAに格納されている遺伝子にのみ適用されるわけではない。
もしあなたがなぜいつ死ぬのかを知りたければ、この本は役に立ちます。
もしコンピュータ革命がどこへ向かっているのか心配なら、この本はいくつかの答えを提供するかもしれない。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 01:27:21 GMT)
DHR bimodules of quasi-local algebras and symmetric quantum cellular
automata [0.0] 二重スピンフリップ作用 $mathbbZ/2mathbbZtimes mathbbZ/2mathbbZZcurvearrowright mathbbC2otimes mathbbC2$ に対して、1D の対称 QCA 対称有限深さ回路群は$S_3$ のコピーを含んでいるので非アーベルであることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 19:10:03 GMT)
DABS-LS: Deep Atlas-Based Segmentation Using Regional Level Set
Self-Supervision [0.0] コクラーインプラント(英語: Cochlear implants、CI)は、重度から先天的な難聴の治療に用いられる神経義肢である。
聴覚神経線維(ANF)のCI刺激の患者特異的モデリングは、聴覚学者がCIプログラミングを改善するのに役立つ。
ANFsの局在は、ANFsが非常に小さく、臨床画像では直接見えないため、困難である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 03:22:58 GMT)
Cryptography: Classical versus Post-Quantum [0.0] 量子後暗号の古典暗号に対する優位性について論じる。
我々は、ポスト量子時代の機密情報のセキュリティを保証するために、ポスト量子暗号の開発が不可欠であると結論付けている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 10:56:45 GMT)
Credential Control Balance: A Universal Blockchain Account Model Abstract From Bank to Bitcoin, Ethereum External Owned Account and Account Abstraction [0.0] 本稿では、ブロックチェーンアカウント開発に関する包括的なレビューから、ユニバーサルなブロックチェーンアカウントモデルを開始する。
モデル解析法を用いて、会計の進捗を分析し、ハイレベルな新しい会計モデルを作成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 12:04:39 GMT)
Covering a Graph with Minimal Local Sets [0.0] 局所集合は、局所補完の下で不変なグラフ構造であり、元々は量子コンピューティングの文脈で導入された。
任意のグラフは最小限の局所集合で被覆できることを示す。
時間内に最小限の局所集合被覆を求めるアルゴリズムを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 13:32:03 GMT)
Controlling collisional loss and scattering lengths of ultracold dipolar
molecules with static electric fields [0.0] 静電場を用いた遮蔽による極性分子間の反発障壁の創出について検討する。
各分子について、散乱長の変動をフィールドで計算し、新しい物理を探求する可能性についてコメントする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 19:02:22 GMT)
Connect the dots: Dataset Condensation, Differential Privacy, and
Adversarial Uncertainty [0.0] この研究は、(epsilon$, $delta$)-差分プライバシーとの接続を描画することで、データセットの凝縮の基盤となるメカニズムを理解することに重点を置いている。
最適雑音レベルを達成するのに最適な手法として,逆不確実性法として$epsilon$が提案される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 03:12:22 GMT)
Cloud Kitchen: Using Planning-based Composite AI to Optimize Food
Delivery Process [0.0] 本稿では,食品デリバリーを行うレストランの意思決定ツールとして,Cloud Kitchenプラットフォームを提案する。
プラットフォームは、レストランやシミュレーターと通信するためのインターフェースを提供するTechnology-Specific Bridge (TSB) で構成されている。
当社のプラットフォームによる意思決定は,現実の過去のデータセットを用いて,納品の遅れを減らすことで,顧客満足度を向上させることができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 14:31:33 GMT)
Classically computing performance bounds on depolarized quantum circuits [0.0] 我々は、分極ノイズの存在下で量子回路の出力状態によって達成可能な最小エネルギー上の証明可能な下界を計算する。
提案手法は,雑音量子回路の性能に依存する回路構造境界を与えることができるという理論的,数値的な証拠を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 14:06:07 GMT)
Building Trees for Probabilistic Prediction via Scoring Rules [0.0] 非パラメトリックな予測分布を生成するために木を修正することを研究する。
木を構築するための標準的な手法は、良い予測分布にはならないかもしれない。
我々は,適切なスコアリングルールに基づいて,木の分割基準を1つに変更することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 20:04:13 GMT)
Avoiding decoherence with giant atoms in a two-dimensional structured
environment [0.0] 我々は、巨大原子が2次元の正方格子の空洞と結合する際にどのように振る舞うかを研究する。
連続体(BIC)における境界状態は、巨大原子が脱コヒーレンスを避けるために果たす役割を述べる。
光と物質の間の相互作用は、量子シミュレーションや量子情報処理に応用できるかもしれない。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 18:31:56 GMT)
Assessing Large Language Models' ability to predict how humans balance
self-interest and the interest of others [0.0] 生成的人工知能(AI)は意思決定プロセスに革命をもたらす大きな可能性を秘めている。
生成AIを活用することで、人間はデータ駆動の洞察と予測の恩恵を受けることができる。
しかし、AIが意思決定の信頼できるアシスタントになるためには、自己利益と他者の利益のバランスを捉えることが不可欠である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 12:38:53 GMT)
Artificial Intelligence Model for Tumoral Clinical Decision Support
Systems [0.0] 脳腫瘍評価における比較診断は、新しい患者を評価する際に、医療センターの利用可能な情報を用いて類似の症例を比較することができる。
人工知能モデルを活用することで、提案システムは、与えられたクエリに対して最も類似した脳腫瘍を検索することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 13:14:55 GMT)
An Analysis of Language Frequency and Error Correction for Esperanto [0.0] Eo-GPデータセットを用いて包括的周波数解析を行う。
次に,実例から得られたEo-GECデータセットを紹介する。
GPT-3.5 と GPT-4 を用いて,GPT-4 は自動評価と人的評価の両方において GPT-3.5 よりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 02:19:49 GMT)
Absence of Bound States for Quantum Walks and CMV Matrices via
Reflections [0.0] 量子ウォークとカンテロ-モラル-ベラスケス(CMV)行列に対する点スペクトルの欠如を示す。
ユニタリ・ニア・マチュー作用素の位相における算術的非局所化を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 19:12:40 GMT)
A survey on GANs for computer vision: Recent research, analysis and
taxonomy [0.0] Surveyは、GANの概要を提供し、最新のアーキテクチャ、損失関数の最適化、検証メトリクス、アプリケーション領域を示すことを目的としている。
モデルアーキテクチャの異なるバリエーションの効率性を評価するとともに、最適なアプリケーション領域を示す。
本調査の最終目的は,今後の研究者を導く上で,より優れた結果が得られるGANの進化と性能の要約を提供することである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 12:48:21 GMT)
A simple quantum picture of the relativistic Doppler effect [0.0] 相対論的ドップラー効果は、異なる慣性参照フレームの観測者が空間と時間が異なる経験をするという事実に由来する。
本稿では,相対論的ドップラー効果に対する局所的なアプローチについて述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 20:51:47 GMT)
A Stochastic-Geometrical Framework for Object Pose Estimation based on
Mixture Models Avoiding the Correspondence Problem [0.0] 本稿では,複数特徴点の観測に基づくオブジェクトポーズ推定のための新しい幾何学的モデリングフレームワークを提案する。
混合モデルを用いた確率論的モデリングは、正確でロバストなポーズ推定の可能性を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 06:50:34 GMT)
A Predictive Surrogate Model for Heat Transfer of an Impinging Jet on a
Concave Surface [0.0] 本稿では, 円錐面に衝突するパルス噴流の伝熱予測におけるモデル次数削減(MOR)と深層学習の有効性について検討する。
そこで本研究では,Fast Fourier Transformation augmented Artificial Neural Network (FFT-ANN) を用いて,定周波シナリオ下での平均ヌッセルト数を予測する。
POD-LSTM法は, 時間モードの傾向と値の両方を捉えることにより, ランダム周波数インピーダンスシナリオ下での局所熱伝達率を予測するための堅牢な解であることが証明された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 12:41:31 GMT)
A Nonlinear Journey from Structural Phase Transitions to Quantum
Annealing [0.0] 横場における量子イジングスピンの1次元鎖の平衡特性(横場イジング(TFI)モデル)
古典的な$phi4$系における基本位相的孤立波の結合は、量子TFIモデルにおけるスピンフリップに対する横磁場の競合効果の類似であると主張する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 10:24:44 GMT)
A Comparative Analysis of Microrings Based Incoherent Photonic GEMM
Accelerators [0.0] MRRに基づくアナログフォトニックアーキテクチャは、ディープニューラルネットワークにおける行列行列行列乗法を加速するために提案されている。
GEMM関数を実装するために、これらのMRRベースのアーキテクチャは5つの異なる方法で光学信号を操作する。
これらの組織は、異なる大きさのクロストークノイズと光信号損失に影響を及ぼすことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 19:38:18 GMT)
"Understanding AI": Semantic Grounding in Large Language Models [0.0] LLMを含む生成モデルが自己教師型学習の鍵となるため、私たちは最近、AIの世代的転換を目撃しました。
セマンティック・グラウンディングの課題を評価するために,5つの方法論を区別し,議論する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Feb 2024 14:23:55 GMT)