DataComp-LM: In search of the next generation of training sets for language models [200.5] DataComp for Language Models (DCLM)は、制御されたデータセット実験のためのテストベッドであり、言語モデルを改善することを目的としている。
我々は、Common Crawlから抽出された240Tトークンの標準化コーパス、OpenLMフレームワークに基づく効果的な事前学習レシピ、53の下流評価スイートを提供する。
DCLMベンチマークの参加者は、412Mから7Bパラメータのモデルスケールでの重複、フィルタリング、データ混合などのデータキュレーション戦略を実験することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 17:43:05 GMT)
MVGamba: Unify 3D Content Generation as State Space Sequence Modeling [150.8] 本稿では,多視点ガウス再構成器を備えた一般軽量ガウス再構成モデルMVGambaを紹介する。
オフザディテールのマルチビュー拡散モデルを統合することで、MVGambaは単一の画像、スパース画像、テキストプロンプトから3D生成タスクを統一する。
実験により、MVGambaは、すべての3Dコンテンツ生成シナリオで最先端のベースラインを約0.1タイムのモデルサイズで上回ります。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 07:33:42 GMT)
A Survey of Multimodal-Guided Image Editing with Text-to-Image Diffusion Models [117.8] 画像編集は、ユーザーが特定の要求を満たすために、与えられた合成画像または実際の画像を編集することを目的としている。
この分野での最近の顕著な進歩は、テキスト・ツー・イメージ(T2I)拡散モデルの開発に基づいている。
T2Iベースの画像編集手法は、編集性能を大幅に向上させ、マルチモーダル入力でガイドされたコンテンツを修正するためのユーザフレンドリーなインタフェースを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 17:58:52 GMT)
Instruction Pre-Training: Language Models are Supervised Multitask Learners [116.0] 本稿では,事前学習言語モデル(LM)に対して,命令応答対を用いた大規模生コーパスを付加するフレームワークを提案する。
実験では,40以上のタスクカテゴリをカバーする2億の命令応答ペアを合成し,インストラクション事前学習の有効性を検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 16:55:33 GMT)
Understanding Reasoning Ability of Language Models From the Perspective of Reasoning Paths Aggregation [110.7] 我々は、LMを、事前学習時に見られる間接的推論経路を集約することで、新たな結論を導出すると考えている。
我々は、推論経路を知識/推論グラフ上のランダムウォークパスとして定式化する。
複数のKGおよびCoTデータセットの実験と分析により、ランダムウォークパスに対するトレーニングの効果が明らかにされた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 18:46:06 GMT)
Automated Evaluation of Large Vision-Language Models on Self-driving Corner Cases [102.1] 自動運転コーナーケースにおけるLVLMの自動評価のための最初のベンチマークであるCODA-LMを提案する。
テキストのみの大規模言語モデル(LLM)を審査員として使用すると,LVLM審査員よりも人間の嗜好との整合性が向上することを示す。
CODA-VLM は GPT-4V を+21.42% 上回っても GPT-4V と相容れない性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 15:20:50 GMT)
Towards Event-oriented Long Video Understanding [101.5] Event-Benchは、既存のデータセットとヒューマンアノテーションに基づいて構築された、イベント指向の長いビデオ理解ベンチマークである。
VIMは、統合されたイベント集約型ビデオ命令を用いて、ビデオMLLMを強化するコスト効率のよい方法である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 09:14:19 GMT)
Measuring the Evolution of Entanglement in Compton Scattering [101.1] 散乱中の量子絡み合いの挙動は、初期古典的に相関した光子の挙動と同一であり、定数係数は2に等しい。
光子を用いた専用実験は、これらの結果を確認し、最近観察された「デコヒーレンスのパズル」を説明する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 14:21:23 GMT)
Investigating the Pre-Training Dynamics of In-Context Learning: Task Recognition vs. Task Learning [99.1] In-context Learning(ICL)は、タスク認識(TR)とタスク学習(TL)の2つの主要な能力に起因する可能性がある。
ICLの出現の事前学習のダイナミクスを調べることで、第一歩を踏み出す。
そこで本研究では,この2つの機能を推論時によりよく統合するための,シンプルで効果的な手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 06:37:47 GMT)
All Languages Matter: On the Multilingual Safety of Large Language Models [96.5] 我々は、大規模言語モデル(LLM)のための最初の多言語安全ベンチマークを構築した。
XSafetyは、複数の言語ファミリーにまたがる10言語にわたる14種類の一般的な安全問題をカバーしている。
本稿では,ChatGPTの多言語安全性向上のための簡易かつ効果的なプロンプト手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 14:15:23 GMT)
MACAROON: Training Vision-Language Models To Be Your Engaged Partners [95.3] 大規模視覚言語モデル(LVLM)は、質問が曖昧でラベルが付されていない場合でも詳細な応答を生成する。
本研究では,LVLMを受動的回答提供者から積極的参加パートナーへ移行することを目的とする。
我々は、LVLMに対して、ラベルなし質問に対するコントラスト応答対を自律的に生成するように指示する、ContrAstive pReference Optimizationのための自己iMaginAtionであるMACAROONを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 09:27:33 GMT)
LLM-A*: Large Language Model Enhanced Incremental Heuristic Search on Path Planning [92.0] 経路計画はロボット工学と自律航法における基本的な科学的問題である。
A*やその変種のような伝統的なアルゴリズムは、パスの妥当性を保証することができるが、状態空間が大きくなるにつれて、計算とメモリの非効率が著しく低下する。
本稿では, A* の正確なパスフィニング能力と LLM のグローバルな推論能力とを相乗的に組み合わせた LLM ベースの経路計画法を提案する。
このハイブリッドアプローチは、特に大規模シナリオにおいて、パス妥当性の完全性を維持しながら、時間と空間の複雑さの観点からパスフィニング効率を向上させることを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 01:24:30 GMT)
Open-YOLO 3D: Towards Fast and Accurate Open-Vocabulary 3D Instance Segmentation [91.4] 高速かつ高精度なオープン語彙型3Dインスタンスセグメンテーション手法Open-YOLO 3Dを提案する。
オープンな3Dインスタンスセグメンテーションのために、マルチビューRGB画像からの2Dオブジェクト検出のみを効果的に活用する。
テキストプロンプトと3Dマスクとのマッチング性能は、2Dオブジェクト検出器でより高速に実現できることを実証的に見出した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 09:29:26 GMT)
DeciMamba: Exploring the Length Extrapolation Potential of Mamba [89.1] 本研究では,マンバに特化して設計された文脈拡張手法であるDeciMambaを紹介する。
DeciMambaは、トレーニング中に見たものよりも25倍長く、余分な計算資源を使わずに、コンテキスト長を外挿できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 17:40:18 GMT)
On the Representational Capacity of Neural Language Models with Chain-of-Thought Reasoning [87.7] CoT推論による現代言語モデル(LM)の性能向上
LMは弦上の分布の族を確率的チューリングマシンと同一に表現できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 10:59:02 GMT)
Action2Sound: Ambient-Aware Generation of Action Sounds from Egocentric Videos [87.3] 環境に配慮した新しいオーディオ生成モデルAV-LDMを提案する。
そこで本研究では,Wild トレーニングビデオの環境背景音からアクション音を遠ざけるための,新しいオーディオコンディショニング機構を考案した。
我々の研究は、自然の背景音を持つ未処理クリップからトレーニングを受けたにもかかわらず、観察された映像コンテンツに忠実に焦点を合わせる最初のものである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 17:42:59 GMT)
Towards Global Optimality for Practical Average Reward Reinforcement Learning without Mixing Time Oracles [83.9] Multi-level Actor-Critic (MAC) フレームワークには、MLMC (Multi-level Monte-Carlo) 推定器が組み込まれている。
MACは、平均報酬設定において、既存の最先端ポリシーグラデーションベース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） (Thu, 20 Jun 2024 22:26:42 GMT)
Fantastic Copyrighted Beasts and How (Not) to Generate Them [83.8] 著作権のある文字は、画像生成サービスにとって難しい課題となる。
少なくとも1つの訴訟は、これらのキャラクターの世代に基づいて損害を受けた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 17:38:16 GMT)
Prism: A Framework for Decoupling and Assessing the Capabilities of VLMs [83.2] 視覚的問題解決に関わる知覚と推論のプロセスを切り離すために設計された革新的フレームワークであるPrismを提示する。
プリズムは、VLMを利用してテキスト形式で視覚情報を抽出・調音する知覚段階と、抽出された視覚情報に基づいて応答を定式化する推論段階と、2つの異なる段階から構成される。
私たちの分析フレームワークは、視覚言語タスクのコスト効率のよいソリューションとして、Prismの可能性について、いくつかの貴重な洞察を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 17:54:03 GMT)
Prospector Heads: Generalized Feature Attribution for Large Models & Data [82.0] 本稿では,説明に基づく帰属手法の効率的かつ解釈可能な代替手段であるプロスペクタヘッドを紹介する。
入力データにおけるクラス固有のパターンの解釈と発見を、プロファイラヘッドがいかに改善できるかを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 00:29:16 GMT)
Jailbreaking as a Reward Misspecification Problem [80.5] 本稿では,この脆弱性をアライメントプロセス中に不特定性に対処する新たな視点を提案する。
本稿では,報酬の誤特定の程度を定量化するための指標ReGapを紹介し,有害なバックドアプロンプトを検出する上での有効性とロバスト性を示す。
ReMissは、様々な目標に整列したLDMに対して対向的なプロンプトを生成する自動レッドチームリングシステムである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 15:12:27 GMT)
On the Convergence of Adaptive Gradient Methods for Nonconvex Optimization [80.0] 我々は、勾配収束法を期待する適応勾配法を証明した。
解析では、非理解勾配境界の最適化において、より適応的な勾配法に光を当てた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 16:13:13 GMT)
Is Translation All You Need? A Study on Solving Multilingual Tasks with Large Language Models [79.5] 大規模言語モデル (LLM) は多言語機能を示しているが、トレーニングコーパスの不均衡のため、主に英語中心である。
この作業は、NLPタスクから実際のユーザクエリまで、評価を拡張します。
深い言語理解を必要とする文化関連のタスクでは、ネイティブ言語のプロンプトがより有望になる傾向があります。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 11:09:42 GMT)
Exploring Fine-Grained Representation and Recomposition for Cloth-Changing Person Re-Identification [78.5] 補助的なアノテーションやデータなしに両方の制約に対処するために,新しいFIne-fine Representation and Recomposition (FIRe$2$) フレームワークを提案する。
FIRe$2$は、広く使われている5つのRe-IDベンチマークで最先端のパフォーマンスを実現することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 11:47:21 GMT)
CodeRAG-Bench: Can Retrieval Augment Code Generation? [78.4] 検索拡張生成を用いたコード生成の系統的,大規模な解析を行う。
まず、コード生成タスクの3つのカテゴリを含む総合的な評価ベンチマークであるCodeRAG-Benchをキュレートする。
CodeRAG-Bench上のトップパフォーマンスモデルについて、1つまたは複数のソースから検索したコンテキストを提供することにより検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 16:59:52 GMT)
LayerMatch: Do Pseudo-labels Benefit All Layers? [77.6] 半教師付き学習はラベル付きデータの依存性を軽減するための有望なソリューションを提供する。
我々はGrad-ReLUとAvg-Clusteringという2つの層固有の擬似ラベル戦略を開発した。
提案手法は,標準的な半教師付き学習ベンチマークにおいて,例外的な性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 11:25:50 GMT)
Fast Computation of Optimal Transport via Entropy-Regularized Extragradient Methods [75.3] 2つの分布間の最適な輸送距離の効率的な計算は、様々な応用を促進するアルゴリズムとして機能する。
本稿では,$varepsilon$加法精度で最適な輸送を計算できるスケーラブルな一階最適化法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 15:13:25 GMT)
EnTruth: Enhancing the Traceability of Unauthorized Dataset Usage in Text-to-image Diffusion Models with Minimal and Robust Alterations [73.9] 本稿では、未承認のデータセット使用のトレーサビリティを高める新しいアプローチであるEnTruthを紹介する。
テンプレートの暗記を戦略的に取り入れることで、EnTruthは不正なモデルの特定の振る舞いを侵害の証拠として引き起こすことができる。
本手法は, 暗記の正当性を調査し, 著作権保護に利用し, 呪いを祝福する最初の方法である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 02:02:44 GMT)
MapGPT: Map-Guided Prompting with Adaptive Path Planning for Vision-and-Language Navigation [73.8] GPTを装備した身体的エージェントは、様々なタスクにまたがる異常な意思決定と一般化能力を示した。
本稿では,グローバルな探索を促進するオンライン言語地図を提供するMapGPTという,地図誘導型GPTエージェントについて紹介する。
本設計の利点を生かして,地図に基づく多段階経路計画を行うエージェントを支援する適応型計画手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 07:23:45 GMT)
VLBiasBench: A Comprehensive Benchmark for Evaluating Bias in Large Vision-Language Model [72.1] VLBiasBenchは、LVLM(Large Vision-Language Models)におけるバイアスの評価を目的としたベンチマークである。
我々は、年齢、障害状態、性別、国籍、身体的外観、人種、宗教、職業、社会的経済状態、および2つの交叉バイアスカテゴリー(人種x性、人種x社会経済状態)を含む9つの異なる社会バイアスカテゴリーを含むデータセットを構築した。
15のオープンソースモデルと1つの高度なクローズドソースモデルに対して広範な評価を行い、これらのモデルから明らかになったバイアスに関する新たな洞察を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 10:56:59 GMT)
Memory-Efficient Gradient Unrolling for Large-Scale Bi-level Optimization [71.4] 従来の勾配に基づく二段階最適化アルゴリズムは、大規模アプリケーションの要求を満たすには不適である。
両レベル最適化のためのメタ勾配の偏りのない近似を実現するための$(textFG)2textU$を導入する。
$(textFG)2textU$は本質的に並列コンピューティングをサポートするように設計されており、大規模分散コンピューティングシステムを効果的に活用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 08:21:52 GMT)
Understanding Different Design Choices in Training Large Time Series Models [71.2] 不均一な時系列データに基づく大規模時系列モデル(LTSMs)のトレーニングには,ユニークな課題が伴う。
本稿では,時系列データに合わせた新しい統計プロンプトである,時系列プロンプトを提案する。
textttLTSM-bundleを導入します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 07:09:19 GMT)
Contextual Continuum Bandits: Static Versus Dynamic Regret [70.7] 本研究では,学習者が側情報ベクトルを逐次受信し,凸集合内の行動を選択する,文脈連続帯域幅問題について検討する。
線形な静的な後悔を実現するアルゴリズムは,任意のアルゴリズムを拡張して,線形な動的後悔を実現することができることを示す。
インテリアポイント法にインスパイアされ,自己協和障壁を用いるアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 16:47:04 GMT)
Model Merging and Safety Alignment: One Bad Model Spoils the Bunch [70.6] LLM(Merging Large Language Models)は、複数の専門家のLLMを1つの汎用モデルに結合するコスト効率のよい手法である。
現在のアプローチでは、マージ時の安全性の整合性の重要性を見落とし、非常に不整合のモデルに繋がることが多い。
我々は,既存の手法がドメインの専門知識を伝達するだけでなく,ミスアライメントを伝播することを示すために,いくつかの一般的なモデルマージ手法を評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 17:59:58 GMT)
Unified Active Retrieval for Retrieval Augmented Generation [69.6] Retrieval-Augmented Generation (RAG)では、検索は必ずしも役に立たない。
既存のアクティブ検索手法は2つの課題に直面している。
彼らは通常、様々な種類の命令を扱うのに苦労する単一の基準に頼っている。
それらは特殊で高度に区別された手順に依存しており、それらを組み合わせることでRAGシステムはより複雑になる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 06:31:17 GMT)
xCOMET-lite: Bridging the Gap Between Efficiency and Quality in Learned MT Evaluation Metrics [69.1] xCOMETのような最先端の機械翻訳評価指標は、人間の判断と高い相関性を得るが、大きなエンコーダに依存している。
我々は, 蒸留, 定量化, プルーニング技術を用いて, 効率的なxCOMET代替品を作成する。
量子化により,xCOMETは3倍の圧縮が可能であり,品質劣化は生じない。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 17:58:34 GMT)
Synthesizing Multimodal Electronic Health Records via Predictive Diffusion Models [69.1] EHRPDと呼ばれる新しいEHRデータ生成モデルを提案する。
時間間隔推定を組み込んだ拡散モデルである。
我々は2つの公開データセットで実験を行い、忠実さ、プライバシー、実用性の観点からEPHPDを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 02:20:23 GMT)
Predicting Probabilities of Error to Combine Quantization and Early Exiting: QuEE [68.6] 本稿では,量子化と早期出口動的ネットワークを組み合わせたより一般的な動的ネットワークQuEEを提案する。
我々のアルゴリズムは、ソフトアーリーエグジットや入力依存圧縮の一形態と見なすことができる。
提案手法の重要な要素は、さらなる計算によって実現可能な潜在的な精度向上の正確な予測である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 15:25:13 GMT)
MMBench-Video: A Long-Form Multi-Shot Benchmark for Holistic Video Understanding [67.6] 本稿では,ビデオ理解において大規模視覚言語モデル(LVLM)を厳格に評価するための定量的なベンチマークであるMMBench-Videoを紹介する。
MMBench-VideoにはYouTubeの長いビデオが組み込まれており、フリーフォームの質問を採用し、実用的なユースケースを反映している。
ベンチマークは、慎重に構築された能力の分類に従って人間に注釈を付けることで、モデルの時間的推論スキルを調査するために慎重に作成されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 17:26:01 GMT)
Evaluating Implicit Bias in Large Language Models by Attacking From a Psychometric Perspective [66.3] 我々は,大規模言語モデルが特定のグループに対する暗黙の偏見を厳格に評価する。
我々は,4つの共通のバイアス型の評価データセットを構築した3つのアタックアプローチ,すなわちDguise,Deception,Teachingを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 06:42:08 GMT)
The Reason behind Good or Bad: Towards a Better Mathematical Verifier with Natural Language Feedback [66.1] 自然言語フィードバック強化検証手法である textbfMath-Minos を提案する。
実験の結果,自然言語フィードバックの小さなセット(30k)が検証器の性能を大幅に向上させることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 06:42:27 GMT)
Co-training for Low Resource Scientific Natural Language Inference [65.4] 遠隔教師付きラベルに分類器のトレーニング力学に基づいて重みを割り当てる新しいコトレーニング手法を提案する。
予測された信頼度に対する任意のしきい値に基づいてサンプルをフィルタリングするのではなく、重要重みを割り当てることにより、自動ラベル付きデータの使用を最大化する。
提案手法は、遠隔監視ベースラインに対するマクロF1の1.5%の改善と、他の強力なSSLベースラインよりも大幅に改善されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 18:35:47 GMT)
OR-Bench: An Over-Refusal Benchmark for Large Language Models [65.3] 大きな言語モデル(LLM)は、悪意のある出力を防ぐために慎重に安全アライメントを必要とする。
本研究では,大規模に有害なプロンプトを自動生成する新しい手法を提案する。
次に,8つのモデルファミリーにまたがる25のLLMの過剰拒絶量を測定するための総合的研究を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 05:22:38 GMT)
SORRY-Bench: Systematically Evaluating Large Language Model Safety Refusal Behaviors [65.0] 安全でないユーザリクエストを認識して拒否する、大規模な言語モデル(LLM)の既存の評価は、3つの制限に直面している。
まず、既存の手法では、安全でないトピックの粗い粒度を使い、いくつかのきめ細かいトピックを過剰に表現している。
第二に、プロンプトの言語的特徴とフォーマッティングは、様々な言語、方言など、多くの評価において暗黙的にのみ考慮されているように、しばしば見過ごされる。
第3に、既存の評価は大きなLCMに頼っているため、コストがかかる可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 17:56:07 GMT)
ALERT: A Comprehensive Benchmark for Assessing Large Language Models' Safety through Red Teaming [64.9] ALERTは、新しいきめ細かいリスク分類に基づいて安全性を評価するための大規模なベンチマークである。
脆弱性を特定し、改善を通知し、言語モデルの全体的な安全性を高めることを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 07:23:06 GMT)
Attractor Memory for Long-Term Time Series Forecasting: A Chaos Perspective [63.6] textbftextitAttraosはカオス理論を長期時系列予測に取り入れている。
本研究では,AttraosがPatchTSTと比較して,パラメータの12分の1しか持たない主流データセットやカオスデータセットにおいて,LTSF法よりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 04:42:13 GMT)
Leveraging Collection-Wide Similarities for Unsupervised Document Structure Extraction [62.0] 本稿では,コレクション内の文書の典型的構造を特定することを提案する。
任意のヘッダのパラフレーズを抽象化し、各トピックを各ドキュメントのロケーションにグルーピングします。
文書間の類似性を利用した教師なしグラフベース手法を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 14:43:51 GMT)
Inference-Time Decontamination: Reusing Leaked Benchmarks for Large Language Model Evaluation [61.4] ベンチマークの漏洩は、大規模言語モデルの真のパフォーマンスの正確な評価を防ぐことができる。
この問題に対処するため,ITD(Inference-Time Decontamination)を提案する。
ITDは、GSM8Kで22.9%、MMLUで19.0%の膨張精度を低下させる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 04:35:59 GMT)
CriDiff: Criss-cross Injection Diffusion Framework via Generative Pre-train for Prostate Segmentation [60.6] CridiffはCrisscross Injection Strategy(CIS)とGenerative Pre-train(GP)アプローチによる2段階の機能注入フレームワークである。
CISでは,複数レベルのエッジ特徴と非エッジ特徴を効果的に学習するために,並列コンディショナーを2つ提案した。
GPアプローチは、追加パラメータを追加することなく、画像特徴と拡散モデルとの矛盾を緩和する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 10:46:50 GMT)
Seamless Language Expansion: Enhancing Multilingual Mastery in Self-Supervised Models [60.1] 既存のSSLモデルにLoRAを統合して新しい言語を拡張する適応手法を提案する。
また、既存の言語における能力を維持するために、データの組み合わせと再クラスタ化を含む保存戦略も開発している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 08:13:30 GMT)
Learning to Plan for Retrieval-Augmented Large Language Models from Knowledge Graphs [59.8] 知識グラフ(KG)から得られた計画データを用いて,大規模言語モデル(LLM)計画能力を向上するための新しいフレームワークを提案する。
KGデータで微調整されたLLMは、計画能力を向上し、検索を含む複雑なQAタスクを処理するのがより適している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 13:07:38 GMT)
LEMMA: Towards LVLM-Enhanced Multimodal Misinformation Detection with External Knowledge Augmentation [58.5] 外部知識を付加したLVLM強化マルチモーダル誤報検出システム LEMMAを提案する。
提案手法は,Twitter と Fakeddit のデータセットにおいて,上位ベースライン LVLM の精度を 7% と 13% に向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 20:20:30 GMT)
DREW : Towards Robust Data Provenance by Leveraging Error-Controlled Watermarking [58.4] 誤り訂正符号と透かしを用いたデータ検索法(DREW)を提案する。
DREWはランダムに参照データセットをクラスタ化し、各クラスタに独自のエラー制御された透かしキーを注入する。
関連するクラスタを特定した後、最も正確な一致を見つけるために、クラスタ内に埋め込みベクトル類似性検索を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 15:25:05 GMT)
PIN: A Knowledge-Intensive Dataset for Paired and Interleaved Multimodal Documents [58.4] PINフォーマットは、知識の強度、スケーラビリティ、多様なトレーニングモダリティのサポートの3つの基本原則に基づいて構築されている。
PIN-14Mは中国語と英語の多種多様な情報源から得られた1400万のサンプルからなるオープンソースデータセットである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 01:43:08 GMT)
White Men Lead, Black Women Help? Benchmarking Language Agency Social Biases in LLMs [58.3] 言語エージェンシーは、テキストにおける社会的偏見を評価する上で重要な側面である。
従来の研究はしばしば、エージェント語と共用語を識別する文字列マッチング技術に依存していた。
本稿では,言語庁バイアス評価ベンチマークを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 07:44:17 GMT)
GraphReader: Building Graph-based Agent to Enhance Long-Context Abilities of Large Language Models [58.1] 大規模言語モデル(LLM)では、複雑なロングコンテクストのタスクに対処するためには、ロングコンテクストの能力が不可欠である。
グラフをグラフに構造化し、エージェントを使ってグラフを自律的に探索することで、長いテキストを扱うように設計されたグラフベースのエージェントシステムであるGraphReaderを紹介する。
LV-Evalデータセットの実験結果によると、GraphReaderは4kコンテキストウィンドウを使用して、16kから256kまでのコンテキスト長で一貫してGPT-4-128kを上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 17:57:51 GMT)
PoseBench: Benchmarking the Robustness of Pose Estimation Models under Corruptions [57.9] ポース推定は、単眼画像を用いて人や動物の解剖学的キーポイントを正確に同定することを目的としている。
現在のモデルは一般的に、クリーンなデータに基づいてトレーニングされ、テストされる。
実世界の腐敗に対するポーズ推定モデルの堅牢性を評価するためのベンチマークであるPoseBenchを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 14:40:17 GMT)
EXCEEDS: Extracting Complex Events as Connecting the Dots to Graphs in Scientific Domain [57.6] 我々は、科学領域に適したスキーマを備えた大規模マルチイベント文書レベルデータセットであるSciEventsを構築した。
そこで我々は,グリッドマトリックスに高密度ナゲットを格納することで,新しいエンドツーエンドの科学的イベント抽出フレームワークEXCEEDSを提案する。
実験により,SciEvents上でのEXCEEDSの最先端性能が実証された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 07:50:37 GMT)
EVEREST: Efficient Masked Video Autoencoder by Removing Redundant Spatiotemporal Tokens [57.4] ビデオ表現学習のための驚くほど効率的なMVAアプローチであるEVERESTを提案する。
リッチなモーション特徴を含むトークンを発見し、事前トレーニングと微調整の両方の間、非形式的なトークンを破棄する。
提案手法は,MVAの計算とメモリ要求を大幅に低減する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 03:41:16 GMT)
PostMark: A Robust Blackbox Watermark for Large Language Models [56.6] モジュール式ポストホックウォーターマーキング手法であるPostMarkを開発した。
PostMarkはロジットアクセスを必要としないため、サードパーティによって実装することができる。
PostMarkは既存のウォーターマーキング手法よりも,攻撃を言い換える方が堅牢であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 17:27:14 GMT)
Anonymization Prompt Learning for Facial Privacy-Preserving Text-to-Image Generation [56.5] 我々は、テキストから画像への拡散モデルのための学習可能なプロンプトプレフィックスをトレーニングし、匿名化された顔のアイデンティティを生成するよう強制する。
実験では,非同一性固有の画像生成の品質を損なうことなく,特定の個人を匿名化するAPLの匿名化性能を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 03:45:23 GMT)
Exploring ChatGPT's Capabilities on Vulnerability Management [56.4] 我々は、70,346のサンプルを含む大規模なデータセットを用いて、完全な脆弱性管理プロセスを含む6つのタスクでChatGPTの機能を探求する。
注目すべき例として、ChatGPTのソフトウェアバグレポートのタイトル生成などのタスクにおける熟練度がある。
以上の結果から,ChatGPTが抱える障害が明らかとなり,将来的な方向性に光を当てた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 06:18:13 GMT)
Learning to Retrieve Iteratively for In-Context Learning [56.4] イテレーティブ検索は、ポリシー最適化によるイテレーティブな意思決定を可能にする、新しいフレームワークである。
テキスト内学習例を構成するための反復型検索器をインスタンス化し,様々な意味解析タスクに適用する。
ステートエンコーディングのためのパラメータを4M追加するだけで、オフザシェルフの高密度レトリバーをステートフル反復レトリバーに変換する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 21:07:55 GMT)
Mitigating Fine-tuning based Jailbreak Attack with Backdoor Enhanced Safety Alignment [56.2] 言語モデル・アズ・ア・サービス(LM)のファインチューニングは、特にファインチューニングベースのジェイルブレイク攻撃(FJAttack)に対する新たな脅威をもたらす
本稿では,バックドア攻撃の概念と類似性から着想を得たバックドア強化安全アライメント手法を提案する。
我々の総合的な実験は、バックドア強化安全アライメント(Backdoor Enhanced Safety Alignment)を通じて、悪質に微調整されたLSMは、良質な性能を損なうことなく、オリジナルのアライメントモデルと同じような安全性性能を達成することを実証している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 05:18:04 GMT)
Transformers Can Represent $n$-gram Language Models [56.1] 本稿では,言語モデルの単純かつ歴史的なクラスであるトランスフォーマーLMと$n$-gram LMの関係に注目した。
ハードまたはスパースアテンション機構を用いたトランスフォーマーLMは,任意の$n$-gram LMを正確に表現できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 15:21:23 GMT)
Enhancing Dropout-based Bayesian Neural Networks with Multi-Exit on FPGA [55.9] 本稿では,フィールドプログラマブルゲートアレイ(FPGA)ベースのアクセラレータを効率よく生成するアルゴリズムとハードウェアの共同設計フレームワークを提案する。
アルゴリズムレベルでは、計算とメモリのオーバーヘッドを低減した、新しいマルチエグジット・ドロップアウトベースのベイズNNを提案する。
ハードウェアレベルでは,提案する効率的なベイズNNのためのFPGAベースのアクセラレータを生成するための変換フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 17:08:42 GMT)
EvoAgent: Towards Automatic Multi-Agent Generation via Evolutionary Algorithms [55.8] EvoAgentは進化的アルゴリズムによって専門家エージェントをマルチエージェントシステムに自動的に拡張する汎用的な手法である。
EvoAgentは複数の専門家エージェントを自動生成し,LLMエージェントのタスク解決能力を大幅に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） (Thu, 20 Jun 2024 11:49:23 GMT)
Are you still on track!? Catching LLM Task Drift with Activations [55.8] 大規模言語モデル(LLM)は、ユーザや他のソースからの入力を処理したり、タスクを編成したりするための検索拡張されたアプリケーションで日常的に使用される。
これにより、LDMがデータのみのソースからの命令を受け取り、作用するインジェクション攻撃を誘導する扉が開き、ユーザーの元の命令から逸脱する。
我々はこれをタスクドリフトと定義し、LCMのアクティベーションをスキャンして解析することでこれをキャッチすることを提案する。
このアプローチは、これらの攻撃に対してトレーニングを受けることなく、インジェクションやジェイルブレイク、悪意のある指示など、目に見えないタスクドメインに対して驚くほどうまく一般化することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 13:33:08 GMT)
Mind the Privacy Unit! User-Level Differential Privacy for Language Model Fine-Tuning [55.5] 差分プライバシー(DP)は、モデルが特定のプライバシユニットとほとんど区別できないことを保証することで、有望なソリューションを提供する。
ユーザ間でのプライバシー保護の確保に必要なアプリケーションによって動機づけられたユーザレベルのDPについて検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 13:54:32 GMT)
MR-BEN: A Comprehensive Meta-Reasoning Benchmark for Large Language Models [55.2] 大規模言語モデル(LLM)は、問題解決と意思決定の能力の向上を示している。
メタ推論スキルを必要とするプロセスベースのベンチマークを提案する。
MR-BENは、人間の専門家から収集された5,975の質問からなる総合的なベンチマークである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 03:50:23 GMT)
Identifiable Exchangeable Mechanisms for Causal Structure and Representation Learning [54.7] IEM(Identible Exchangeable Mechanisms)と呼ばれる,表現と構造学習のための統合フレームワークを提供する。
IEMは、交換可能な非i.d.データにおける因果構造同定に必要な条件を緩和する新しい洞察を提供する。
また、認識可能な表現学習における双対性条件の存在を実証し、新たな識別可能性結果をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 13:30:25 GMT)
Prediction and Reference Quality Adaptation for Learned Video Compression [54.6] 本研究では,空間的およびチャネル的予測品質差の明確な識別を行うために,信頼度に基づく予測品質適応(PQA)モジュールを提案する。
また、参照品質適応(RQA)モジュールと関連する繰り返し学習戦略を提案し、様々な参照品質のための動的空間変化フィルタを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 09:03:26 GMT)
FewFedPIT: Towards Privacy-preserving and Few-shot Federated Instruction Tuning [54.3] フェデレーション・インストラクション・チューニング(FedIT)は、複数のデータ所有者間で協調的なトレーニングを統合することで、有望なソリューションである。
FedITは、インストラクショナルデータの不足や、トレーニングデータ抽出攻撃への露出リスクなどの制限に直面している。
本稿では,FewFedPITを提案する。このFewFedPITは,フェデレートされた数ショット学習のプライバシー保護とモデル性能を同時に向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 13:00:18 GMT)
Devil's Advocate: Anticipatory Reflection for LLM Agents [53.9] 我々のアプローチは、LLMエージェントに対して、与えられたタスクを管理可能なサブタスクに分解するように促す。
イントロスペクティブ・イントロスペクティブ・イントロスペクティブ・イントロスペクティブ(introspective intervention)を3回実施する。
潜在的な障害の予測と、アクション実行前の代替策。
サブタスクの目的とのポストアクションアライメントと、計画実行における最大限の努力を保証するための改善によるバックトラック。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 19:41:48 GMT)
Does Object Grounding Really Reduce Hallucination of Large Vision-Language Models? [53.9] 大型視覚言語モデル(LVLM)は、画像に見つからない概念に言及するキャプションを生成する。
これらの幻覚は、LVLMの信頼性を損なうものであり、ユビキタス採用の主な障害であることは間違いない。
最近の研究は、画像領域やオブジェクトをテキストスパンに明示的にアライメントする、接地目的の追加は、LVLM幻覚の量を減らすことを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 16:56:11 GMT)
African or European Swallow? Benchmarking Large Vision-Language Models for Fine-Grained Object Classification [53.9] textttFOCI (textbfFine-fine textbfObject textbfClasstextbfIfication) は、きめ細かいオブジェクト分類のための難しい多重選択ベンチマークである。
textttFOCIxspaceは、ImageNet-21kから4つのドメイン固有のサブセットで5つの一般的な分類データセットを補完する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 16:59:39 GMT)
FVEL: Interactive Formal Verification Environment with Large Language Models via Theorem Proving [53.4] 大規模言語モデル(LLM)を用いた対話型形式検証環境FVELを提案する。
FVELは、検証対象のコードをIsabelleに変換し、LLMで証明された神経自動定理を用いて検証を行う。
FVELERデータセットには、Isabelleで定式化されたコード依存関係と検証プロセスが含まれており、758の理論、29,125のレムマ、200,646の証明ステップが含まれている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 15:31:05 GMT)
SciDMT: A Large-Scale Corpus for Detecting Scientific Mentions [52.4] SciDMTは,科学的言及検出のための拡張および拡張されたコーパスである。
コーパスは,1)SciDMTの主コーパスは8万4千件の科学的論文と8百万件以上の弱い注釈付き言及アノテーションと,2)評価目的のために手作業で注釈付けされた100件の科学的論文からなる評価セットから構成される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 22:03:21 GMT)
Mitigating the Privacy Issues in Retrieval-Augmented Generation (RAG) via Pure Synthetic Data [51.4] Retrieval-augmented Generation (RAG)は、外部知識ソースから取得した関連情報を統合することにより、言語モデルの出力を強化する。
RAGシステムは、プライベートデータを取得する際に深刻なプライバシーリスクに直面する可能性がある。
検索データに対するプライバシー保護の代替として,合成データを用いる方法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 22:53:09 GMT)
Data-Centric AI in the Age of Large Language Models [51.2] 本稿では,大規模言語モデル(LLM)に着目した,AI研究におけるデータ中心の視点を提案する。
本研究では,LLMの発達段階(事前学習や微調整など)や推論段階(文脈内学習など)において,データが有効であることを示す。
データを中心とした4つのシナリオを特定し、データ中心のベンチマークとデータキュレーション、データ属性、知識伝達、推論コンテキスト化をカバーします。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 16:34:07 GMT)
TaskWeaver: A Code-First Agent Framework [51.0] TaskWeaverは、LLMで動く自律エージェントを構築するためのコードファーストフレームワークである。
ユーザ要求を実行可能なコードに変換し、ユーザ定義プラグインを呼び出し可能な関数として扱う。
リッチなデータ構造、フレキシブルなプラグイン利用、動的プラグイン選択のサポートを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 02:53:20 GMT)
How are Prompts Different in Terms of Sensitivity? [50.7] 本稿では,関数の感度に基づく包括的即時解析を提案する。
出力に対する入力トークンの関連性に異なるプロンプトがどう影響するかを実証的に示すために、勾配に基づく唾液度スコアを使用する。
本稿では, 感度推定をペナルティ項として組み込んだ感度認識復号法を標準グリーディ復号法で導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 22:41:35 GMT)
Learning to Cover: Online Learning and Optimization with Irreversible Decisions [50.6] 後悔は$Thetaleft(mfrac12cdotfrac11-2-Tright)$で半直線的に成長するので、指数関数的に$Theta(sqrtm)$に収束する。
これらの調査結果は、限定的なオンライン学習と最適化の利点を浮き彫りにしている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 23:00:25 GMT)
The Empirical Impact of Neural Parameter Symmetries, or Lack Thereof [50.5] 本稿では,パラメータ空間対称性を低減した新しいニューラルネットワークアーキテクチャを導入することにより,ニューラルパラメータ対称性の影響について検討する。
重み空間をアライメントすることなく、ネットワーク間の線形モード接続を観測し、ネットワークがより高速で効果的なベイズニューラルネットワークトレーニングを可能にすることを発見した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 12:11:37 GMT)
Step-Back Profiling: Distilling User History for Personalized Scientific Writing [50.5] 大規模言語モデル(LLM)をパーソナライズするためのステップバックプロファイリングを導入する。
共同執筆のためのステップバックプロファイリングによるユーザ特性のキャプチャの有効性を実証する。
我々のアプローチは、一般パーソナライズベンチマーク(LaMP)において、ベースラインを最大3.6ポイント向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 12:58:26 GMT)
mBLIP: Efficient Bootstrapping of Multilingual Vision-LLMs [50.2] 視覚言語モデル(Vision-LLMs)は、事前訓練された画像エンコーダを(凍結した)大型言語モデル(LLMs)とポストホック条件LLMsに整合させ、画像入力を理解する。
我々は,マルチ言語LLMを利用した最初のビジョン-LLMであるmBLIPを,コンシューマレベルのハードウェア上で計算的に効率よく提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 06:48:17 GMT)
Part-aware Shape Generation with Latent 3D Diffusion of Neural Voxel Fields [50.1] ニューラルボクセル場に対する潜在3次元拡散過程を導入し,高分解能で生成を可能にする。
部分符号を神経ボクセル場に統合し、正確な部分分解を導出するために、部分認識形状復号器を導入する。
その結果,既存の最先端手法よりも優れた部品認識形状生成において,提案手法の優れた生成能力を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 08:49:50 GMT)
LLM-enhanced Reranking in Recommender Systems [50.0] リグレードはレコメンデーションシステムにおいて重要な要素であり、レコメンデーションアルゴリズムの出力を精査する上で重要な役割を果たす。
そこで我々は,様々な格付け基準をシームレスに統合する包括的格付けフレームワークを提案する。
カスタマイズ可能な入力機構も統合されており、言語モデルのフォーカスを特定の再配置のニーズに合わせることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 09:52:32 GMT)
LARP: Language Audio Relational Pre-training for Cold-Start Playlist Continuation [49.9] マルチモーダルコールドスタートプレイリスト継続モデルであるLARPを導入する。
我々のフレームワークはタスク固有の抽象化の段階を増大させており、イントラトラック(音声)コントラスト損失、トラックトラックコントラスト損失、トラックプレイリストコントラスト損失である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 14:02:15 GMT)
Model-driven realization of IDTA submodel specifications: The good, the bad, the incompatible? [49.6] アセット・マネジメント・シェルは産業4.0でトレンドになっている。
2024年2月、インダストリアル・デジタル・ツイン・アソシエーション (Industrial Digital Twin Association) は84と18のASサブモデル仕様を発表した。
本稿では、IDTA仕様から抽出した情報を中間メタモデルに変換し、そこからAPIコードとテストを生成するモデル駆動型アプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 16:33:46 GMT)
AdaMesh: Personalized Facial Expressions and Head Poses for Adaptive Speech-Driven 3D Facial Animation [49.4] AdaMeshは、適応的な音声駆動の顔アニメーションアプローチである。
約10秒間の参照ビデオから、パーソナライズされた話し方を学ぶ。
鮮やかな表情と頭部のポーズを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 03:01:11 GMT)
Iterative Sizing Field Prediction for Adaptive Mesh Generation From Expert Demonstrations [49.2] Adaptive Meshing By Expert Reconstruction (AMBER) は模倣学習問題である。
AMBERは、グラフニューラルネットワークとオンラインデータ取得スキームを組み合わせて、専門家メッシュの投影されたサイズフィールドを予測する。
我々は、人間の専門家が提供した2Dメッシュと3Dメッシュ上でAMBERを実験的に検証し、提供されたデモと密に一致し、シングルステップのCNNベースラインを上回った。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 10:01:22 GMT)
Consistency Models Made Easy [49.2] トレーニング一貫性モデル(CM)の代替手法を提案する。
特定の微分方程式を通してCM軌道を表現することにより、拡散モデルは特定の離散化を伴うCMの特別な場合と見なすことができると論じる。
ECT(Easy Consistency Tuning)と呼ばれる本手法は,従来手法の品質を向上しつつ,トレーニング時間を大幅に改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 17:56:02 GMT)
FRAPPE: A Group Fairness Framework for Post-Processing Everything [48.6] 本稿では,任意の正規化インプロセッシング手法をポストプロセッシング手法に変換するフレームワークを提案する。
理論的および実験を通して、我々のフレームワークは、内部処理で達成された優れた公正なエラートレードオフを保っていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 15:26:42 GMT)
Q*: Improving Multi-step Reasoning for LLMs with Deliberative Planning [48.5] 大規模言語モデル(LLM)は多くの自然言語タスクにおいて印象的な能力を示している。
LLMは多段階推論を行う際にエラー、幻覚、矛盾する文を生成する傾向がある。
本稿では,LLMの復号化過程を検討計画で導くためのフレームワークであるQ*を紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 13:08:09 GMT)
Identifying Factual Inconsistencies in Summaries: Grounding Model Inference via Task Taxonomy [48.3] 事実的矛盾は、生成モデルによる忠実な要約にとって重要なハードルとなる。
我々は,要約中の不整合事実のキーエラータイプを集約し,ゼロショットと教師付きパラダイムの両方を容易にするためにそれらを組み込んだ。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 03:45:51 GMT)
Knowledge of Knowledge: Exploring Known-Unknowns Uncertainty with Large Language Models [47.3] 我々は,不確定な回答がないことによる不確実性の高さを特徴とする,未知の疑問に対処することに注力する。
研究を容易にするために,Known-Unknown Questions (KUQ) を用いた新しいデータセットを収集した。
本稿では、このデータセットを用いて微調整したオープンソースのLLMの性能について検討し、未知のクエリと未知のクエリを区別する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 20:40:51 GMT)
Position-Guided Prompt Learning for Anomaly Detection in Chest X-Rays [46.8] 胸部X線異常検出は重要な課題である。
近年,多数の医用画像に基づいて事前トレーニングされたCLIPベースの手法は,ゼロ/フェーショットダウンストリームタスクにおいて顕著な性能を示した。
凍結したCLIPモデルにタスクデータを適応させる位置誘導型プロンプト学習法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 03:13:45 GMT)
Overview of the CAIL 2023 Argument Mining Track [46.7] トラックの主な目標は、トライアルダイアログで相互作用する引数ペアを識別し、抽出することである。
トラックは2つのステージから構成されており、各ステージ用に設計されたタスクを紹介する。
異なる段階のメソッドを含む、最良の結果を達成するいくつかの提案を概説する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 17:06:13 GMT)
Ensembles of Probabilistic Regression Trees [46.5] 木に基づくアンサンブル法は多くの応用や研究で回帰問題に成功している。
本研究では,確率分布に関する各領域の観察を割り当てることで,目的関数のスムーズな近似を提供する確率回帰木のアンサンブルバージョンについて検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 06:51:51 GMT)
1+1>2: Can Large Language Models Serve as Cross-Lingual Knowledge Aggregators? [46.4] 大規模言語モデル(LLM)は、様々な言語にまたがって情報を処理できることから、大きな注目を集めている。
それらの能力にもかかわらず、異なる言語で同じクエリを扱うことに矛盾を示し、さらなる進歩のための課題を提示している。
本稿では,多言語からの知識を集約することで,LLMの多言語的性能を向上させる手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 20:32:53 GMT)
OAG-Bench: A Human-Curated Benchmark for Academic Graph Mining [46.3] OAG-BenchはOpen Academic Graph (OAG)をベースにした、包括的で、多面的で、きめ細かい人為的なベンチマークである。
OAG-Benchは10のタスク、20のデータセット、70以上のベースライン、120以上の実験結果をカバーする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 04:15:12 GMT)
Taxonomy-Guided Zero-Shot Recommendations with LLMs [45.8] 大規模言語モデル (LLM) はレコメンデータシステム (RecSys) において有望であることを示す。
項目情報の明瞭度と構造を改善するため,分類学辞書を用いた新しい手法を提案する。
TaxRecは従来のゼロショットアプローチに比べて推奨品質を大幅に向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 07:06:58 GMT)
An Analysis of Multilingual FActScore [45.5] FActScoreは英語でLarge Language Models (LLMs) が生成する長文の事実を推定する指標として人気を集めている。
本稿では,多言語設定におけるFActScoreの4成分パイプラインにおける各コンポーネントの制限について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 18:09:40 GMT)
Understanding Finetuning for Factual Knowledge Extraction [45.4] 本研究は,事前学習中に不備な既知事実の微調整は,事前学習中にすべての事実が見られた場合でも,既知事実の微調整よりもはるかに悪い事実性を示すものであることを示す。
その結果,事前学習した知識と微調整データとの相互作用に光を当て,知識集約的なタスクを微調整する場合に,事実が事前学習されたモデルにどのように格納されているかを考慮することが重要であることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 23:27:06 GMT)
How to Compute the Probability of a Word [45.2] 本稿では,単語確率の正しい計算法を導出する。
確率計算における広範囲なバグの修正は,文理解および語彙最適化分析における測定結果に影響を及ぼすことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 17:59:42 GMT)
A Review of Common Online Speaker Diarization Methods [45.0] 話者ダイアリゼーションは、音声ファイルに対して「誰がいつ話したか?」という質問に対する答えを提供する。
遅延の少ないオンライン話者ダイアリゼーションをオンライン話者ダイアリゼーションと呼ぶ。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 16:26:03 GMT)
Finding Safety Neurons in Large Language Models [44.9] 大規模言語モデル(LLM)は様々な能力に優れるが、有害なコンテンツや誤情報を生成するなどの安全性のリスクも生じる。
本稿では,機械的解釈可能性の観点から,安全アライメントの内部メカニズムを考察する。
そこで本研究では,これらのニューロンの同定と動的活性化パッチングを対比した生成時活性化法を提案し,その因果効果を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 09:35:22 GMT)
A Generative Model of Symmetry Transformations [44.9] 我々はデータの近似対称性を明示的に捉えることを目的とした生成モデルを構築した。
我々は、アフィンおよび色変換の下で対称性を捕捉する能力を実証的に実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 21:56:54 GMT)
SynDARin: Synthesising Datasets for Automated Reasoning in Low-Resource Languages [44.9] 質問回答データセットは、コレクションと手動アノテーションのコストと難しさのため、英語以外の言語では不十分である。
低リソース言語向けQAデータセットの生成と検証を行う方法である$textbfS$yn$textbfDAR$inを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 15:49:28 GMT)
Revisiting Modularity Maximization for Graph Clustering: A Contrastive Learning Perspective [44.5] コントラスト型プリテキストタスクとして考案されたモジュラリティを活用する,コミュニティ対応のグラフクラスタリングフレームワークMAGIを提案する。
モジュラリティとグラフの対照的な学習との間には,正の例と負の例がモジュール性によって自然に定義される,強い関連性を示す。
本研究は,コミュニティ対応のグラフクラスタリングフレームワークであるMAGIを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 13:14:44 GMT)
CooHOI: Learning Cooperative Human-Object Interaction with Manipulated Object Dynamics [44.3] 本稿では,2段階の学習パラダイムを通した多文字オブジェクトを扱う新しいフレームワークであるCooHOIを紹介する。
CooHOIは本質的に効率的であり、マルチキャラクタ相互作用のモーションキャプチャーデータに依存しず、より多くの参加者を含むようにシームレスに拡張することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 17:59:22 GMT)
AutoCAP: Towards Automatic Cross-lingual Alignment Planning for Zero-shot Chain-of-Thought [44.1] ゼロショット・チェーン・オブ・シントのための自動言語アライメント・プランニング(AutoCAP)を導入する。
AutoCAPのコアは,(1)LLMを適切な言語に誘導する自動言語選択法,(2)アライメントウェイトスコアを各推論経路に自動的に割り当てる自動重み付け法である。
実験によると、AutoCAPは、手作業を必要とする従来のメソッドを超越して、最先端のパフォーマンスを実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 02:19:33 GMT)
ImageFlowNet: Forecasting Multiscale Trajectories of Disease Progression with Irregularly-Sampled Longitudinal Medical Images [44.1] ImageFlowNetは、共同埋め込み空間におけるマルチスケール表現を進化させる潜在空間フローフィールドを学習する新しいフレームワークである。
我々は、ODEの定式化を支援し、高レベルの視覚的特徴を含む正規化を動機付ける理論的洞察を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 23:51:32 GMT)
Qualitative Failures of Image Generation Models and Their Application in Detecting Deepfakes [43.4] 生成した画像の品質と、現実世界に見られるものとの間には、ギャップが残っている。
これらの失敗を理解することで、これらのモデルに改善が必要な領域を特定することができます。
今日の社会におけるディープフェイクの流行は深刻な懸念である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 01:25:32 GMT)
Advancing Abductive Reasoning in Knowledge Graphs through Complex Logical Hypothesis Generation [43.3] 本稿では,知識グラフを用いた帰納的論理的推論への最初のステップとして,複雑な論理的仮説生成の課題を紹介する。
教師付き学習された生成モデルは、参照仮説に構造的に近い論理仮説を生成することができる。
本稿では, 知識グラフによる強化学習(Reinforcement Learning from Knowledge Graph, RLF-KG)手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 11:31:15 GMT)
Causal Inference with Latent Variables: Recent Advances and Future Prospectives [43.0] 因果推論(英: Causal inference、CI)は、興味のある変数間の固有の因果関係を推定することを目的としている。
重要な変数の観察の欠如は、CIメソッドの信頼性を著しく損なう。
これらの潜伏変数が不注意に扱われると、様々な結果が生じる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 03:15:53 GMT)
QuIP: A P4 Quantum Internet Protocol Prototyping Framework [42.9] QuIPは、プラットフォームに依存しない方法で量子ネットワークプロトコルを設計、実装するためのフレームワークである。
既存の量子ネットワークシミュレータでの実行を可能にするために必要なツールが付属している。
V1Quantumは完全に新しいデバイスアーキテクチャで、リンク層とネットワーク層プロトコルを実装している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 17:47:07 GMT)
Online Learning of Weakly Coupled MDP Policies for Load Balancing and Auto Scaling [42.7] 本稿では,負荷バランサとオートスケーラを併用した新しいモデルとアルゴリズムを提案する。
まず、線形プログラム(LP)を介して解ける弱結合マルコフ決定過程(MDP)として問題を提示する。
LPラグランジアンに基づく2時間スケールのアルゴリズムを用いて,オンラインパラメータ学習とポリシー最適化の問題に対処するために拡張する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 09:34:24 GMT)
Can you trust your explanations? A robustness test for feature attribution methods [42.4] 説明可能なAI(XAI)の分野は急速に成長しているが、その技術の使用は時々予期せぬ結果をもたらした。
多様体仮説とアンサンブルアプローチの活用が、ロバスト性の詳細な解析にどのように役立つかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 14:17:57 GMT)
Task Scheduling Optimization from a Tensor Network Perspective [41.9] 本稿では,量子インスパイアされたテンソルネットワーク技術を用いた産業プラントにおけるタスク最適化手法を提案する。
我々は、全ての可能な組み合わせで量子システムをシミュレートし、制約を満たすために想像上の時間進化と一連の投影を実行する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 10:39:09 GMT)
Multi-Sender Persuasion: A Computational Perspective [41.9] マルチベンダーの説得問題を考察する。
計算経済学、マルチエージェント学習、機械学習で広く使われている。
我々は,このゲームの非線形かつ不連続なユーティリティを近似するために,新しい微分可能なニューラルネットワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 03:02:39 GMT)
CDEval: A Benchmark for Measuring the Cultural Dimensions of Large Language Models [41.9] CDEvalは、大規模言語モデルの文化的側面を評価するためのベンチマークである。
GPT-4の自動生成と人間による検証の両方を取り入れて構築され、7つの領域にわたる6つの文化的次元をカバーする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 11:52:47 GMT)
HIGHT: Hierarchical Graph Tokenization for Graph-Language Alignment [41.8] 我々は,大規模言語モデル(LLM)のグラフ認識を改善するために,階層型GrapHトークン化(HIGHT)と呼ばれる新しい戦略を提案する。
HighTは階層的なグラフトークン化器を用いて、LLMのグラフ認識を改善するために、ノード、モチーフ、およびグラフレベルの情報トークンを抽出し、エンコードする。
7つの分子中心のベンチマークによる実験では、幻覚を40%減らすためのHighTの有効性が確認され、また、様々な分子言語による下流タスクの大幅な改善も確認された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 06:37:35 GMT)
Scorch: A Library for Sparse Deep Learning [41.6] 我々は,効率的なスパーステンソル計算をPyTorchエコシステムにシームレスに統合するライブラリであるScorchを紹介する。
Scorcherはスパーステンソルのためのフレキシブルで直感的なインターフェースを提供し、多様なスパースデータ構造をサポートする。
複数のドメインにわたる多様なディープラーニングモデルにおいて、Scorchの使いやすさとパフォーマンス向上を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 06:24:23 GMT)
RL on Incorrect Synthetic Data Scales the Efficiency of LLM Math Reasoning by Eight-Fold [41.3] モデル生成合成データのトレーニングは、LLMを微調整する上で有望なアプローチであるが、それがいつ役に立つかは、まだ不明である。
ステップごとの負のトレーニングは、ポジティブなデータにおける突発的な相関を解き放つのに役立ちます。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 17:45:54 GMT)
Unleashing the Potential of Tracklets for Unsupervised Video Person Re-Identification [40.8] 本稿では、教師なしの映像人物の再識別を促進するためのSSR-C(Self-Supervised Refined Clustering)フレームワークを提案する。
教師なしビデオ人物再同定のためのSSR-Cは最先端の教師付き手法に匹敵する結果が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 12:30:12 GMT)
Predicting and Interpreting Energy Barriers of Metallic Glasses with Graph Neural Networks [40.3] 金属ガラス(英: Metallic Glasss, MGs)は、プラスチックとして成形されながら鋼より強度が高い広く用いられる材料である。
グラフニューラルネットワーク(GNN)を用いて、MGをモデル化し、EBを研究する。
本稿では,EB予測のための新しいデータセットと,予測においてE(3)不変である新しいSymmetrized GNN(SymGNN)モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 14:07:01 GMT)
Raising the Bar: Investigating the Values of Large Language Models via Generative Evolving Testing [39.9] 大きな言語モデル(LLM)は大きなブレークスルーを達成したが、生成された非倫理的コンテンツは潜在的なリスクをもたらしている。
LLMの価値アライメントを測定することは、その規制と責任あるデプロイメントにとって不可欠である。
本稿では,LLMの根底にある道徳的基盤を動的に探索する新しい生成的進化テスト手法であるGAAを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 11:51:00 GMT)
APEER: Automatic Prompt Engineering Enhances Large Language Model Reranking [39.6] APEERという新しい自動プロンプトエンジニアリングアルゴリズムを導入する。
APEERはフィードバックと好みの最適化を通じて改良されたプロンプトを反復的に生成する。
実験では、既存の最先端(SoTA)マニュアルプロンプトよりもAPEERの性能が大幅に向上したことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 16:11:45 GMT)
Learning to Route Among Specialized Experts for Zero-Shot Generalization [39.6] 我々は,専門専門家の海洋上での時間的適応的整合性ゲーティング(PHATGOOSE)を提案する。
パラメータ効率の細かいチューニングによって生成された特殊なモジュール間のルートを学習する。
特別なモデルを作成するために使用されるデータセットに同時アクセスする必要はなく、各エキスパートモデルがトレーニングされた後のみ、わずかな量の計算が必要になります。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 20:31:51 GMT)
Temporal Knowledge Graph Question Answering: A Survey [39.4] 時間的知識グラフ質問回答(TKGQA)は、時間的疑問に答える新しい課題である。
本稿では、時間的質問の分類と、TKGQAの方法論的分類の2つの観点から、徹底的な調査を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 10:51:06 GMT)
Visible-Thermal Tiny Object Detection: A Benchmark Dataset and Baselines [39.2] 我々は、可視光熱小物体検出(RGBT SOD)のための高多様性を持つ最初の大規模ベンチマークを構築した。
RGBT-Tinyは、多彩なターゲット(7種類)と高多様性シーン(8種類)を含む。
本研究では,小型・大型の目標に対して高いロバスト性を示すSAFit尺度を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 16:43:58 GMT)
Evolving to be Your Soulmate: Personalized Dialogue Agents with Dynamically Adapted Personas [39.0] 自己進化型パーソナライズダイアログエージェント(SPDA)は、各ユーザに対してより良いパーソナライズを可能にする。
2つの大きな問題は、ユーザとのペルソナアライメントの達成方法と、適応プロセスのスムーズな移行を保証する方法だ。
本稿では,階層レベルでペルソナを洗練し,ユーザとの協調性を向上する新しいフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 03:02:38 GMT)
What Will My Model Forget? Forecasting Forgotten Examples in Language Model Refinement [38.9] ワイルドにデプロイされた言語モデルはエラーを起こします。
修正されたエラーインスタンスでモデルを更新することは、破滅的な忘れを引き起こす。
本稿では,事前学習例のソフトマックス前のロジットスコアの変化がオンライン学習例に類似しているという観察に基づいて,部分的に解釈可能な予測モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 06:25:39 GMT)
Demystifying Forgetting in Language Model Fine-Tuning with Statistical Analysis of Example Associations [38.9] 言語モデル(LM)は、デプロイされたLMシステムの微調整および破壊的安定性において、以前に学習された例を忘れることに悩まされていることが知られている。
本稿では,モデルが$M$新しいタスクを学習している間に,$N$上流の例で発生する忘れを経験的に分析する。
また、統計や視覚化によって、サンプルの特定のサブセットが忘れられるような、より複雑なパターンも明らかにします。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 06:46:23 GMT)
AboutMe: Using Self-Descriptions in Webpages to Document the Effects of English Pretraining Data Filters [38.8] 我々は、一般的な事前学習データソースであるWebテキストを、その社会的・地理的文脈に置きます。
我々は,10の「品質」と英語の識別(langID)フィルターが,これらの社会的次元に沿って変化するWebページに与える影響について,最初の研究を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 18:21:49 GMT)
Stylebreeder: Exploring and Democratizing Artistic Styles through Text-to-Image Models [38.6] 我々はArtbreeder上で95Kユーザによって生成された6.8Mイメージと1.8Mプロンプトの包括的なデータセットであるtextttSTYLEBREEDERを紹介した。
サイバーパンクやピカソといった従来のカテゴリを超越したユニークなユーザ生成スタイルを文書化することによって,ユニークなクラウドソーススタイルの可能性を探る。
本研究は,ユニークな表現の発見と促進を目的としたテキスト・画像拡散モデルの可能性を示すものである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 17:59:56 GMT)
MEAT: Median-Ensemble Adversarial Training for Improving Robustness and Generalization [38.4] 自己アンサンブル対逆訓練法は、異なる訓練エポックにおけるモデルのアンサンブルにより、モデルロバスト性を改善する。
これまでの研究によると、対戦訓練(AT)における自己アンサンブル防御法は、未だに頑強なオーバーフィッティングに悩まされている。
本稿では,この問題を解決するために,操作が容易かつ効果的なメディア・アンサンブル・アドバイザリアル・トレーニング(MEAT)手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 12:28:47 GMT)
Take the essence and discard the dross: A Rethinking on Data Selection for Fine-Tuning Large Language Models [38.4] 本稿では,データ選択のための3段階のスキームを提案し,既存の作品のレビューを行う。
データ特化ラベルとモデル特化ラベルを併用したよりターゲット的な手法の方が効率が良いことが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 08:58:58 GMT)
Towards Truthful Multilingual Large Language Models: Benchmarking and Alignment Strategies [38.3] 多言語シナリオにおける真理性評価のためのベンチマークを構築する。
多数の言語にまたがるデータ割り当てを最適化するために,Fact-aware Multilingual Selective Synergy (FaMSS)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 15:59:07 GMT)
Timo: Towards Better Temporal Reasoning for Language Models [38.3] 時間に関する推論は、大言語モデルが世界を理解するために不可欠である。
私たちは、様々な時間的推論タスクを扱う普遍的なフレームワークを構築します。
時間的推論を 7B と 13B スケールで最適化するモデルである Timo を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 10:52:14 GMT)
Sim-to-Real Transfer via 3D Feature Fields for Vision-and-Language Navigation [38.0] ヴィジュアル・アンド・ランゲージナビゲーション(VLN)により、エージェントは自然言語の指示に従って3D環境の遠隔地へ移動することができる。
本研究では,パノラマ的トラバーサビリティ認識とパノラマ的セマンティック理解を備えた単分子ロボットを実現するためのシミュレート・トゥ・リアル・トランスファー手法を提案する。
我々のVLNシステムはシミュレーション環境でR2R-CEとRxR-CEのベンチマークにおいて従来のSOTA単分子VLN法よりも優れており、実環境においても検証されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 08:13:56 GMT)
ICAL: Continual Learning of Multimodal Agents by Transforming Trajectories into Actionable Insights [38.0] 大規模生成言語モデル (LLMs と VLMs) は、意思決定と後続の指示のためのテキスト内学習において優れている。
In-Context Abstraction Learning (ICAL) を提案する。これは、準最適実験と人間のフィードバックからマルチモーダル体験の洞察を記憶する手法である。
TEAChやVisualWebArenaのマルチモーダルWebエージェント,Ego4Dのアクション予測など,対話型指導の最先端を超越している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 17:45:02 GMT)
RE-AdaptIR: Improving Information Retrieval through Reverse Engineered Adaptation [38.0] テキスト検索のために微調整された大規模言語モデル(LLM)は、いくつかの情報検索ベンチマークで最先端の結果を示している。
本稿では,情報検索の文脈へのリバースエンジニアリング適応の拡張の有効性について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 22:28:11 GMT)
DIRAS: Efficient LLM-Assisted Annotation of Document Relevance in Retrieval Augmented Generation [37.8] DIRAS (Domain-specific Information Retrieval sourceed with Scalability) を提案する。
DIRAS の微調整モデルでは,注釈付き (クエリ, ドキュメント) ペアに対して GPT-4 レベルの性能が得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 10:04:09 GMT)
Simulating the Integration of Urban Air Mobility into Existing Transportation Systems: A Survey [37.2] 都市空気移動(UAM)は、大都市圏の交通に革命をもたらす可能性がある。
都市交通におけるUAM研究の現状をシミュレーション手法を用いて調査する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 03:18:32 GMT)
Protecting Privacy Through Approximating Optimal Parameters for Sequence Unlearning in Language Models [37.2] 言語モデル(LM)は、重大なプライバシーリスクを示す抽出攻撃に対して潜在的に脆弱である。
本稿では,事前学習したLMからターゲットトークンシーケンスを効果的に忘れる新しい未学習手法である,最適パラメータによるプライバシ保護(POP)を提案する。
POPは、9つの分類と4つのダイアログベンチマークにまたがって、保留後の顕著なパフォーマンスを示し、最先端を大きなマージンで上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 08:12:49 GMT)
FedAIoT: A Federated Learning Benchmark for Artificial Intelligence of Things [37.2] FedAIoTは、AI of Things(AIoT)領域における連邦学習(FL)のベンチマークである。
FedAIoTには、幅広いIoTデバイスから収集された8つのデータセットが含まれている。
ベンチマークの結果は、AIoTにおけるFLの機会と課題を浮き彫りにしたものです。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 02:06:53 GMT)
Embedding Large Language Models into Extended Reality: Opportunities and Challenges for Inclusion, Engagement, and Privacy [37.1] 我々は、それらをアバターに埋め込んだり、物語として含めることによって、XRで大きな言語モデルを使うことについて議論する。
ユーザがLLMを利用する空間に提供した情報と、得られた生体データを組み合わせることで、新たなプライバシー侵害につながるのではないか、と推測する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 10:02:30 GMT)
Adversaries Can Misuse Combinations of Safe Models [36.9] 開発者は、AIシステムが敵によって悪用されるかどうかを、リリース前に評価しようとする。
各モデルが安全である場合でも、敵はモデルの組み合わせを誤用できることを示す。
私たちの研究は、完全に整合したフロンティアシステムでさえ、悪意のある出力を生成することなく、誤用を可能にすることを示唆しています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 17:43:18 GMT)
Wireless Network Digital Twin for 6G: Generative AI as A Key Enabler [36.7] 本稿では、メッセージレベルとポリシーレベルの両方で、階層的生成型AI対応無線ネットワークディジタルツインを提案する。
6G時代の無線ネットワークディジタル双生児のオープンな研究課題について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 01:12:39 GMT)
ExVideo: Extending Video Diffusion Models via Parameter-Efficient Post-Tuning [36.4] ビデオ合成モデルのための新しいポストチューニング手法であるExVideoを提案する。
このアプローチは、現在のビデオ合成モデルの能力を向上し、時間的長期にわたってコンテンツを制作できるように設計されている。
当社のアプローチでは、40Kビデオからなるデータセット上でのトレーニングに15kのGPU時間しか必要とせず、オリジナルのフレーム数に対して最大5倍の価格で生成可能なモデル容量を拡大しています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 09:18:54 GMT)
Exploring Design Choices for Building Language-Specific LLMs [36.3] 単言語モデルと多言語モデルを適用し,言語固有の言語モデルの構築について検討する。
適応前の初期性能が最終性能の指標であるとは限らないことが判明した。
最適適応法は非常に言語に依存しており、最も単純なアプローチは様々な実験環境においてうまく機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 18:47:43 GMT)
A Benchmark Study of Deep-RL Methods for Maximum Coverage Problems over Graphs [36.1] MCPとIMの5種類のDeep-RL法の有効性と有効性について検討した。
その結果,様々なシナリオにおいて,Lazy GreedyアルゴリズムはMPPのDeep-RL法を常に上回っていることがわかった。
IMの場合、理論上IMMやOPIMのような健全なアルゴリズムは、ほとんどのシナリオでDeep-RL法よりも優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 19:39:17 GMT)
Large Language Models are Skeptics: False Negative Problem of Input-conflicting Hallucination [36.0] 我々は入力強調幻覚を誘発する新しい偏見のカテゴリーを同定する。
大規模言語モデル(LLM)が入力コンテキストの内容と一致しない応答を生成することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 01:53:25 GMT)
EquiAV: Leveraging Equivariance for Audio-Visual Contrastive Learning [36.0] 音声・視覚のコントラスト学習に等価性を利用する新しいフレームワークであるEquiAVを紹介する。
我々のアプローチは、共有注意に基づく変換予測器によって促進される音声視覚学習への同値性の拡張から始まる。
多様な拡張から代表的な埋め込みへの機能の集約を可能にし、堅牢な監視を可能にします。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 06:23:16 GMT)
$\nabla^2$DFT: A Universal Quantum Chemistry Dataset of Drug-Like Molecules and a Benchmark for Neural Network Potentials [35.9] この研究は、nablaDFTをベースにした$nabla2$DFTと呼ばれる新しいデータセットとベンチマークを提示している。
分子構造の2倍、コンフォーメーションの3倍、新しいデータタイプとタスク、最先端のモデルを含んでいる。
$nabla2$DFTは、大量の薬物様分子の緩和軌道を含む最初のデータセットである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 14:14:59 GMT)
Towards a Client-Centered Assessment of LLM Therapists by Client Simulation [35.7] 本研究は、シミュレーションクライアントの関与によるLLMセラピストのクライアント中心評価に焦点を当てる。
倫理的には、人間に頻繁にクライアントを模倣させ、潜在的に有害なLCM出力に晒すことは危険であり、安全ではない。
クライアントシミュレーションによりLLMセラピストを評価するクライアント中心のアプローチであるClientCASTを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 22:06:47 GMT)
Factual Dialogue Summarization via Learning from Large Language Models [35.6] 大規模言語モデル(LLM)に基づく自動テキスト要約モデルは、より現実的に一貫した要約を生成する。
ゼロショット学習を用いて、LLMから記号的知識を抽出し、事実整合性(正)および矛盾性(負)の要約を生成する。
各種自動評価指標で確認したように,コヒーレンス,フラレンシ,関連性を保ちながら,より優れた事実整合性を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 20:03:37 GMT)
Active Few-Shot Fine-Tuning [35.5] 特定のタスクに微調整する適切なデータをどのように選択すればよいか?
我々は、このデータ選択問題をアクティブ微調整と呼び、それがトランスダクティブアクティブラーニングの例であることを示す。
本稿では,情報に基づくトランスダクティブ学習を短縮したIDLを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 10:19:10 GMT)
E-ANT: A Large-Scale Dataset for Efficient Automatic GUI NavigaTion [34.9] textbfE-ANTは中国初のGUIナビゲーションデータセットで、5000以上の小さなappsで4万の人間がトレースしている。
各種MLLMをE-ANT上で評価し,実験結果を十分な精度で示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 12:22:05 GMT)
Topological Solitons in Square-root Graphene Nanoribbons Controlled by Electric Fields [34.8] グラフェンナノリボン(GNR)は、外部に印加された電場によって誘起され制御される独自のトポロジカル特性を有する。
正方根GNRにおける系の磁場方向と化学ポテンシャルを制御することにより,異なる位相位相が達成できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 03:58:24 GMT)
Safety of Multimodal Large Language Models on Images and Texts [34.0] 本稿では,MLLMの安全性の評価,攻撃,防衛に関する現在の取り組みを,画像やテキスト上で体系的に調査する。
MLLMの安全性を評価するための評価データセットと指標について概説する。
次に,MLLMの安全性に関する攻撃・防御技術について概説する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 15:06:10 GMT)
Rethinking Graph Backdoor Attacks: A Distribution-Preserving Perspective [33.4] グラフニューラルネットワーク(GNN)は、様々なタスクにおいて顕著なパフォーマンスを示している。
バックドア攻撃は、トレーニンググラフ内のノードのセットにバックドアトリガとターゲットクラスラベルをアタッチすることで、グラフを汚染する。
本稿では,IDトリガによる無意味なグラフバックドア攻撃の新たな問題について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 21:13:37 GMT)
Diffusion-Based Failure Sampling for Cyber-Physical Systems [33.3] 本稿では,ロボットタスク計画のような複雑な高次元問題に成功している条件付き認知拡散モデルを提案する。
提案手法は高次元ロボット検証作業における有効性を示し,既存のブラックボックス技術と比較して試料効率とモードカバレッジを改善した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 22:22:28 GMT)
Automatic Labels are as Effective as Manual Labels in Biomedical Images Classification with Deep Learning [32.7] 特定のタスクを実行するためにディープラーニングアルゴリズムを訓練する主な制限の1つは、医療専門家がデータをラベル付けする必要があることである。
本稿では,全スライド画像(WSI)の分類に基づくDLモデルをトレーニングするために,自動ラベルをどのような状況で適用できるかを検討することを目的とする。
セマンティック・ナレッジ・エクストラクタ・ツール(SKET)アルゴリズムを用いて自動ラベルを生成すると、手動ラベルで得られたものと同等の性能が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 14:20:50 GMT)
DuMapNet: An End-to-End Vectorization System for City-Scale Lane-Level Map Generation [32.7] 本稿では,DuMapNetと名づけられた産業用レーンレベルの地図を作成するためのソリューションを提案する。
本稿では,変圧器ネットワークを巧みに調整することで,車線群のベクトル化結果を出力するグループワイド車線予測システムを提案する。
大規模な実世界のデータセットで実施された実験は、DuMapNetの優位性と有効性を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 12:26:53 GMT)
Optimizing Speculative Decoding for Serving Large Language Models Using Goodput [32.5] 投機的復号化は、大規模言語モデルにおいて最も効果的な手法の1つである。
要求毎に最適な投機期間を決定するための動的フレームワークであるSmartSpecを開発した。
SmartSpecは、非投機的復号化ベースラインに比べて平均要求遅延を最大3.2倍まで減少させる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 07:43:33 GMT)
TutteNet: Injective 3D Deformations by Composition of 2D Mesh Deformations [32.4] 本研究では3次元空間の射影変形の新たな表現法を提案する。
Tutteの埋め込みを通じてメッシュ変形を生成する、微分可能なレイヤを構築します。
これらの層を異なる平面上に構成し、3次元体積の複雑な3次元インジェクティブ変形を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 04:48:05 GMT)
Resource Optimization for Tail-Based Control in Wireless Networked Control Systems [31.1] 制御安定性の達成は、スケーラブルな無線ネットワーク制御システムにおける重要な設計課題の1つである。
本稿では,従来のLQR(Linear Quadratic Regulator)のコスト関数を拡張し,共有無線ネットワーク上で複数の動的制御システムに拡張する,テールベース制御として定義された代替制御の概念の利用について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 13:27:44 GMT)
Whiteboard-of-Thought: Thinking Step-by-Step Across Modalities [31.0] マルチモーダルな大言語モデルの視覚的推論能力を解き放つための簡単な手法を提案する。
ホワイトボード・オブ・シークレットはモデルに比喩的なホワイトボードを提供し、画像として推論ステップを引き出す。
この単純なアプローチは、4つの難しい自然言語タスクに関する最先端の結果を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 17:59:45 GMT)
Learning to Transfer for Evolutionary Multitasking [30.0] 進化的マルチタスク(EMT)は、マルチタスク最適化問題(MTOP)を解決するための新しいアプローチである。
暗黙のEMTにおける現在のアプローチは、限られた数の進化演算子を使用するため、適応性の課題に直面している。
本稿では,MTOPの効率的なKTポリシーを自動検出する新しいLearning to Transfer(L2T)フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 14:31:24 GMT)
MemDPT: Differential Privacy for Memory Efficient Language Models [29.9] 大きな言語モデルは、ユーザープライバシを潜在的なリスクに対して不注意に公開することができる。
MemDPTは、様々な差分プライバシーメモリ効率の良い微調整スキームに対応するために、エッジネットワークとリバースネットワークの設計を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 05:43:50 GMT)
Can Large Multimodal Models Uncover Deep Semantics Behind Images? [29.4] 本稿では,大規模マルチモーダルモデルの視覚的深層セマンティクス能力を評価するための総合ベンチマークであるDEEPEVALを紹介する。
9つのオープンソースLMMとGPT-4V(ision)の評価
例えば、GPT-4Vは、画像記述において人間に比較可能な性能を達成するにもかかわらず、深い意味論を理解する上で、人間よりも30%遅れている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 13:12:31 GMT)
Do LLMs Have Distinct and Consistent Personality? TRAIT: Personality Testset designed for LLMs with Psychometrics [29.3] 心理学におけるパーソナリティの概念は、伝統的に観察可能な振る舞いによって定義され、その振る舞いをよりよく理解するために、Large Language Models (LLMs) に拡張されている。
既存の自己評価パーソナリティテストは適用可能であるが、正確なパーソナリティ測定に必要な妥当性と信頼性は欠如している。
TRAITは,LLMの性格を妥当性と信頼性で評価する8K質問からなる新しいツールである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 19:50:56 GMT)
CEBench: A Benchmarking Toolkit for the Cost-Effectiveness of LLM Pipelines [29.3] CEBenchは、オンラインの大規模言語モデルをベンチマークするためのオープンソースのツールキットである。
LLMデプロイメントに必要な支出と有効性の間の重要なトレードオフに焦点を当てている。
この能力は、コストへの影響を最小限にしつつ、有効性を最大化することを目的とした重要な意思決定プロセスをサポートします。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 21:36:00 GMT)
Toward Infinite-Long Prefix in Transformer [29.2] プレフィックス学習の学習能力について,プレフィックス長の観点から検討した。
任意の接頭辞長を効率よく「等価」なNTK-Attention法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 06:56:35 GMT)
Unveiling the Spectrum of Data Contamination in Language Models: A Survey from Detection to Remediation [29.0] トレーニングコーパスの問題は、評価ベンチマークと重なり、汚染と評価され、最近の重要な研究の焦点となっている。
この研究の目的は、汚染を特定し、その影響を理解し、緩和戦略を探求することである。
この調査は、データ汚染研究の最新の進歩の簡潔な概要となる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 18:07:26 GMT)
A Survey of AIOps for Failure Management in the Era of Large Language Models [28.5] 本稿では,LLM時代の障害管理のためのAIOps技術に関する包括的調査を行う。
これには、障害管理のためのAIOpsタスクの詳細な定義、AIOpsのデータソース、AIOpsに採用されているLLMベースのアプローチが含まれている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 15:35:20 GMT)
Neural Collapse in Multi-label Learning with Pick-all-label Loss [28.5] ニューラル崩壊レンズ(NC)を用いたマルチラベル分類(MLab)タスクのためのディープニューラルネットワークの研究
一般化された NC 現象が MLab と呼ばれる「ピック・オール・ラベル」の定式化を持つことを初めて証明する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 09:18:01 GMT)
An Investigation of Prompt Variations for Zero-shot LLM-based Rankers [28.4] ゼロショット大言語モデル (LLMs) に基づくランク付けの有効性について, 特定のコンポーネントや単語がプロンプトに与える影響を体系的に理解する。
現在、性能の違いが根底にあるランキングアルゴリズムによるものなのか、あるいはプロンプトで使われる単語の選択がより良くなるなど、急激な要因によるものなのかは定かではない。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 09:03:18 GMT)
Zero-Shot Image Denoising for High-Resolution Electron Microscopy [28.3] 高分解能電子顕微鏡(HREM)イメージング技術は、広い範囲の物質を直接リアルタイムに可視化するための強力なツールである。
超低信号対雑音比(SNR)とデータ可用性の不足により、ノイズ除去の課題に直面している。
HREMのためのゼロショット自己教師型学習(ZS-SSL)フレームワークであるNoss2SRを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 12:40:18 GMT)
Speech Prefix-Tuning with RNNT Loss for Improving LLM Predictions [28.2] 音声プレフィックスの最適化により、ASR性能が向上し、RNNT損失を適用して音声プレフィックスチューニングを行う方法を提案する。
平均10指標の認識結果から,提案したRNNT損失を用いたプレフィックスチューニングにより,WERの基準値に対する12%の相対的な改善が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 19:50:49 GMT)
Cultural Conditioning or Placebo? On the Effectiveness of Socio-Demographic Prompting [28.1] 文化に敏感で非敏感な手がかりを条件とした4つのLPMを探索する。
GPT-4を除く全てのモデルが、両方の種類のデータセットに対して、応答に有意なばらつきを示すことが観察された。
この作品はまた、「プラセボ効果」からの反応の文化的条件を区別するための制御実験設計の再考を呼び掛けている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 08:25:08 GMT)
Can Better Text Semantics in Prompt Tuning Improve VLM Generalization? [28.0] 本稿では,大規模言語モデルから得られたクラス記述を活用するプロンプトチューニング手法を提案する。
提案手法では,より一般化可能なプロンプトを学習するために,部分レベルの説明誘導画像とテキストの特徴を合成する。
11のベンチマークデータセットで実施した総合的な実験から,提案手法が確立された手法より優れていたことが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 09:46:07 GMT)
AdaNCA: Neural Cellular Automata As Adaptors For More Robust Vision Transformer [27.9] 視覚変換器用ニューラルセルラーオートマタ (NCA) を提案する。
AdaNCAは、ImageNet1Kベンチマークに対する敵攻撃による精度の10%以上の改善に貢献している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 22:00:24 GMT)
Direct-bonded diamond membranes for heterogeneous quantum and electronic technologies [27.9] ダイヤモンドは、幅広い量子および電子技術の材料特性を最上位に挙げている。
ここでは, 単結晶ダイヤモンド膜をシリコン, 溶融シリカ, サファイア, 熱酸化物, ニオブ酸リチウムなど様々な材料に直接結合する。
我々の結合プロセスは、カスタマイズされた膜合成、転写、乾燥表面の官能化を組み合わせ、最小限の汚染を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 22:05:52 GMT)
BiPFT: Binary Pre-trained Foundation Transformer with Low-rank Estimation of Binarization Residual Polynomials [27.6] 本研究では,自然言語理解(NLU)タスクのためのBiPFT(Bibinary Pretrained Foundation Transformer)を提案する。
BiPFTはバイナリニューラルネットワーク(BNN)の学習能力を大幅に向上させる
大規模な実験により、GLUEベンチマークでタスク固有のベースラインを平均15.4%上回るBiPFTの有効性が検証された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 05:19:54 GMT)
Learning Solution-Aware Transformers for Efficiently Solving Quadratic Assignment Problem [27.3] 本研究は,2次割当て問題(QAP)を効率的に解くための学習ベースソリューションに焦点を当てる。
QAPに関する現在の研究は、限られた規模と非効率性に悩まされている。
そこで本研究では,QAPの学習と改善のカテゴリにおける第1の解法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 01:58:50 GMT)
Asynchronous Large Language Model Enhanced Planner for Autonomous Driving [26.7] AsyncDriverは、リアルタイムプランナーが正確に制御可能な軌道予測を行うための新しいフレームワークである。
推論周波数の非同期性に乗じて,LLMが導入した計算コストの削減に成功している。
実験により,本手法はnuPlanの難解なシナリオに対して,より優れたクローズドループ評価性能が得られることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 17:59:03 GMT)
Vision Language Models in Autonomous Driving: A Survey and Outlook [26.7] 視覚言語モデル(VLM)は、その優れた性能と大規模言語モデル(LLM)を活用する能力により、広く注目を集めている。
本稿では,この領域における視覚言語モデルの進歩を包括的かつ体系的に調査し,認識と理解,ナビゲーションと計画,意思決定と制御,エンドツーエンドの自動運転,データ生成などを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 19:36:38 GMT)
TAGLAS: An atlas of text-attributed graph datasets in the era of large graph and language models [26.7] TAGLASは、テキスト分散グラフ(TAG)データセットとベンチマークのアトラスである。
我々は、23以上のTAGデータセットを引用グラフから分子グラフまでの範囲で収集し、統合する。
すべてのデータセットやタスクをロードする、標準化された、効率的で、単純化された方法を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 19:11:35 GMT)
Eigenpruning: an Interpretability-Inspired PEFT Method [26.5] 固有プルーニング(eigenpruning)は,LLMから特異値を取り除き,特定のタスクの性能を向上させる手法である。
我々のテストでは、プルーンドモデルは元のモデルよりも大きなマージンで優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 09:32:43 GMT)
Can We Remove the Square-Root in Adaptive Gradient Methods? A Second-Order Perspective [26.5] 適応的手法の挙動は根の除去時にどのように変化するか,すなわち2階の動機を強くする。
驚いたことに、このような平方根自由適応法は畳み込みアーキテクチャ上のSGDへの一般化ギャップを閉じている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 05:29:07 GMT)
Can LLMs Learn by Teaching? A Preliminary Study [26.3] 既存のLLMトレーニング/プロンプティングパイプラインにLbTのアイデアを組み込むことで,顕著な改善が期待できる。
具体的には,ヒトにおけるLbTの3つのレベルのうちの1つを模倣する3つの手法を設計する。
例えば、人間におけるLbTと同様、(1)LbTは弱強一般化を誘導できる:強いモデルは、他の弱いモデルを教えることによって、自分自身を改善することができる;(2)学生の多様性は、複数の学生に教えることが、一人の生徒や教師自身を教えることよりも、より良くなるかもしれない。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 18:00:17 GMT)
A Question-centric Multi-experts Contrastive Learning Framework for Improving the Accuracy and Interpretability of Deep Sequential Knowledge Tracing Models [26.3] 知識追跡は,学生の今後の業績を予測する上で重要な役割を担っている。
ディープニューラルネットワーク(DNN)は、KT問題を解決する大きな可能性を示している。
しかし、KTプロセスのモデル化にディープラーニング技術を適用する際には、いくつかの重要な課題がある。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 14:53:32 GMT)
From Descriptive Richness to Bias: Unveiling the Dark Side of Generative Image Caption Enrichment [26.2] 大型言語モデル(LLM)は視覚テキストをキャプションする視覚言語モデルの能力を高めた。
豊かな字幕は性差と幻覚の増大に悩まされている。
本研究は、記述的キャプションをより記述的とする傾向に対して注意を喚起するものである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 01:03:13 GMT)
Are Large Language Models a Good Replacement of Taxonomies? [26.0] 大きな言語モデル(LLM)は、知識を内部化し、自然言語の質問に答える素晴らしい能力を示している。
知識グラフのスキーマ(つまり分類学)がLLMによって時代遅れにされているかどうかを問う。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 08:01:14 GMT)
Geometric Self-Supervised Pretraining on 3D Protein Structures using Subgraphs [25.9] 本稿では,3次元タンパク質構造上の3次元グラフニューラルネットワークを事前学習するための自己教師型手法を提案する。
サブグラフとグローバルなタンパク質構造との関係を考慮することで、このモデルはこれらの階層的な組織レベルについて推論することを学ぶことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 09:34:31 GMT)
CityNav: Language-Goal Aerial Navigation Dataset with Geographic Information [25.5] 実世界の都市からの3Dポイントクラウド表現を用いた言語目標航法のための新しいデータセットであるCityNavを紹介した。
CityNavには、人間の実証軌道と組み合わせた32,637の自然言語記述が含まれている。
我々はCityNavデータセット上で,最新の航法ベースラインと提案したモデルについてベンチマークを行った。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 12:08:27 GMT)
Learning-based Multi-continuum Model for Multiscale Flow Problems [24.9] 本稿では,同質化方程式の強化と,マルチスケール問題に対する単一モデルの精度向上を目的とした学習型マルチコンチニュウムモデルを提案する。
提案する学習型マルチコンチニュウムモデルでは,各粗いグリッドブロック内の複数の相互作用媒質を解決し,その間の物質移動を記述できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 07:50:42 GMT)
MultiAgent Collaboration Attack: Investigating Adversarial Attacks in Large Language Model Collaborations via Debate [24.9] 大規模言語モデル(LLM)は、個別に作業する場合に、現在のベンチマークで例外的な結果を示す。
パラメータサイズと推論時間の短縮とともに、それらの能力の進歩は、これらのモデルをエージェントとしての使用を促進する。
敵の影響下での議論を通じて協調するモデルのネットワークの挙動を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 20:09:37 GMT)
Determinantal Point Process as an alternative to NMS [24.8] 非最大抑圧(NMS)に代わるサブセットポイントプロセス(DPP)は、すべての最先端オブジェクト検出フレームワークにおいて不可欠なステップとなっている。
我々はNMSをサブセット選択問題とし、DPPライクなフレームワークを直接組み込むことでオブジェクト検出システム全体の性能を向上させることができると仮定する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 11:18:54 GMT)
Invertible Consistency Distillation for Text-Guided Image Editing in Around 7 Steps [24.4] 本研究の目的は, 蒸留されたテキストから画像への拡散モデルに, 実画像の潜在空間へのエンコードを効果的に行うことにある。
Invertible Consistency Distillation (iCD) は,高画質な画像合成と高精度な画像符号化を,わずか3～4ステップで実現する,汎用的な一貫性蒸留フレームワークである。
我々は、ダイナミックガイダンスを備えたiCDが、より高価な最先端の代替品と競合して、ゼロショットテキスト誘導画像編集の高効率ツールとして役立つことを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 17:49:11 GMT)
Investigating Mysteries of CoT-Augmented Distillation [24.3] 思考の連鎖(CoT)の合理化は、質問応答のようなタスクにおいて、LLMのパフォーマンスを継続的に改善することが示されている。
なぜ、この追加の訓練信号がモデルの蒸留にどのように役立つのか?
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 17:15:46 GMT)
Communication-efficient Vertical Federated Learning via Compressed Error Feedback [24.3] コミュニケーションのオーバーヘッドは、学習(FL)におけるボトルネックとして知られている。
ネットワークをトレーニングするためのフェデレーションネットワーク上でのエラーフィードバックを提案する。
EFVFLは、スムーズな非重要な問題に対して、圧縮誤差をなくす必要はない。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 15:40:38 GMT)
REVEAL-IT: REinforcement learning with Visibility of Evolving Agent poLicy for InTerpretability [23.8] REVEAL-ITは複雑な環境下でのエージェントの学習過程を説明するための新しいフレームワークである。
各種学習課題における政策構造とエージェントの学習過程を可視化する。
GNNベースの説明者は、ポリシーの最も重要な部分を強調することを学び、エージェントの学習プロセスについてより明確で堅牢な説明を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 11:29:26 GMT)
SimulSeamless: FBK at IWSLT 2024 Simultaneous Speech Translation [23.8] 本稿では,IWSLT 2024におけるFBKの同時翻訳評価キャンペーンへの参加について述べる。
SeamlessM4T モデルは "off-the-shelf" として使用され、その同時推論は AlignAtt の採用によって実現される。
Simul Seamlessは143のソース言語と200のターゲット言語をカバーする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 10:34:46 GMT)
Emergent Dynamics in Neural Cellular Automata [23.7] ニューラルセルラーオートマタアーキテクチャとトレーニングモデルの創発的ダイナミクスとの関係について検討する。
解析の結果,これらの変数間の相違と比例性は,NCA出力の創発的ダイナミクスと強い相関関係があることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 09:28:49 GMT)
The Importance of Directional Feedback for LLM-based Optimizers [23.7] 本研究では,自然言語と数値フィードバックを用いてテキスト空間の問題を解決する対話型言語モデル (LLM) の可能性について検討する。
我々は,過去の最適化トレースから指向性フィードバックを合成し,繰り返しよりも信頼性の高い改善を実現するLLMベースの新しい設計を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 16:10:50 GMT)
BlockPruner: Fine-grained Pruning for Large Language Models [23.5] 研究によると、大きな言語モデル(LLM)の特定のレイヤは、かなりの冗長性を持ち、これらのレイヤを刈り取ることは、全体的なパフォーマンスに最小限の影響を与える。
そこで我々は,BlockPrunerと呼ばれる新しい,トレーニング不要な構造化プルーニング手法を提案する。
我々は,BlockPrunerが最先端のベースラインよりも粒度が高く,効率的なプルーニングを実現していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 04:25:49 GMT)
CohortNet: Empowering Cohort Discovery for Interpretable Healthcare Analytics [23.3] 本稿では,コホート自己発見モデルであるCohortNetを提案する。
CohortNetは、個々の機能を個別に処理することで、きめ細かい患者の表現を学習する。
それぞれの特徴を異なる状態に分類し、コホート探索戦略を採用する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 06:12:23 GMT)
WEATHER-5K: A Large-scale Global Station Weather Dataset Towards Comprehensive Time-series Forecasting Benchmark [22.7] WEATHER-5Kデータセットは、世界中の5,672の気象観測所から収集された包括的なデータである。
複数の重要な気象要素を含み、予測のための信頼性と解釈可能な資源を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 15:18:52 GMT)
Robust Few-shot Transfer Learning for Knowledge Base Question Answering with Unanswerable Questions [22.4] FUn-FuSICは、解答不能なKBQAに対して、最先端(SoTA)の少ショット転送モデルを拡張して、解答不能な処理を行う。
新たに構築されたデータセットに対する実験により、FUn-FuSIC は KBQA に対する SoTA モデルの適合性に優れることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 13:43:38 GMT)
Random pairing MLE for estimation of item parameters in Rasch model [22.3] ラッシュモデル(Rasch model)は、個人の潜伏特性と二分反応の関係をモデル化するために心理学において広く用いられている。
我々は、ラッシュモデルにおける項目パラメータを忠実に推定する新しい可能性に基づく推定器を導入する。
シミュレーションデータと実データを用いた2つの新しい推定器の有効性の実証的証拠を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 04:32:34 GMT)
Major Entity Identification: A Generalizable Alternative to Coreference Resolution [22.2] 主要なエンティティ識別(MEI)モデルは、複数のデータセット上のドメインにわたってよく一般化される。
MEIはまた、ユーザが特定のエンティティや関心のあるエンティティのグループのすべての言及を検索できるので、実用的な使用法である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 18:17:58 GMT)
Residual Connections Harm Abstract Feature Learning in Masked Autoencoders [22.2] MAEのVIT-B/16バックボーン内のIDショートカットの変更により、ImageNet上の線形探索精度は67.8%から72.7%に向上した。
我々の設計は、ネットワークのトレーニング容易性に影響を与えることなく、機能抽象化の段階的な開発を促進する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 20:45:17 GMT)
VisLingInstruct: Elevating Zero-Shot Learning in Multi-Modal Language Models with Autonomous Instruction Optimization [22.2] VisLingInstructは、ゼロショット学習においてマルチモーダル言語モデル(MMLM)を進化させる新しいアプローチである。
In-Context Learningを通じて、インストラクショナルテキストを自律的に評価し、最適化する。
TextVQAとHatefulMemesデータセットの先行技術よりも13.1%と9%の精度向上を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 14:44:14 GMT)
Follow My Instruction and Spill the Beans: Scalable Data Extraction from Retrieval-Augmented Generation Systems [22.1] 本稿では,命令調整されたLMを組み込んだRAGシステムのデータストアから,命令追従機能を利用してテキストデータを冗長に抽出できることを,インプロンプトインジェクションにより示す。
ランダムに選択された25個のGPTに対して、100%の成功率でデータストアリークを引き起こす攻撃を設計する。
我々は,1,569,000語のコーパスから77,000語の本から41%の動詞率でテキストデータを抽出する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 21:32:35 GMT)
Vlearn: Off-Policy Learning with Efficient State-Value Function Estimation [22.1] 既存の非政治強化学習アルゴリズムは、しばしば明示的な状態-作用-値関数表現に依存している。
この信頼性は、高次元の作用空間における状態-作用値関数の維持が困難なデータ非効率をもたらす。
本稿では,非政治的な深層強化学習に対する批判として,状態値関数のみを利用する効率的なアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 11:06:30 GMT)
Quest: Query-centric Data Synthesis Approach for Long-context Scaling of Large Language Model [22.1] 本稿では,クエストと略されるクエリ中心のデータ合成手法を提案する。
我々は、複数の長文ベンチマークデータセットにおいて、コンテキスト長128kまでの長文データセットを合成し、他のデータ合成方法よりも大幅に優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 02:26:48 GMT)
Revealing Vision-Language Integration in the Brain with Multimodal Networks [21.9] 我々は,ヒト脳のマルチモーダルな統合部位を,ヒトが映画を観ている最中のステレオ脳波(SEEG)記録を予測することにより探索するために,マルチディープニューラルネットワーク(DNN)を用いた。
マルチモーダル・ビジョン・ランゲージ・モデルでは,非モーダル言語や非モーダル・ビジョン,線形統合言語ビジョン・モデルよりも優れた録音を予測できる領域として,マルチモーダル統合のサイトを運用している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 16:43:22 GMT)
Bayesian Bandit Algorithms with Approximate Inference in Stochastic Linear Bandits [21.1] また,LinTSとLinBUCBは,近似推論を適用した場合,元の後悔の上限を保ちながら,より大きい定数項を犠牲にすることができることを示した。
この研究は、有界近似推論誤差を持つ線形包帯の設定における最初の後悔の限界を与える。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 07:45:38 GMT)
GenderAlign: An Alignment Dataset for Mitigating Gender Bias in Large Language Models [21.0] 大きな言語モデル(LLM)は、性別バイアスを示すコンテンツを生成する傾向がある。
GenderAlignデータセットは8kのシングルターンダイアログで構成されており、それぞれに "chosen" と "rejected" の応答がペアリングされている。
拒絶された」反応と比較すると、「ちょうせん」反応は性バイアスのレベルが低く、より高い品質を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 01:45:44 GMT)
Learning to Discover Knowledge: A Weakly-Supervised Partial Domain Adaptation Approach [20.9] ドメイン適応は、リッチアノテーションでソースドメインからの知識を活用することで、魅力的なパフォーマンスを示している。
特定の目標タスクに対して、関連するおよび高品質なソースドメインを収集するのは煩雑である。
本稿では、自己ペースト転送分類器学習(SP-TCL)と呼ばれる、単純で効果的なドメイン適応手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 12:54:07 GMT)
Physics-aware Machine Learning Revolutionizes Scientific Paradigm for Machine Learning and Process-based Hydrology [20.9] 我々は、認識される障壁を克服し、両方の分野に革命をもたらすための変革的アプローチとして、物理認識機械学習(ML)を紹介した。
まず, 降雨流出水理プロセスと流体力学プロセスを含む, PaML における水文学の体系的な検討を行った。
最後に、新しいPaMLベースの水文学プラットフォームであるHydroPMLが、水学応用の基礎としてリリースされた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 16:05:07 GMT)
Proceedings of The second international workshop on eXplainable AI for the Arts (XAIxArts) [20.5] この第2回説明可能なAI for the Arts(XAIxArts)に関する国際ワークショップは、HCI、インタラクションデザイン、AI、説明可能なAI(XAI)、デジタルアートの研究者のコミュニティを集めて、XAI for the Artsの役割を探求した。
第16回 ACM Conference on Creativity and Cognition (C&C 2024) でワークショップを開催した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 16:48:14 GMT)
MacroHFT: Memory Augmented Context-aware Reinforcement Learning On High Frequency Trading [20.3] 強化学習(RL)は、高周波取引(HFT)のもう一つの魅力あるアプローチとなっている。
我々は,新しいメモリ拡張コンテキスト認識強化学習手法であるOn HFT, empha.k. MacroHFTを提案する。
マイクロレベルのトレーディングタスクにおいて,MacroHFTは最先端のパフォーマンスを実現することができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 17:48:24 GMT)
V-LASIK: Consistent Glasses-Removal from Videos Using Synthetic Data [20.2] 拡散に基づく生成モデルは、最近顕著な画像編集機能とビデオ編集機能を示している。
本研究は,動画における一貫した局所属性除去のケーススタディとして,映像中の眼鏡の一貫性とアイデンティティ保護の除去に焦点をあてる。
データ不完全にもかかわらず、当社のモデルは元のビデオコンテンツを保存しながら、所望の編集を一貫して行うことができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 17:14:43 GMT)
On Layer-wise Representation Similarity: Application for Multi-Exit Models with a Single Classifier [20.2] 本研究では,各変圧器の隠蔽層間の表現の類似性について検討する。
本稿では,内部表現の類似性を高めるための協調学習手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 16:41:09 GMT)
Top-$K$ ranking with a monotone adversary [19.9] 比較グラフがランダムに生成され、敵が任意のエッジを追加することができるシナリオを考える。
統計学者の目標は、ペア比較に基づいて、上位$K$の推奨項目を正確に識別することである。
本論文の主な貢献は, ほぼ最適サンプル複雑性を実現するための重み付き最大極大推定器(MLE)を開発することである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 04:56:35 GMT)
On Convergence and Rate of Convergence of Policy Improvement Algorithms [19.7] 本稿では、連続時間エントロピー規則化制御問題に対する政策改善アルゴリズム(PIA)の収束をスクラッチから証明する。
提案手法はPDEとその微分の解に対するFeynman-Kac型確率表現式に基づいている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 04:47:42 GMT)
Perspective+ Unet: Enhancing Segmentation with Bi-Path Fusion and Efficient Non-Local Attention for Superior Receptive Fields [19.7] 本稿では,医療画像のセグメンテーションの限界を克服する新しいアーキテクチャであるspective+Unetを提案する。
このフレームワークは ENLTB という名前の効率的な非局所トランスフォーマーブロックを組み込んでおり、これはカーネル関数近似を利用して、効率的な長距離依存性キャプチャを行う。
ACDCとデータセットに関する実験結果から,提案したパースペクティブ+Unetの有効性が示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 07:17:39 GMT)
Various Lengths, Constant Speed: Efficient Language Modeling with Lightning Attention [19.6] 固定メモリ使用時の各種シーケンス長のトレーニング速度を一定に維持する最初の線形アテンション実装であるLightning Attentionを提案する。
有効性を保ちながら精度を高めるために,我々の雷の注意に合わせた新しいアーキテクチャであるTransNormerLLM(TNL)を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 09:12:42 GMT)
Identifying User Goals from UI Trajectories [19.5] 本稿では,観測されたUI軌道から目標を識別するタスクを紹介する。
2つのタスク記述が特定のUI環境内でパラフレーズ化されているかどうかを評価するための新しい評価基準を提案する。
計測値とこれらのデータセットを用いて、人間のパフォーマンスと最先端モデルの比較実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 13:46:10 GMT)
One-Shot Strategic Classification Under Unknown Costs [19.4] 幅広いコストに対して、コスト関数の小さな誤推定でさえ、最悪の場合、自明な正確さを伴っていることを示す。
分析の結果,重要な戦略的応答,特にコスト操作関数に対する二重正則化の値が明らかになった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 18:01:50 GMT)
On the Evaluation Practices in Multilingual NLP: Can Machine Translation Offer an Alternative to Human Translations? [19.3] NLPにおける既存の評価フレームワークについて分析する。
より堅牢で信頼性の高い評価手法を提案する。
より単純なベースラインは,大規模多言語事前学習の恩恵を受けずに比較的高い性能が得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 12:46:12 GMT)
Urban-Focused Multi-Task Offline Reinforcement Learning with Contrastive Data Sharing [19.1] コントラストデータ共有アプローチを用いたマルチタスクオフライン強化学習であるMODAを紹介する。
我々は,新しいモデルベースマルチタスクオフラインRLアルゴリズムを開発した。
実世界のマルチタスク都市環境における実験により,MODAの有効性が検証された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 07:24:24 GMT)
Holistic Evaluation for Interleaved Text-and-Image Generation [19.0] 我々はインターリーブドベンチ(InterleavedBench)について紹介する。
また、GPT-4oをベースとした強力な基準フリーメトリックであるInterleavedEvalを提案し、正確で説明可能な評価を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 18:07:19 GMT)
Explainable Fake News Detection With Large Language Model via Defense Among Competing Wisdom [19.0] 本稿では,防衛をベースとした説明可能なフェイクニュース検出フレームワークを提案する。
具体的には,まず,集団の知恵を2つの競合相手に分割し,それぞれに有能な証拠を検出するエビデンス抽出モジュールを提案する。
そこで我々は,大きな言語モデルを用いたプロンプトベースのモジュールを設計し,2つの正当性に対する理由を推測することによって正当化を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 04:33:33 GMT)
Precipitation Downscaling with Spatiotemporal Video Diffusion [19.0] この研究は、最近のビデオ拡散モデルを拡張して、超解像を降水させる。
決定論的ダウンスケーラと時間条件付き拡散モデルを用いて雑音特性と高周波パターンを抽出する。
カリフォルニアとヒマラヤを用いたCRPS, MSE, 降水分布の把握, および定性的側面の解析により, データ駆動型降水ダウンスケーリングの新しい標準として本手法を確立した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 11:22:39 GMT)
Translation and Fusion Improves Zero-shot Cross-lingual Information Extraction [18.9] 本稿では,低リソース言語データの英語翻訳をモデルに微調整したフレームワークであるTransFusionを提案する。
GoLLIE-TFは、IEタスクのための言語間命令チューニング LLM であり、ハイソース言語と低リソース言語のパフォーマンスギャップを埋めるように設計されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 14:42:34 GMT)
FlowPrecision: Advancing FPGA-Based Real-Time Fluid Flow Estimation with Linear Quantization [18.2] 本研究では,FPGAを用いたソフトセンサの線形量子化を流体流量推定に適用する。
提案手法は平均二乗誤差を最大10.10%削減し、推論速度を9.39%改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 09:03:17 GMT)
AcTExplore: Active Tactile Exploration of Unknown Objects [17.8] 本稿では, 大規模オブジェクト再構成のための強化学習による能動的触覚探索手法であるAcTExploreを提案する。
本アルゴリズムは, 触覚データを段階的に収集し, 物体の3次元形状を再構築する。
本手法は, 未確認のYCBオブジェクトに対して平均95.97%のIoUカバレッジを達成し, 原始形状でのみ訓練する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 21:07:32 GMT)
On the Inductive Biases of Demographic Parity-based Fair Learning Algorithms [17.5] 本研究では, 標準DP法が評価されたラベルの条件分布に及ぼす影響を解析的に検討した。
本研究では, 感度特性の限界分布に対するロバスト性を改善するために, 感度特性に基づく分布ロバスト最適化法 (SA-DRO) を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 09:35:02 GMT)
Rewarding What Matters: Step-by-Step Reinforcement Learning for Task-Oriented Dialogue [17.5] 強化学習(RL)はタスク指向対話(TOD)システムを強化するための強力なアプローチである。
既存のRL手法は主に生成タスクに焦点を合わせ、理解のために対話状態追跡(DST)を無視する傾向にある。
トークン生成全体でステップバイステップの報酬を導入し、RLを理解タスクと生成タスクの両方に拡張する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 16:15:40 GMT)
A Multi-Stream Fusion Approach with One-Class Learning for Audio-Visual Deepfake Detection [17.3] 本稿では,ロバストな音声・視覚深度検出モデルを開発する上での課題について述べる。
新たな世代のアルゴリズムが絶えず出現しており、検出方法の開発中にこれらのアルゴリズムは遭遇しない。
表現レベルの正規化手法として,一級学習を用いたマルチストリーム融合手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 10:33:15 GMT)
A Learn-Then-Reason Model Towards Generalization in Knowledge Base Question Answering [17.3] FreebaseやWikidataのような大規模知識ベース(KB)には、数百万の構造化知識がある。
Knowledge Base Question Answering (KBQA)は、自然言語の質問を通じて、これらの貴重なKBにアクセスするためのユーザフレンドリな方法を提供する。
本稿では,KBLLaMAを開発した。KBLLaMAは,新しいKB知識を言語モデルに注入し,フレキシブルなエンドツーエンドKBQAを実現するためのフレームワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 22:22:41 GMT)
On Newton's Method to Unlearn Neural Networks [17.2] NNを学習しない3次正規化ニュートン法を提案する。
その結果,本手法は破滅的忘れ込みに対する耐性が高く,ベースラインよりも優れた性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 17:12:20 GMT)
Robustness Analysis of AI Models in Critical Energy Systems [17.1] 本稿では、N-1$のセキュリティ基準の下で、電力グリッド運用のための最先端AIベースモデルのロバスト性を解析する。
我々の結果は、このセキュリティ基準の下での回線の切断後の精度の大幅な低下を浮き彫りにした。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 14:34:36 GMT)
How Many Parameters Does it Take to Change a Light Bulb? Evaluating Performance in Self-Play of Conversational Games as a Function of Model Characteristics [17.1] パラメータの数やトレーニングの種類といったモデル特性の関数としてのパフォーマンスがどのように発達するかを分析する。
パラメータの数とパフォーマンスの間には明確な関係があるが、特定のサイズのブラケット内にはまだ幅広いパフォーマンスポイントが分散している。
また、未公表のサンプリングパラメータによって可能となるアクセスメソッド間の性能について、ある程度の予測不可能性も見出す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 07:17:09 GMT)
Benchmarking Monocular 3D Dog Pose Estimation Using In-The-Wild Motion Capture Data [17.0] 単眼画像からの3次元犬のポーズ推定に焦点をあてた新しいベンチマーク分析を提案する。
マルチモーダルなデータセット3DDogs-Labは屋内で撮影され、様々な犬種が通路で群がっている。
3DDogs-Wildは、光学マーカーをインペイントし、被験者を多様な環境に配置するデータセットの帰化バージョンです。
また, 3DDogs-Wild を用いたモデルトレーニングにより, フィールド内データの評価において, 性能が向上することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 15:33:39 GMT)
Communication-Efficient Adaptive Batch Size Strategies for Distributed Local Gradient Methods [17.0] 通信オーバーヘッドは、データ並列のミニバッチ勾配法における主要なボトルネックである。
局所勾配法に対して適応的なバッチサイズ戦略を導入し、バッチサイズを適応的に増加させ、ミニバッチ勾配のばらつきを低減する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 02:08:50 GMT)
Mitigating the Human-Robot Domain Discrepancy in Visual Pre-training for Robotic Manipulation [16.8] 最近の研究は、人間のデータを用いた大規模な事前学習に変わった。
人間とロボットの形態的差異は、有意な人間-ロボットドメインの相違をもたらす。
そこで本研究では,容易に利用可能な人間ロボットのビデオデータを利用して,その相違を補う新しい適応パラダイムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 11:57:46 GMT)
Computation-Efficient Semi-Supervised Learning for ECG-based Cardiovascular Diseases Detection [16.3] 本稿では,ECGを用いた頑健かつ計算効率の高いCVD検出のための計算効率の高い半教師付き学習パラダイム(FastECG)を提案する。
これは、限られた監督と高い計算効率で、下流データセットに事前訓練されたモデルの堅牢な適応を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 14:45:13 GMT)
Do Not Wait: Learning Re-Ranking Model Without User Feedback At Serving Time in E-Commerce [16.3] 本稿では,LASTというオンライン学習手法を新たに拡張したモデリング手法を提案する。
代理モデルを用いて、モデル改善を操縦するために必要な指導信号を提供することにより、ユーザフィードバックの要求を回避する。
LASTは既存のオンライン学習システムにシームレスに統合され、より適応的でレスポンシブなレコメンデーションエクスペリエンスを作成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 05:15:48 GMT)
Optimizing Novelty of Top-k Recommendations using Large Language Models and Reinforcement Learning [16.3] 現実世界のシステムでは、新しいモデルに対する重要な考慮は、トップkレコメンデーションの新規性である。
本稿では,大規模言語モデルが新しい項目に対するフィードバックを提供する強化学習(RL)の定式化を提案する。
大規模検索エンジンにおけるクエリーアドレコメンデーションタスクの新規性向上のための提案アルゴリズムの評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 10:20:02 GMT)
Online,Target-Free LiDAR-Camera Extrinsic Calibration via Cross-Modal Mask Matching [16.1] 我々はMIAS-LCECと呼ばれる新しいフレームワークを導入し、オープンソースの多目的キャリブレーションツールボックスを提供し、3つの実世界のデータセットをパブリッシュする。
我々のフレームワークとツールボックスの基盤は、最先端(SoTA)のLVMに基づいて開発されたクロスモーダルマスクマッチング(C3M)アルゴリズムである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 03:20:44 GMT)
Evaluating Numerical Reasoning in Text-to-Image Models [16.0] 難易度が異なる数値推論課題におけるテキスト・ツー・イメージ・モデルの評価を行った。
もっとも先進的なモデルでさえ、初歩的な数値スキルしか持たないことを示す。
数値推論評価のための新しいベンチマークであるGeckoNumにプロンプト、生成された画像、人間のアノテーションをバンドルする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 22:56:31 GMT)
Deciphering 'What' and 'Where' Visual Pathways from Spectral Clustering of Layer-Distributed Neural Representations [15.6] 本稿では,ニューラルネットワークのアクティベーションに含まれる情報をグループ化する手法を提案する。
すべてのレイヤの機能を利用して、モデルのどの部分が関連する情報を含んでいるのかを推測する必要をなくします。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 15:57:36 GMT)
Dependency-Aware Semi-Structured Sparsity: Declining Roles of Outliers in Pruning GLU-based LLMs [15.6] 依存性を意識した半構造化スパシティ(DaSS)は,GLUに基づく大規模言語モデル(LLM)のための新しいプルーニング手法である
DaSSは非構造化プルーニングの柔軟性と依存性ベースの構造化プルーニングの構造的一貫性のバランスをとる。
The Mistral, Gemma, and LLaMA2 model familyに関する実証的な評価は、DASSの一貫性のある有効性を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 06:57:29 GMT)
Similarity-aware Syncretic Latent Diffusion Model for Medical Image Translation with Representation Learning [15.2] 非造影CT(non-contrast CT)は画像のコントラストと解剖学的視認性を低下させ、診断の不確実性を増大させる可能性がある。
医用画像翻訳のための潜時拡散モデルに基づく新しいシンプレティック生成モデル(S$2$LDM)を提案する。
S$2$LDMは、シンプレティックエンコーディングと拡散を通じて、異なるモーダル画像の類似性を高め、潜伏空間における重複情報を促進し、対照的に強調された領域でより詳細な医療画像を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 03:54:41 GMT)
Self-supervised Learning for Human Activity Recognition Using 700,000 Person-days of Wearable Data [15.1] 我々は,英国・ビオバンクのアクティビティトラッカーデータセット上で,自己教師付き学習技術を活用する。
結果として得られたアクティビティ認識モデルは、7つのベンチマークデータセットで一貫して強力なベースラインを上回りました。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 10:46:35 GMT)
Active Diffusion Subsampling [15.0] 最大エントロピーサンプリングでは、最も高いエントロピーを持つと思われる測定位置を選択し、約$x$の不確実性を最小化する。
近年,拡散モデルにより誘導拡散を用いた高次元信号の高品質後部サンプルが得られた。
誘導拡散を用いたアクティブ・ディフュージョン・サブサンプリング法であるアクティブ・ディフュージョン・サブサンプリング(ADS)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 15:05:06 GMT)
Enhancing Monotonic Modeling with Spatio-Temporal Adaptive Awareness in Diverse Marketing [15.0] OFOSプラットフォームは、支払いを促進するためにユーザーや商人に動的アロケーションインセンティブを提供する。
本稿では,マーケティング価格の高効率化を実現するために,制約付きモノトニック適応ネットワーク(CoMAN)を提案する。
提案手法の有効性を実証し, モノトニック・オブ・ザ・アーティファクト法より優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 09:21:09 GMT)
Explainable AI Security: Exploring Robustness of Graph Neural Networks to Adversarial Attacks [14.9] グラフニューラルネットワーク(GNN)は非常に成功したが、最近の研究では、GNNは敵の攻撃に弱いことが示されている。
本稿では,グラフデータパターン,モデル固有因子,および敵対例の転送可能性を考慮することで,GNNの対角的ロバスト性について検討する。
この作業は、GNNの脆弱性を照らし、堅牢なGNNを設計するための多くの有望な道を開く。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 01:24:18 GMT)
Two Giraffes in a Dirt Field: Using Game Play to Investigate Situation Modelling in Large Multimodal Models [14.9] 本稿では,テキストモデルからマルチモーダルモデルへの評価パラダイムを提案する。
我々は、視覚情報から状況を表現するためのモデルの能力に挑戦するゲームを定義し、対話を通じてそのような表現を調整する。
最大のクローズドモデルは、私たちが定義したゲームでかなりよく機能し、最高のオープンウェイトモデルでさえそれらと苦労している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 06:56:19 GMT)
NeRF-Guided Unsupervised Learning of RGB-D Registration [14.8] 教師なしRGB-D登録のための新しいフレーム・ツー・モデル最適化フレームワークNeRF-URを提案する。
我々は、シーンのグローバルモデルとしてニューラルラジアンス場(NeRF)を活用し、入力とNeRFレンダリングフレーム間の整合性を利用してポーズ最適化を行う。
提案手法は,2つの屋内RGB-DデータセットであるScanNetと3DMatchにおいて,最先端の手法よりも優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 07:28:42 GMT)
Concentrate Attention: Towards Domain-Generalizable Prompt Optimization for Language Models [14.7] 集中」というドメイン一般化可能なプロンプト最適化に向けた新たな目標を提案する。
提案手法は,ソフトプロンプトの一般化では1.42%,ハードプロンプトの一般化では2.16%,マルチソース領域の一般化では2.16%,比較プロンプトの最適化では1.42%向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 08:08:37 GMT)
Unsupervised Multimodal Deepfake Detection Using Intra- and Cross-Modal Inconsistencies [14.7] ディープフェイクビデオは、刑事司法、民主主義、個人の安全とプライバシーに悪影響を及ぼす可能性のある社会への脅威が増えていることを示している。
本稿では,ビデオセグメント間のモーダル内およびモーダル間不整合を直接同定することで,ディープフェイク動画を検出する新しい教師なし手法を提案する。
提案手法は,FakeAVCelebデータセットを用いた非教師なしディープフェイク検出手法よりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 20:24:59 GMT)
A Benchmarking Study of Kolmogorov-Arnold Networks on Tabular Data [14.7] Kolmogorov-Arnold Networks (KAN)は機械学習の世界に導入され、コミュニティ全体の注目を集めている。
本稿では,データセット上でのKansとMulti-Layer Perceptrons(MLP)を比較したベンチマーク研究を提案する。
Kansは、特に多数のインスタンスを持つデータセットにおいて優れた、あるいは同等の精度とF1スコアを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 17:41:34 GMT)
Explicit and Implicit Large Language Model Personas Generate Opinions but Fail to Replicate Deeper Perceptions and Biases [14.7] 大規模言語モデル (LLMs) は、人間中心の社会科学タスクでますます使われている。
これらのタスクは非常に主観的であり、環境、態度、信念、生きた経験など人間的要因に依存している。
我々は,LLMを人間的なペルソナで促進する役割について検討し,モデルに特定の人間であるかのように答えるよう求めた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 16:24:07 GMT)
Reasoning Like a Doctor: Improving Medical Dialogue Systems via Diagnostic Reasoning Process Alignment [14.6] 本研究の目的は,臨床医の診断推論プロセスと整合した医療対話システムの構築である。
適切な応答を生成するために設計された新しいフレームワークであるエミュレーションを提案する。
当社の枠組みは, 医療相談における透明性の向上を図り, 反応の明確な説明を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 02:02:53 GMT)
A Survey of Fragile Model Watermarking [14.5] モデルの脆弱な透かしは、改ざんを検出する強力なツールとして徐々に現れてきた。
本稿では, モデルフラクタブルウォーターマーキングの創業以来の課題について概説する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 04:16:11 GMT)
Let Guidelines Guide You: A Prescriptive Guideline-Centered Data Annotation Methodology [14.5] 本稿では,各データサンプルに関連付けられたガイドラインの報告に焦点をあてた新しいデータアノテーション手法であるガイドライン中心アノテーションプロセスを紹介する。
標準的な規範的アノテーションプロセスの主な3つの制限を特定し,ガイドライン中心の方法論がそれを克服する方法について述べる。
本稿では,複数のタスクにまたがるアノテートデータを,単一のアノテートプロセスのコストで再利用する方法について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 08:24:57 GMT)
This Looks Better than That: Better Interpretable Models with ProtoPNeXt [14.3] 原型部品モデルは、コンピュータビジョンのためのブラックボックスディープラーニングモデルに代わる一般的な解釈可能な代替品である。
原型モデルのコンポーネントを統合するための新しいフレームワーク、ProtoPNeXtを作成します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 18:54:27 GMT)
HeartBeat: Towards Controllable Echocardiography Video Synthesis with Multimodal Conditions-Guided Diffusion Models [14.3] 本稿では、制御可能で高忠実なECHOビデオ合成のためのHeartBeatという新しいフレームワークを提案する。
HeartBeatは、マルチモーダル条件を同時に認識し、制御可能な生成をガイドする統合フレームワークとして機能する。
このように、ユーザはマルチモーダル制御信号を組み合わせることで、心的イメージに適合するECHOビデオを合成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 08:24:28 GMT)
Insights into LLM Long-Context Failures: When Transformers Know but Don't Tell [14.1] 大規模言語モデル(LLM)は位置バイアスを示し、長い文脈の中端からの情報を活用するのに苦労する。
LLMはターゲット情報の位置を符号化するが、正確な応答を生成するのに失敗することが多い。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 18:50:44 GMT)
Knowledge-driven Subspace Fusion and Gradient Coordination for Multi-modal Learning [14.1] マルチモーダル学習は癌診断と予後において重要な役割を担っている。
現在のディープラーニングに基づくマルチモーダルアプローチは、ゲノム学と組織学のデータの間の複雑な相関をモデル化する能力によって制限されることが多い。
本稿では, 生物学的に解釈し, 堅牢なマルチモーダル学習フレームワークを提案し, ヒストロジー画像とゲノム学を効率的に統合する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 04:01:35 GMT)
MultiTalk: Enhancing 3D Talking Head Generation Across Languages with Multilingual Video Dataset [14.0] 多様な言語の音声から3D音声の頭部を生成する新しいタスクを提案する。
我々は,20言語で420時間以上の会話ビデオからなる,多言語2Dビデオデータセットを新たに収集した。
多言語設定におけるリップシンクの精度を評価するための指標を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 12:52:46 GMT)
DynGMA: a robust approach for learning stochastic differential equations from data [13.9] パラメータ化されたSDEの遷移密度に新しい近似を導入する。
本手法は, 完全に未知のドリフト拡散関数の学習において, ベースライン法と比較して精度が高い。
低時間解像度と可変、さらには制御不能な時間ステップサイズでデータを処理できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 03:04:10 GMT)
medIKAL: Integrating Knowledge Graphs as Assistants of LLMs for Enhanced Clinical Diagnosis on EMRs [13.8] medIKALは、診断能力を高めるために、LLM(Large Language Models)と知識グラフ(KG)を組み合わせる。
medIKALは、そのタイプに基づいて医療記録のエンティティに重み付けされた重要性を割り当て、KG内の候補疾患の正確な局在を可能にする。
新たに導入した中国のEMRデータセットの広範な実験により,medIKALの有効性を検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 13:56:52 GMT)
Ranking LLMs by compression [13.8] 圧縮の先駆けとして5つの大きな言語モデルを使用し、課題のある自然言語処理タスクのパフォーマンスを比較します。
実験の結果,圧縮比とモデル性能は正の相関関係にあることが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 10:23:38 GMT)
Graph Representation Learning Strategies for Omics Data: A Case Study on Parkinson's Disease [13.6] グラフニューラルネットワークは、古典的な統計学と機械学習の方法に代わる有望な代替手段として登場した。
本研究では,ケースコントロール分類のためのグラフ表現学習モデルについて検討する。
タンパク質-タンパク質相互作用やメタボライト-メタボライト相互作用を含む,サンプル類似性ネットワークと分子相互作用ネットワークから得られたトポロジーを比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 16:06:39 GMT)
Tracking solutions of time-varying variational inequalities [13.5] 時変変変分不等式の解を追跡することは、ゲーム理論、最適化、機械学習の応用において重要な問題である。
既存の結果を2つの方法で拡張する: 最初の結果では、亜線型解パスを持つ変分不等式に対する追跡境界を提供するが、必ずしも単調関数ではない。
第2の貢献は、周期的時間変化VIの離散力学系の収束挙動と軌道に関する広範な研究である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 07:32:07 GMT)
Multi-Level Sequence Denoising with Cross-Signal Contrastive Learning for Sequential Recommendation [13.4] シーケンシャル・レコメンダ・システム(SRS)は,ユーザの過去のインタラクション・シーケンスに基づいて,次の項目を提案することを目的としている。
本稿では,MSDCCL(Multi-level Sequence Denoising with Cross-signal Contrastive Learning)という新しいモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 03:37:07 GMT)
SeCTIS: A Framework to Secure CTI Sharing [13.3] 現代の組織におけるIT依存型オペレーションの台頭は、サイバー攻撃に対する脆弱性を高めている。
現在の情報共有手法では、プライバシ保護が欠如しており、プロプライエタリデータとシークレットデータの漏洩に脆弱な組織を残している。
我々は、企業がCTIデータのプライバシーを保護し、協力できるように、SeCTIS(Secure Cyber Threat Intelligence Sharing)と呼ばれる新しいフレームワークを設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 08:34:50 GMT)
Estimating Treatment Effects under Recommender Interference: A Structured Neural Networks Approach [13.2] 標準差分推定器は, 偏りのある処理効果を推定できることを示す。
このバイアスはレコメンデーターの干渉によって生じ、これは治療とコントロールのクリエーターが露出を競うときに発生する。
本稿では、コンテンツアイテムの扱いと制御の両方からなるプールの中から、アイテムをどのように選択するかをキャプチャする「レコメンダ選択モデル」を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 14:53:26 GMT)
A Contrastive Learning Approach to Mitigate Bias in Speech Models [13.2] 対照的な損失に対して異なるスコープに焦点を合わせることでモデルをガイドする3段階の学習手法を採用している。
2つの音声言語理解データセットと2つの言語を用いた実験は、我々の手法が内部サブグループ表現を改善することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 19:20:00 GMT)
SSUMamba: Spatial-Spectral Selective State Space Model for Hyperspectral Image Denoising [13.1] HSI復調のためのメモリ効率の良い空間スペクトル(SSUMamba)を導入する。
Mambaは、その顕著な長距離依存性モデリング機能で知られている。
SSUMambaは、トランスフォーマーベースの手法に比べて、バッチ当たりのメモリ消費が低い優れたデノナイズ結果が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 07:31:53 GMT)
Tractable Equilibrium Computation in Markov Games through Risk Aversion [13.0] リスク-逆量子応答平衡(RQE)は,すべての$n$プレーヤ行列と有限ホリゾンマルコフゲームで計算可能であることを示す。
RQEは下層のゲーム構造とは独立であり、エージェントのリスク回避度と有界有理性にのみ依存する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 09:53:56 GMT)
Contractive Systems Improve Graph Neural Networks Against Adversarial Attacks [12.9] グラフニューラルネットワーク(GNN)は、さまざまなグラフベースのタスクに対処するための重要なコンポーネントとして、自らを確立している。
彼らの顕著な成功にもかかわらず、GNNは相変わらず敵の攻撃の形で摂動を入力できる。
本稿では, 収縮力学系のレンズを用いて, 対向摂動に対してGNNを補強する革新的な手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 10:26:56 GMT)
LLM-Ensemble: Optimal Large Language Model Ensemble Method for E-commerce Product Attribute Value Extraction [12.6] 大規模言語モデル(LLM)は多くの属性抽出タスクにおいて最先端の性能を示す。
属性値抽出のために異なるLLMの出力をアンサンブルするLLMアンサンブルと呼ばれる新しいアルゴリズムを提案する。
提案手法は理論的に最適であるだけでなく,効率的な計算,高速収束,安全な配置も保証できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 07:10:28 GMT)
Translating Across Cultures: LLMs for Intralingual Cultural Adaptation [12.6] 文化適応の課題を定義し,この課題に対する様々なモデルをベンチマークする評価フレームワークを作成する。
文化的バイアスやステレオタイプを含む自動適応の可能性について分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 17:06:58 GMT)
Dye4AI: Assuring Data Boundary on Generative AI Services [12.5] サードパーティのAIベンダによるセキュリティとプライバシに関する懸念は、センシティブなシナリオで広く採用されることを妨げる。
本研究では,人工トリガデータをAI対話に注入する染料試験システムDie4AIを提案する。
染料試験はトリガー生成,トリガー挿入,トリガー検索の3段階を含む。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 08:55:23 GMT)
Defending Against Sophisticated Poisoning Attacks with RL-based Aggregation in Federated Learning [12.4] フェデレート学習は、毒殺攻撃のモデル化に非常に影響を受けやすい。
本稿では,RLに基づくアダプティブアグリゲーション手法であるAdaAggRLを提案する。
4つの実世界のデータセットの実験により、提案された防衛モデルは高度な攻撃に対して広く採用されている防衛モデルよりも大幅に優れていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 11:33:14 GMT)
Critical Influence of Overparameterization on Sharpness-aware Minimization [12.3] 本研究は,パラメータ化の超過によって,シャープネス認識最小化(SAM)戦略が影響を受けることを示す。
SAM のパラメータ化による複数の理論的利点を,SGD と比較してより均一なヘッセンモーメントで達成できること,(ii) 線形速度でのはるかに高速な収束,(iii) 2層ネットワークにおけるテスト誤差の低減に証明する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 01:40:54 GMT)
ReaLHF: Optimized RLHF Training for Large Language Models through Parameter Reallocation [12.3] Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF)は、大規模言語モデル(LLM)アプリケーションを強化するための重要なテクニックである。
本稿では,LLMパラメータをクラスタ内で動的に再分割するパラメータReaLlocationを提案する。
本稿では、RLHFトレーニングのための効率的な実行計画を自動的に発見・実行できる先駆的なシステムであるReaLHFを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 08:04:07 GMT)
SEC-QA: A Systematic Evaluation Corpus for Financial QA [12.3] 既存のデータセットは、多くの場合、サイズ、コンテキスト、実用的なアプリケーションとの関連性によって制約される。
2つの重要な特徴を持つ継続的データセット生成フレームワークであるSEC-QAを提案する。
本稿では,複雑な情報検索と定量的推論パイプラインの実行能力を向上させるプログラム・オブ・思想に基づくQAシステムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 15:12:41 GMT)
Exceptional nexus in Bose-Einstein condensates with collective dissipation [12.2] 多状態非エルミート系では、類似のない高次例外点やエキゾチック現象が発生する。
パラダイムは例外的ネクサス(EX)であり、例外的弧(EA)の尖点としての3階のEPである。
我々の研究は、超低温原子の多体配置における高次例外物理学の探求の道を開いた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 06:42:34 GMT)
Finetuning Large Language Model for Personalized Ranking [12.2] 大規模言語モデル(LLM)は、様々な領域で顕著なパフォーマンスを示している。
DMPO(Direct Multi-Preference Optimization)は、リコメンデーションタスクのギャップを埋め、LLMのアライメントを強化するために設計されたフレームワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 07:16:41 GMT)
Adaptive Manipulation using Behavior Trees [12.1] 同じ動作の異なるインスタンスは、成功するためには異なる操作戦略を必要とすることが多い。
本稿では,ロボットがタスク実行中に個別の操作戦略を選択・切り替えする,適応的操作のための行動木に基づくアプローチを提案する。
われわれのアプローチでは、ロボットがタスクの失敗をプリエンプトし、より実現可能な戦略に変更するか、破滅的な失敗が起こる前にタスクを安全に終了させることもできる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 18:01:36 GMT)
Towards the in-situ Trunk Identification and Length Measurement of Sea Cucumbers via Bézier Curve Modelling [12.0] 本研究では,海産キュウリの体幹同定と長さ測定のための新しい視覚ベースフレームワークを提案する。
曲げ度の異なる海産キュウリの幹曲線をモデル化するために,パラメトリックB'ezier曲線を用いる。
本稿では,B'ezier曲線モデリングとYou-Only-Look-Once (YOLO)パイプラインを併用したエンドツーエンド統合フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 02:44:33 GMT)
The Elusive Pursuit of Replicating PATE-GAN: Benchmarking, Auditing, Debugging [11.9] PATE-GANは、GAN(Generative Adversarial Networks)とPATEのプライベートトレーニングアプローチを組み合わせた一般的なアルゴリズムとして登場した。
原著者の3つ(サブセット)を含む6つのオープンソースPATE-GAN実装を分析し,ベンチマークする。
DP監査を含む詳細なプライバシ評価を提示し、すべての実装が意図したよりも多くのプライバシをリークし、17のプライバシ違反やその他の5つのバグを明らかにします。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 04:25:41 GMT)
Information Guided Regularization for Fine-tuning Language Models [11.8] 我々は、よりスムーズな転写学習のために、より外科的な正規化アプローチが存在する必要があると論じる。
モデル正規化の改善と下流一般化のための新しい手法を考案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 05:18:37 GMT)
A Data-Driven Guided Decoding Mechanism for Diagnostic Captioning [11.8] 診断用キャプション(DC)は、患者の1つ以上の医療画像から診断用テキストを自動的に生成する。
本稿では,診断テキスト生成プロセスのビームサーチに医療情報を組み込んだデータ駆動型ガイドデコーディング手法を提案する。
提案手法は,CNNエンコーダを用いた汎用画像-テキストシステムから,事前学習された大規模言語モデルまで,4つのDCシステムを用いて2つの医療データセット上で評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 10:08:17 GMT)
TrustSQL: Benchmarking Text-to-SQL Reliability with Penalty-Based Scoring [11.8] 本稿では,任意の入力質問を正しく処理するモデルとして,テキスト・ツー・信頼性を評価するための新しいベンチマークを提案する。
2つのモデリング手法を用いて,新たなペナルティに基づく評価基準を用いた既存手法の評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 05:43:30 GMT)
Two-Stage Depth Enhanced Learning with Obstacle Map For Object Navigation [11.7] 本稿では,RGBとトレーニングシーンの深度情報を用いて特徴抽出器の事前訓練を行い,ナビゲーション効率を向上する。
提案手法をAI2-ThorとRobothorで評価し,成功率と航法効率において最先端(SOTA)法を著しく上回っていることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 08:35:10 GMT)
Application of Natural Language Processing in Financial Risk Detection [11.5] 本稿では,金融リスク検出における自然言語処理(NLP)の適用について検討する。
本研究は,NLPに基づく金融リスク検出モデルの構築により,金融文書や通信における潜在的なリスクを特定し,予測することを目的とする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 13:12:23 GMT)
SyncTweedies: A General Generative Framework Based on Synchronized Diffusions [11.3] 正準空間を通した多重拡散過程の同期化のシナリオを網羅的に検討する。
我々は、Tweedieの公式の出力を、複数のインスタンス空間で denoising を行いながら平均化するという、未探索のケースを明らかにした。
上述した映像コンテンツを生成する実験では、SyncTweedies による生成の質が他の同期法と比較して優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 08:59:25 GMT)
Are LLMs Naturally Good at Synthetic Tabular Data Generation? [11.3] 大規模言語モデル (LLM) は、合成テキストや画像の生成における彼らの長所を実証している。
本稿では,LLMが合成テーブルジェネレータとしては非常に不十分であることを示す。
これらの欠陥を克服するために, LLM は, 順列化を意識して実現可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 17:52:29 GMT)
Enhanced Bank Check Security: Introducing a Novel Dataset and Transformer-Based Approach for Detection and Verification [11.2] 銀行チェックの署名検証に特化して設計された新しいデータセットを提案する。
このデータセットには、典型的なチェック要素に埋め込まれたさまざまなシグネチャスタイルが含まれている。
本稿では,オブジェクト検出ネットワークを用いた文字非依存署名検証のための新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 14:42:14 GMT)
Self-Supervised Pretext Tasks for Alzheimer's Disease Classification using 3D Convolutional Neural Networks on Large-Scale Synthetic Neuroimaging Dataset [11.2] アルツハイマー病(Alzheimer's Disease, AD)は、脳の局所的および広範な神経変性を誘導する疾患である。
本研究では、下流ADとCN分類のための特徴抽出器を訓練するための教師なし手法をいくつか評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 11:26:32 GMT)
RobMOT: Robust 3D Multi-Object Tracking by Observational Noise and State Estimation Drift Mitigation on LiDAR PointCloud [11.1] この研究は、最近の3次元トラッキング・バイ・検出手法の限界に対処する。
そこで本稿では,正解トラックとゴーストトラックを時間的に区別する新しいオンライントラック妥当性メカニズムを提案する。
我々はまた、軌道ドリフトにおけるノイズ緩和を強化するカルマンフィルタの改良を導入し、閉塞物体のより堅牢な状態推定を可能にした。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 10:17:18 GMT)
Harvesting Efficient On-Demand Order Pooling from Skilled Couriers: Enhancing Graph Representation Learning for Refining Real-time Many-to-One Assignments [11.1] オンデマンドフードデリバリー(OFD)サービスでは、注文後数十分以内に配送のフルフィルメントを提供する。
OFDでは、リアルタイムの順序割り当てで同時配信のために複数の順序をプールすることは、重要な効率源である。
オーダー割り当ての複雑さとリアルタイムの性質は、広範囲な計算を非現実的にし、オーダー統合の可能性を大幅に制限する。
SC配信ネットワーク(SC Delivery Network, SCDN)は、OFDに適した非均一なネットワーク埋め込みを改良した手法に基づいて構築される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 18:03:27 GMT)
Fusion-PSRO: Nash Policy Fusion for Policy Space Response Oracles [11.0] ゼロサムゲームを解決するための一般的なアプローチは、Nash Equilibrium (NE) を近似するポリシーの集団を維持することである。
政策空間対応 Oracleは、そのようなゲームを解くための効果的なマルチエージェント強化学習フレームワークである。
BRの近似を改善するためにポリシーを初期化するためにポリシー融合を利用するFusion-PSROを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 08:47:37 GMT)
Graph Structure Learning with Interpretable Bayesian Neural Networks [11.0] 独立に解釈可能なパラメータを持つ新しい反復を導入する。
これらのパラメータは、エッジ空間のような推定グラフの特性に影響を与える。
これらの反復を解いた後、そのようなグラフの特徴に関する事前知識は、事前分布を形作る。
高速な実行とパラメータ効率により、高忠実度後部近似が可能となる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 23:27:41 GMT)
Connecting the Dots: LLMs can Infer and Verbalize Latent Structure from Disparate Training Data [10.9] 本研究では, LLMが学習文書に分散した証拠から潜伏情報を推測する, 暗黙の帰納的推論(OOCR)について検討する。
ある実験では、未知の都市と他の既知の都市の間の距離のみからなるコーパスにLSMを微調整する。
OOCRは様々なケースで成功するが、特にLLMが複雑な構造を学ぶ場合、信頼性が低いことも示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 17:55:04 GMT)
TAP: The Attention Patch for Cross-Modal Knowledge Transfer from Unlabeled Modality [10.7] そこで本論文では,教師あり学習の性能向上を主目的とするクロスモーダル学習の枠組みについて論じる。
我々は、ラベルのないモダリティからデータレベルの知識を転送できるようにトレーニング可能な、シンプルなニューラルネットワークアドオンであるThe Attention Patch (TAP)を紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 01:51:36 GMT)
Compliance Cards: Computational Artifacts for Automated AI Regulation Compliance [10.7] 我々は、AI Actコンプライアンス分析のための高度自動化システムを導入する。
ひとつは、AIシステムと大規模モデルの両方に関するコンプライアンス関連メタデータをキャプチャする、計算アーティファクトのインターロックセットです。
第2に、AIシステムやモデルがAI法に準拠しているかどうかをランタイム予測するために、これらの計算成果物間で自動分析アルゴリズムが動作します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 22:07:15 GMT)
Teleportation with Embezzling Catalysts [10.7] 任意に高い忠実度を達成できるエンベジング触媒を用いたテレポーテーションプロトコルを提案する。
いくつかのエンベジリング触媒は普遍的であり, 事前に隠された絡み合いに対して, テレポーテーションの忠実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） (Thu, 20 Jun 2024 15:02:20 GMT)
GLIMPSE: Generalized Local Imaging with MLPs [10.7] 深層学習は、断層撮影における芸術の事実上の状態である。
一般的なアプローチは、単純な反転の結果を畳み込みニューラルネットワーク(CNN)に供給し、再構成を計算することである。
計算トモグラフィーのための局所処理ニューラルネットワークであるGLIMPSEを導入し,画素近傍の計測値のみを供給することによって画素値を再構成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 14:36:36 GMT)
On the rate of convergence of an over-parametrized Transformer classifier learned by gradient descent [10.6] ChatGPTはGPT4の例である。
本稿では,観測データに適合した変圧器ネットワークの誤分類確率に関する理論的上限を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 09:40:24 GMT)
Beyond Optimism: Exploration With Partially Observable Rewards [10.6] 強化学習(RL)の探索は依然としてオープンな課題である。
本稿では,既存手法の限界を克服し,最適方針への収束を保証する新しい戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 00:42:02 GMT)
FIESTA: Fourier-Based Semantic Augmentation with Uncertainty Guidance for Enhanced Domain Generalizability in Medical Image Segmentation [10.4] 医用画像セグメンテーション(MIS)における単一ソース領域一般化(SDG)は、1つのソースドメインのみのデータを使用してモデルを一般化し、目に見えないターゲットドメインからデータをセグメントすることを目的としている。
既存の手法では、MISでよく見られる詳細や不確実な領域を十分に考慮できないことが多く、誤分類につながる。
本稿では、不確実性ガイダンスを用いたFIESTAと呼ばれるフーリエに基づく意味拡張手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 13:37:29 GMT)
Communication with Quantum Catalysts [10.4] 我々は、量子情報と古典情報の両方の透過性を高めるためにエンベジング量子触媒を用いる。
その結果, エンベジング触媒を用いることで, ノイズの多い量子チャネル間の情報伝達効率が向上することが判明した。
触媒のエンベジングによって古典情報の伝達が促進されることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 15:13:44 GMT)
Teaching Software Metrology: The Science of Measurement for Software Engineering [10.2] この章は測定の科学における重要な概念をレビューし、それらをソフトウェア工学の研究に適用する。
読者の研究に重要な測定概念を適用するための一連の演習を含む。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 16:57:23 GMT)
CityBench: Evaluating the Capabilities of Large Language Model as World Model [10.2] 強力な一般化能力を持つ大規模言語モデル(LLM)は、多くの領域で広く使われている。
本稿では,対話型シミュレータによる評価プラットフォームであるCityBenchを提案する。
本研究では,都市域におけるLLMの都市規模世界モデルとしての能力を評価するために,認識理解と意思決定の2つのカテゴリに7つのタスクを設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 02:25:07 GMT)
FutureNet-LOF: Joint Trajectory Prediction and Lane Occupancy Field Prediction with Future Context Encoding [10.2] 本稿では,最初に予測された軌道を将来のシナリオに明示的に統合するFutureNetを提案する。
また、自律走行における動き予測のための車線意味論を用いた新しい表現である車線占有場(LOF)を提案する。
提案手法は,Argoverse 1 と Argoverse 2 の2つの大規模動き予測ベンチマークにおいて第1位である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 15:41:53 GMT)
[Experiments & Analysis] Evaluating the Feasibility of Sampling-Based Techniques for Training Multilayer Perceptrons [10.1] ディープニューラルネットワークのトレーニング時間を高速化するためのサンプリングベースのテクニックがいくつか提案されている。
これらのテクニックは、2つのカテゴリに分類される: (i) 隠れたレイヤのノードのサブセットをイテレーション毎にアクティブにサンプリングし、 (ii) 現在のレイヤのアクティベーションを近似するために、前のレイヤからノードのサブセットをサンプリングする。
本稿では,計算資源が限られているCPUマシンにおいて,これらの手法の有効性を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 16:57:13 GMT)
Voice Disorder Analysis: a Transformer-based Approach [10.0] 本稿では,生音声信号を直接処理するトランスフォーマーを用いた新しいソリューションを提案する。
文読解や持続母音の発声など,多くの記録タイプを同時に検討する。
パブリックデータセットとプライベートデータセットの両方で得られた実験結果は、障害検出および分類タスクにおけるソリューションの有効性を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 19:29:04 GMT)
Fairness Concerns in App Reviews: A Study on AI-based Mobile Apps [9.9] 不正なAIベースのシステム、特に不公平なAIベースのモバイルアプリは、世界の人口のかなりの割合に困難をもたらす可能性がある。
我々はまずまず,1,132フェアネスと1,473ノンフェアネスレビューを含む地上真実のデータセットを手作業で構築した。
フェアネスレビューとフェアネスレビューを区別する機械学習モデルとディープラーニングモデルを開発し,評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 14:24:06 GMT)
PKU-SafeRLHF: A Safety Alignment Preference Dataset for Llama Family Models [9.9] PKU-SafeRLHFデータセットは、大規模言語モデル(LLM)における安全性アライメントの研究を促進するために設計された。
全体として、44.6kの精巧なプロンプトと265kの質問応答ペアに、安全メタラベルを19の有害カテゴリーと3つの重度レベルを付与する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 18:37:36 GMT)
LiveMind: Low-latency Large Language Models with Simultaneous Inference [9.8] 大規模言語モデル(LLM)推論のための新しい低レイテンシ推論フレームワークを提案する。
計算処理を再配置して入力位相を推し進めることで、レイテンシを大幅に削減する。
20文を超える長いプロンプトでは、応答遅延を最大93%削減できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 13:52:30 GMT)
EasyECR: A Library for Easy Implementation and Evaluation of Event Coreference Resolution Models [9.8] イベント参照解決(ECR)は、同じ現実世界のイベントを参照するイベント参照をクラスタ化するタスクである。
EasyECRは、データ構造を標準化し、ECRパイプラインを抽象化するために設計された、最初のオープンソースライブラリである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 08:40:21 GMT)
Prompt Perturbation in Retrieval-Augmented Generation based Large Language Models [9.7] Retrieval-Augmented Generationは、大規模言語モデルからテキスト生成の信頼性を向上させる手段として考えられている。
本研究では,プロンプトに短い接頭辞を挿入しても,実際の正解から遠く離れたアウトプットを生成することを発見した。
グラディエントガイドプロンプト摂動法(Gradient Guided Prompt Perturbation)と呼ばれる新しい最適化手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 14:07:27 GMT)
Look Further Ahead: Testing the Limits of GPT-4 in Path Planning [9.5] 大きな言語モデル(LLM)は、様々なタスクで印象的な機能を示している。
提案するベンチマークは,複雑な環境でのパス計画スキルを体系的にテストする。
フレーミングはPythonのコードとして促進され、長い軌道上のタスクを分解することで、GPT-4の経路計画の有効性が向上することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 19:53:52 GMT)
Failure-Resilient Distributed Inference with Model Compression over Heterogeneous Edge Devices [9.4] ヘテロジニアスエッジデバイス上でのディープニューラルネットワークベース推論タスクの局所分散実行のための堅牢な協調推論機構であるRoCoInを提案する。
分散配置のための知識蒸留を用いて、大規模なモデルから学習される、独立的でコンパクトな学生モデルのセットを作成する。
特に、デバイスは戦略的にグループ化され、同じ学生モデルを冗長にデプロイし、実行し、推論プロセスが任意のローカル障害に対して回復力を持つようにします。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 10:43:53 GMT)
Self-supervised Interpretable Concept-based Models for Text Classification [9.3] 本稿では,自己教師型解釈可能な概念埋め込みモデル(ICEM)を提案する。
我々は,大規模言語モデルの一般化能力を活用し,概念ラベルを自己管理的に予測する。
ICEMは、完全に教師されたコンセプトベースモデルやエンドツーエンドのブラックボックスモデルと同じようなパフォーマンスを達成するために、自己管理的な方法でトレーニングすることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 14:04:53 GMT)
Diffeomorphism Neural Operator for various domains and parameters of partial differential equations [9.2] 本稿では, 微分同相ニューラル演算子 (DNO) という, 物理系に定義された様々な領域とパラメータを用いて, 偏微分方程式 (PDE) を解く新しいニューラル演算子学習フレームワークを提案する。
DNOフレームワークは、様々な領域とパラメータにわたる堅牢な学習能力と強力な一般化性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 04:08:36 GMT)
Examining the Implications of Deepfakes for Election Integrity [9.1] AI生成コンテンツ、特に「ディープフェイク」技術を使って、大規模に偽情報操作をローンチするのは、より安価になってきている。
本稿では、政治におけるディープフェイクの脅威について論じ、異なるタイプのディープフェイク生成手法に基づくモデル仕様を強調し、既存の検出手法の有効性の評価に寄与する。
我々は,既存の検知機構の限界を強調し,ディープフェイクの課題に対処するために政策や規制が必要な分野について議論する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 13:15:54 GMT)
Graph Neural Networks for Job Shop Scheduling Problems: A Survey [9.1] ジョブショップスケジューリング問題(JSSP)は、重要な最適化問題である。
近年、JSSPの解決にグラフニューラルネットワーク(GNN)の適用が急速に増加しているのを目撃している。
本稿では,様々な種類のJSSPに対するGNN手法と,それに密接に関連するフローショップスケジューリング問題について,徹底的に検討することを目的とする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 08:22:07 GMT)
SeCoKD: Aligning Large Language Models for In-Context Learning with Fewer Shots [9.0] 本稿では,学生モデルと非常に刺激的なバリエーションを調和させる自己学習蒸留(KD)トレーニングフレームワークであるSeCoKDを紹介する。
我々は3つの大規模言語モデル(LLM)と6つのベンチマークでSeCoKDを実験した。
その結果,提案手法はベースモデルとSupervised Fine-tuning(SFT)よりも優れていた。
SeCoKDは、新しいタスクで評価する際の否定的な成果物はほとんど提供しないが、Supervised Fine-tuningよりも堅牢である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 11:26:06 GMT)
Boosting Hyperspectral Image Classification with Gate-Shift-Fuse Mechanisms in a Novel CNN-Transformer Approach [9.0] 本稿では,GSFブロックと変圧器ブロックの2つの畳み込みブロックを含むHSI分類モデルを提案する。
GSFブロックは局所的および大域的空間スペクトルの特徴の抽出を強化するように設計されている。
HSI立方体からの情報の抽出を促進するために,効果的な注意機構モジュールも提案されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 09:05:50 GMT)
Repeat-Aware Neighbor Sampling for Dynamic Graph Learning [9.0] 既存の研究は、主に最新の隣のシーケンスに依存して進化するパターンを得る。
将来、2つのノードが相互に相互作用するかどうかは、過去に起こったのと同じ相互作用と非常に相関している、と我々は主張する。
本稿では,近隣のサンプリング戦略と時間情報学習における1次・高次反復行動の進化パターンを考察したRepeatMixerを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 05:23:57 GMT)
STimage-1K4M: A histopathology image-gene expression dataset for spatial transcriptomics [8.9] STimage-1K4Mは、サブタイル画像にゲノム機能を提供することでギャップを埋めるように設計された新しいデータセットである。
4,293,195対のサブタイル画像と遺伝子発現を持ち、STimage-1K4Mは前例のない粒度を持つ。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 17:38:55 GMT)
An LLM Feature-based Framework for Dialogue Constructiveness Assessment [8.9] 対話構築性の研究は、(i)個人が特定の行動をとること、議論に勝つこと、視点を変えること、またはオープンマインドネスを広げること、そして(ii)そのようなユースケースに対する対話に続く構成的結果を予測することに影響を与える会話的要因を分析することに焦点を当てている。
本稿では,対話構築性の評価において,特徴ベースとニューラルアプローチの長所を両立させるとともに,その短所を緩和しつつ,特徴ベースとニューラルアプローチの長所を結合した新しいLLM特徴ベースフレームワークを提案する。
この枠組みを3つの対話構築性データセットに適用し、LLM特徴ベースモデルが標準特徴ベースモデルやニューラルモデルよりも大幅に優れており、表面的なショートカットに頼るのではなく、より堅牢な予測規則を学習する傾向があることを発見した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 22:10:52 GMT)
OpenDebateEvidence: A Massive-Scale Argument Mining and Summarization Dataset [8.9] OpenDebateEvidenceは、American Debate Competitiveコミュニティから派生した、議論のマイニングと要約のための包括的なデータセットである。
このデータセットには、350万以上のドキュメントと豊富なメタデータが含まれており、議論を巻き起こした最も広範な証拠の1つである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 18:22:59 GMT)
Personalized Music Recommendation with a Heterogeneity-aware Deep Bayesian Network [8.8] 我々はこれらの仮定をモデル化するヘテロジニティ対応ディープベイズネットワーク(HDBN)を提案する。
HDBNは、ユーザの選択過程を模倣して、4つのコンポーネント(パーソナライズされたユーザ感情分布モデリング、後続ユーザ感情分布モデリング、ユーザグループ化、ベイジアンニューラルネットワークに基づく音楽の気分嗜好予測)で選択する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 08:12:11 GMT)
Artificial Leviathan: Exploring Social Evolution of LLM Agents Through the Lens of Hobbesian Social Contract Theory [8.8] 大規模言語モデル(LLM)と人工知能(AI)の進歩は、大規模に計算社会科学研究の機会を提供する。
我々の研究は、複雑な社会的関係が動的に形成され、時間とともに進化するシミュレーションエージェント・ソサイエティを導入している。
我々は、この理論が仮定しているように、エージェントが秩序と安全保障と引き換えに絶対的な主権を放棄することで、残酷な「自然の状態」から逃れようとするかどうかを分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 14:42:58 GMT)
Advancing Fine-Grained Classification by Structure and Subject Preserving Augmentation [8.8] 本報告では,SaSPA: Structure and Subject Preserving Augmentationについて述べる。
本手法では, 実画像をガイダンスとして使用せず, 生成の柔軟性を高め, 多様性を高める。
従来のデータ拡張手法と最近のデータ拡張手法の両方に対して、広範な実験を行い、SaSPAをベンチマークする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 17:58:30 GMT)
Semi-supervised Regression Analysis with Model Misspecification and High-dimensional Data [8.6] 条件付き平均モデルにおける回帰係数を推定するための推論フレームワークを提案する。
提案手法は,正規化推定器を適応度スコア(PS)と結果回帰(OR)モデルの両方に用い,拡張逆確率重み付き(AIPW)法を開発した。
我々の理論的な知見は、広範囲なシミュレーション研究と実世界のデータ応用を通して検証される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 00:34:54 GMT)
MM-GTUNets: Unified Multi-Modal Graph Deep Learning for Brain Disorders Prediction [8.6] 脳障害予測のためのマルチモーダルグラフ深層学習フレームワークMM-GTUNetsを提案する。
本稿では,報酬システムを用いて集団グラフを適応的に構築するMRRL(Modality Reward Representation Learning)を提案する。
また,ACMGL(Adaptive Cross-Modal Graph Learning)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 16:14:43 GMT)
Low-Rank Quantization-Aware Training for LLMs [8.5] 大規模言語モデル(LLM)は、一様だが、計算とメモリの需要がますます増大しているため、その実践的な展開は困難である。
LLMのための軽量かつメモリ効率のQATアルゴリズムであるLR-QATを提案する。
提案手法は、PTQ(Common-training Quantization)アプローチよりも優れ、メモリ使用率のごく一部でフルモデルQATと同じモデル性能に達する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 15:18:50 GMT)
Multimodal Variational Autoencoder for Low-cost Cardiac Hemodynamics Instability Detection [8.5] 本稿では,低コスト胸部X線(CXR)と心電図(ECG)を事前トレーニングで統合する新しい変分オートエンコーダ(textCardioVAE_textX,G$)を提案する。
また,本モデルでは,臨床特徴に直接関連した予測の微妙な解釈が可能である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 15:07:51 GMT)
Pauli Check Extrapolation for Quantum Error Mitigation [8.4] Pauli Check Extrapolation (PCE)はZero-Noise Extrapolation (ZNE)に似た外挿技術でPCSを統合する
我々は,PCEが最先端のロバストシャドウ (RS) 推定方式よりも高い忠実性を実現できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 22:07:42 GMT)
CREF: An LLM-based Conversational Software Repair Framework for Programming Tutors [8.4] 既存の修復ベンチマークがLSMのトレーニングデータに影響を与え、データ漏洩を引き起こす可能性があることを認識することが重要である。
本研究は,TutorCode上の12LLMの補修性能,補修精度(TOP-5およびAVG-5)およびパッチ精度(RPSR)を評価する。
LLMの会話能力と強化情報の利点をフル活用するために,人間の教師を支援する対話型半自動修復フレームワークCREFを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 03:36:34 GMT)
CascadeServe: Unlocking Model Cascades for Inference Serving [8.4] 機械学習モデルは、効率的な推論サービスシステムを呼び出して、本番環境にデプロイされることが増えている。
効率的な推論提供は、2つの課題により複雑である: (i) MLモデルは計算コストを低減し、 (ii) 実用アプリケーションの要求到着率は頻繁で高精度なバリエーションを持つ。
モデルカスケードは、(i) 正確性を維持しながら作業を節約し、(ii) 作業と正確性の間の高精細なトレードオフを露呈し、到着率をリクエストするためのきめ細かい調整を可能にするため、これらの課題に対処する位置にある。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 15:47:37 GMT)
2nd Place Solution for MeViS Track in CVPR 2024 PVUW Workshop: Motion Expression guided Video Segmentation [8.2] Motion Expression Guided Videoは、モーション記述付き自然言語表現に基づくビデオ内のオブジェクトのセグメンテーションを目的とした、挑戦的なタスクである。
本稿では、時間的拡張のための予備情報としてビデオインスタンス分割モデルから得られたマスク情報を紹介し、空間的洗練のためにSAMを用いる。
CVPR 2024 PVUW Challengeでは,試験段階では49.92 J &F,試験段階では54.20 J &F,MeViS Trackでは2位となった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 02:16:23 GMT)
A Practical Diffusion Path for Sampling [8.2] 拡散モデルは生成モデルにおいてランゲヴィン過程を導くスコアベクトルを推定するために用いられる。
従来のアプローチはモンテカルロ推定器に依存しており、計算的に計算量が多いか、サンプル非効率である。
そこで我々は,いわゆる拡張経路に依存して,クローズド形式で利用可能なスコアベクトルを生成する,計算的に魅力的な代替案を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 07:00:56 GMT)
Improving Expert Radiology Report Summarization by Prompting Large Language Models with a Layperson Summary [8.0] 放射線医学報告要約(RRS)は患者のケアに不可欠であり、詳細な「フィンディング」からの簡潔な「印象」を必要とする
本稿では、まず、素人要約を生成することでRSを強化するための新しいプロンプト戦略を提案する。
本結果は,特にドメイン外テストにおいて,要約精度とアクセシビリティの向上を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 17:01:55 GMT)
ArgMed-Agents: Explainable Clinical Decision Reasoning with LLM Disscusion via Argumentation Schemes [8.0] ArgMed-Agentsは、大きな言語モデル(LLM)が相互作用を通じて説明可能な臨床判断を下せるためのフレームワークである。
我々は、ArgMed-Agentsの形式モデルを構築し、理論的保証の予想を示す。
設定実験により、ArgMed-Agentsは、他のプロンプト手法と比較して、複雑な臨床的意思決定推論問題の精度を向上するだけでなく、より重要なのは、ユーザーの信頼を高めるための意思決定説明を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 21:57:15 GMT)
Variational-Cartan Quantum Dynamics Simulations of Excitation Dynamics [7.9] 量子力学シミュレーション(QDS)は、量子コンピューティングの最も期待されている応用の1つである。
ハミルトンシミュレーションアルゴリズムを実装するための量子回路深さは、一般に時間に依存する。
本研究は, 時間依存システムと変分ハミルトンシミュレーションを組み合わせることで, 時間依存システムを研究するためのCDベースのハミルトンシミュレーションアルゴリズムを一般化する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 09:11:46 GMT)
A Single Graph Convolution Is All You Need: Efficient Grayscale Image Classification [7.8] 画像のベクトル化ビューを用いた新しいグレースケール画像分類手法を提案する。
単一グラフ畳み込み層を用いることで精度が向上し,モデルの性能のばらつきが軽減されることがわかった。
ベンチマークグレースケール画像データセットによる実験結果から,提案モデルの有効性が示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 13:45:26 GMT)
Latent Variable Sequence Identification for Cognitive Models with Neural Bayes Estimation [7.7] 本稿では,ニューラルベイズ推定を拡張して,実験データと対象変数空間との直接マッピングを学習する手法を提案する。
我々の研究は、リカレントニューラルネットワークとシミュレーションベースの推論を組み合わせることで、潜在変数配列を特定することで、研究者がより広範な認知モデルにアクセスできるようになることを強調している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 21:13:39 GMT)
Solving a Stackelberg Game on Transportation Networks in a Dynamic Crime Scenario: A Mixed Approach on Multi-Layer Networks [7.7] 警察のリソースが限られている犯罪者の割り込みは、時間とともに犯罪が場所を変えるため、難しい作業である。
我々は,攻撃者,守備者双方の動きを追跡する階層グラフの概念を考察する。
我々は,層状ネットワーク上に近似アルゴリズムを構築し,ディフェンダーの準最適戦略を求める。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 17:24:13 GMT)
Unmasking Database Vulnerabilities: Zero-Knowledge Schema Inference Attacks in Text-to-SQL Systems [7.6] 本研究は,テキスト生成モデルに基づくデータベーススキーマを抽出する。
データベース自体を知らずに様々なデータベース要素を探索するゼロ知識フレームワークを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 17:54:33 GMT)
SafeSora: Towards Safety Alignment of Text2Video Generation via a Human Preference Dataset [7.6] このデータセットは、テキスト・ビデオ生成タスクにおける人間の嗜好を2つの主要な次元に沿って包含する。
SafeSoraデータセットには、14,711のユニークなプロンプト、4つの異なるLVMによって生成された57,333のユニークなビデオ、人間によってラベル付けされた51,691対の好みアノテーションが含まれている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 16:38:56 GMT)
Uncovering Latent Memories: Assessing Data Leakage and Memorization Patterns in Large Language Models [7.5] 本研究では,機械学習モデルにおける暗記現象を定量化することにより,データ漏洩に対する感受性を検討する。
初対面後に暗記されていないようなシーケンスは, トレーニング期間中に発見できることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 17:56:17 GMT)
Unlocking the Potential of Early Epochs: Uncertainty-aware CT Metal Artifact Reduction [7.5] CT(Computerd tomography)では、患者の金属インプラントの存在は、再建された画像に破壊的なアーティファクトをもたらすことが多い。
本稿では,初期トレーニング重量の復元結果から算出した不確実性画像が,高周波領域を効果的に強調することを発見した。
本稿では,MARネットワークを金属加工領域に集中させるために,不確実性画像を適応重みとして利用する不確実性制約(UC)損失を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 09:09:43 GMT)
CityGPT: Empowering Urban Spatial Cognition of Large Language Models [7.4] 強力な言語生成と推論機能を備えた大規模言語モデル(LLM)は、すでに多くのドメインで成功している。
しかし、物理世界のコーパスが不足し、訓練中に知識が不足しているため、都市空間における多くの現実的なタスクを解決できないのが普通である。
都市空間の理解と関連する都市課題の解決におけるLCMの能力向上のための体系的枠組みであるCityGPTを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 02:32:16 GMT)
Learning to Select Goals in Automated Planning with Deep-Q Learning [7.4] 本稿では,Deep Q-Learning を用いたサブゴール選択を学習するモジュールを組み込んだ計画と実行アーキテクチャを提案する。
我々はこのアーキテクチャを、インテリジェントなシステムアプリケーションのための標準的なテストベッドとして使用されるビデオゲーム環境で訓練した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 23:02:44 GMT)
Dispersive shock waves in a one-dimensional droplet-bearing environment [7.4] 量子液滴軸受環境に出現する異なる種類の分散衝撃波の制御可能な生成を実証する。
驚くべきことに、分散衝撃波は双曲から楕円の閾値を越えて持続する。
希薄化波、進行する分散衝撃波、(反)キンク、および液滴波列などの追加の波動パターンが出現する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 13:08:49 GMT)
Bayesian Inverse Reinforcement Learning for Non-Markovian Rewards [7.3] 逆強化学習(IRL)は、専門家の行動から報酬関数を推定する問題である。
報酬関数は非マルコフ的であり、報酬機械(RM)のような現在の状態以上のものに依存する。
本稿では,専門家の行動からRMを直接推定するためのベイズIRLフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 04:41:54 GMT)
Resource-efficient Medical Image Analysis with Self-adapting Forward-Forward Networks [7.2] 医療画像解析のための高速自己適応型フォワードネットワーク(SaFF-Net)を提案する。
CFFAは、高度な画像解析に適したパラメータ効率の補正であり、元のFFAの速度と一般化の制約を克服する。
提案手法により、より効果的なモデルトレーニングが可能となり、FFAにおいて任意に選択されたグッドネス関数に対して、これまで必要とされていた要求を排除できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 06:58:09 GMT)
The Fire Thief Is Also the Keeper: Balancing Usability and Privacy in Prompts [7.1] 本稿では、エンドツーエンドのプライバシ保護フレームワークであるPrompt Privacy Sanitizer(ProSan)を紹介する。
タスクのユーザビリティと人間の可読性を維持しながら、コンテキストプライバシを排除した匿名プロンプトを生成する。
ProSanは多様な計算リソース条件に適応でき、計算能力に制限のあるモバイルデバイスでもプライバシ保護を保証できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 13:52:25 GMT)
Xmodel-VLM: A Simple Baseline for Multimodal Vision Language Model [7.1] 本稿では,最先端のマルチモーダル視覚言語モデルであるXmodel-VLMを紹介する。
コンシューマGPUサーバへの効率的なデプロイのために設計されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 07:31:13 GMT)
A General Control-Theoretic Approach for Reinforcement Learning: Theory and Algorithms [7.1] 最適政策の直接学習を支援するための制御理論強化学習手法を考案する。
我々は,このアプローチの理論的特性を確立し,このアプローチの特定の例に基づいてアルゴリズムを導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 21:50:46 GMT)
HYPERmotion: Learning Hybrid Behavior Planning for Autonomous Loco-manipulation [7.0] HYPERmotionは、異なるシナリオのタスクに基づいて行動を学び、選択し、計画するフレームワークである。
強化学習と全身最適化を組み合わせることで,38関節の運動を生成する。
シミュレーションと実世界の実験では、学習した動きが新しいタスクに効率的に適応できることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 18:21:24 GMT)
Teaching Models To Survive: Proper Scoring Rule and Stochastic Optimization with Competing Risks [7.0] データが正しい検閲された場合、サバイバル分析は「イベントの時間」を計算することができる。
我々は,データの部分に対して最適化可能な,厳格に適切な検閲調整付き分離可能なスコアリングルールを導入する。
11の最先端モデルと比較して、このモデルであるMulti Incidenceは、生存率と競合するリスクの確率を推定するのに最適である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 08:00:42 GMT)
Image anomaly detection and prediction scheme based on SSA optimized ResNet50-BiGRU model [7.0] 本稿では,Residual Network(ResNet)とBidirectional Gated Recurrent Unit(BiGRU)を組み合わせたネットワークを提案する。
ビデオ画像から筋肉や骨のポーズの変化を分析して、潜在的な損傷のタイプを予測し、早期警告を提供する。
4つのデータセットで行った実験により、我々のモデルは他のモデルと比較して画像異常検出において最小の誤差を持つことが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 04:26:45 GMT)
WWW: What, When, Where to Compute-in-Memory [6.9] Compute-in-Memory(CiM)は機械学習(ML)推論中に行列乗算を行うための高エネルギー効率ソリューションとして登場した。
ここでは、効率的な行列乗算のためのキャッシュ階層に、どのようなCiMを使用するか、いつどのように組み込むかを検討する。
実験により、CiM集積メモリは、テンソルコアのようなベースラインアーキテクチャと比較して、最大3.4倍、スループットを最大15.6倍向上することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 14:29:16 GMT)
Fusion of Movement and Naive Predictions for Point Forecasting in Univariate Random Walks [6.9] 本研究では,移動予測(二項分類)とナイーブ予測を融合した新しい予測手法を提案する。
S&P500指数とBitcoin価格の予測において、ARIMA、線形回帰、LSTMネットワークなどのベースラインモデルを上回る動き予測精度が0.55に低下し、ナイーブな予測を確実に上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 16:32:18 GMT)
In Tree Structure Should Sentence Be Generated [6.6] 本稿では,自然言語でシーケンスを生成する新しい手法を提案する。
対象の文を木道順に生成する。
SenTreeと呼ばれるモジュールは、バイナリツリーの近似を生成するために導入された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 10:49:08 GMT)
The neural correlates of logical-mathematical symbol systems processing resemble that of spatial cognition more than natural language processing [6.6] 論理数学記号(LMS)を操作する能力は、人間特有の認知能力である。
これまでの研究では、自然言語処理と空間認知という2つの主要な候補が指摘されてきた。
本研究は, ドメインレベルでの神経相関を, メタアナリシスと合成マップの両方で比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 14:31:09 GMT)
UpDLRM: Accelerating Personalized Recommendation using Real-World PIM Architecture [6.5] UpDLRMは、実際のプロセッシングインメモリハードウェアであるUPPMEM DPUを使用して、メモリ帯域幅を拡大し、レコメンデーションレイテンシを低減する。
UpDLRMは、CPU専用とCPU-GPUハイブリッドの両方と比較してDLRMの推論時間を大幅に短縮する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 02:20:21 GMT)
Mapping AI Ethics Narratives: Evidence from Twitter Discourse Between 2015 and 2022 [6.5] この論文でTwitterは、AI倫理に関する論議を探求するオンライン公開の場として選ばれている。
研究フレームワークは、Twitter上のAI倫理に関する言論を一貫性のある読みやすい物語に変換する方法を示すために提案されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 09:08:44 GMT)
Reducing Memory Contention and I/O Congestion for Disk-based GNN Training [6.5] グラフニューラルネットワーク(GNN)が広く普及している。高次元特徴を持つ大規模グラフが一般的になり、その上でGNNを訓練するのは簡単ではない。
巨大なグラフが与えられた場合、トレーニングプロセス中にグラフ全体のデータをメモリに保持することは困難であるため、サンプルベースのGNNトレーニングでさえ効率的に動作できない。
したがって、メモリとI/Oはディスクベースのトレーニングに不可欠である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 04:24:51 GMT)
Does GPT Really Get It? A Hierarchical Scale to Quantify Human vs AI's Understanding of Algorithms [6.4] 我々は,アルゴリズムの理解に焦点をあて,理解の階層化を提案する。
階層構造を用いて、人間の対象だけでなく、大きな言語モデルを用いた研究を設計し、実施する。
我々の厳格な基準は、そのような認知領域におけるAIの進歩を追跡するのに役立つと期待しています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 20:37:55 GMT)
The statistical thermodynamics of generative diffusion models: Phase transitions, symmetry breaking and critical instability [6.4] 生成拡散モデルが普遍性破壊現象に対応する2次相転移を行うことを示す。
相転移から生じる臨界不安定性は、その生成能力の中心にあると我々は主張する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 08:39:11 GMT)
Private Data Leakage in Federated Human Activity Recognition for Wearable Healthcare Devices [6.4] 複数のウェアラブルデバイスにまたがるフェデレーションされたユーザ行動認識モデルにおけるプライバシー漏洩問題について検討する。
提案システムでは,N$のウェアラブルデバイスユーザとパラメータサーバで構成されるフェデレーション学習アーキテクチャを提案する。
5つの公開HARデータセットで実施された実験では、悪意のあるサーバベースのメンバシップ推論の精度が92%であることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 08:51:05 GMT)
Self-supervised Multi-actor Social Activity Understanding in Streaming Videos [6.4] 社会活動認識(社会活動認識、Social Activity Recognition、SAR)は、監視や補助ロボティクスといった現実世界のタスクにおいて重要な要素である。
これまでのSARの研究は、高密度に注釈付けされたデータに大きく依存していたが、プライバシーに関する懸念は、現実の環境での適用性を制限している。
本稿では,ストリーミングビデオにおけるSARのマルチアクタ予測学習に基づく自己教師型アプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 16:33:54 GMT)
Gaze-directed Vision GNN for Mitigating Shortcut Learning in Medical Image [6.3] GD-ViG(GD-ViG)と呼ばれる新しい視線指向ビジョンGNNを提案し,放射線科医の視覚パターンを専門知識として活用する。
2つの公開医療画像データセットの実験は、GD-ViGが最先端の手法より優れていることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 07:16:41 GMT)
Active Learning for Fair and Stable Online Allocations [6.2] 我々は、オンラインリソース割り当てプロセスの各エポックにおいて、エージェントの特定のサブセットからのフィードバックを検討する。
提案アルゴリズムは,様々な測度に対して,時系列のサブ線形な後悔境界を提供する。
我々は,効率的な意思決定には広範なフィードバックは必要とせず,様々な問題クラスに対して効率的な結果をもたらすことを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 23:23:23 GMT)
EduQate: Generating Adaptive Curricula through RMABs in Education Settings [6.2] 教育ネットワークレスレスマルチアームバンド(EdNetRMAB)について紹介する。
EduQateは、相互依存を意識したQ-ラーニングを用いて、各ステップで腕の選択に関する情報決定を行う手法である。
我々は,EduQateの最適性を保証するとともに,基本方針と比較して有効性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 09:07:10 GMT)
A Small and Fast BERT for Chinese Medical Punctuation Restoration [6.2] そこで本研究では,中国医学的句読点回復のための「事前訓練・微調整」パラダイムに基づく,高速で軽量な事前訓練モデルを提案する。
各種蒸留モデルを用いた実験により, 現状の中国RoBERTaと比較して, モデルサイズが10%であるのに対して, 95%の性能が得られることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 11:20:08 GMT)
A General Online Algorithm for Optimizing Complex Performance Metrics [5.7] 我々は,バイナリ,マルチクラス,マルチラベルの分類問題において,様々な複雑なパフォーマンス指標を用いて,直接的に使用可能な汎用オンラインアルゴリズムを導入,分析する。
アルゴリズムの更新と予測のルールは、過去のデータを保存することなく、非常にシンプルで計算的に効率的である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 21:24:47 GMT)
Capturing Temporal Components for Time Series Classification [5.7] 本研究では,逐次データから抽出した統計的コヒーレントな成分に基づいて学習したテキスト合成表現学習手法を提案する。
マルチスケールな変更空間に基づいて、シーケンシャルデータを類似の統計特性を持つチャンクに分割する教師なしの手法を提案する。
シーケンスベースのエンコーダモデルをマルチタスク設定でトレーニングし、時系列分類のための時間成分から合成表現を学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 16:15:21 GMT)
Robust $Q$-learning Algorithm for Markov Decision Processes under Wasserstein Uncertainty [5.6] 分布的ロバストなマルコフ決定問題を解くために,新しい$Q$-learningアルゴリズムを提案する。
提案アルゴリズムの収束性および最適制御問題の解法における分布ロバスト性の検討の利点を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 15:50:17 GMT)
Soft-QMIX: Integrating Maximum Entropy For Monotonic Value Function Factorization [5.5] 本稿では,最大エントロピーRLフレームワークに付加的な局所Q値学習手法を組み込むことにより,QMIXの強化を提案する。
我々のアプローチは、全てのアクションの正しい順序を維持するために、局所的なQ値の推定を制約する。
理論的には,本手法の単調改善と収束性を最適解に証明する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 01:55:08 GMT)
Security of AI Agents [5.5] AIエージェントの研究と開発は、大規模言語モデルによって促進されている。
本稿では,システムセキュリティの観点から,これらの脆弱性を詳細に識別し,記述する。
本報告では, 各脆弱性に対応する防御機構について, 厳密な設計と実験を行い, その生存性を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 04:55:30 GMT)
Promise of Graph Sparsification and Decomposition for Noise Reduction in QAOA: Analysis for Trapped-Ion Compilations [5.5] 我々は Max-Cut 問題を解くための近似コンパイル手法を開発した。
結果はグラフスカラー化と分解の原則に基づいている。
新たなコンパイル手法では,ノイズの顕著な低減が示される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 14:00:09 GMT)
Convergence guarantees for forward gradient descent in the linear regression model [5.4] 本研究では, 生物学的に動機づけられた(重み付けされた)前方勾配スキームについて, 勾配のランダムな線形結合に基づく検討を行った。
この方法の平均二乗誤差が$kgtrsim d2log(d)$に対して$d2log(d)/k.$で収束することを証明する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 11:51:11 GMT)
How to design a dataset compliant with an ML-based system ODD? [5.4] 本稿では、ビジョンベースのランディングタスクに着目し、機械学習(ML)システムの操作設計ドメイン(ODD)に準拠したデータセットの設計と検証を行う。
新たな認証基準に基づき,ODDをシステムレベルと画像レベルで確立するプロセスについて述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 06:48:34 GMT)
SPL: A Socratic Playground for Learning Powered by Large Language Mode [5.4] ソクラティック・プレイグラウンド・フォー・ラーニング (SPL) は GPT-4 をベースとした対話型プレイグラウンドである。
SPLは、個人のニーズに合わせてパーソナライズされた適応的な学習体験を強化することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 01:18:52 GMT)
Consistent algorithms for multi-label classification with macro-at-$k$ metrics [5.4] 各ラベルに別々に適用されたバイナリ分類ユーティリティの和に線形に分解可能なメトリクスに焦点をあてる。
これらの"macro-at-k$"メトリクスは、長い尾ラベルを持つ極端な分類問題に対して望ましい性質を持っている。
本稿では,Frank-Wolfe法に基づく統計的に一貫した実践的学習アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 22:47:03 GMT)
MambaMixer: Efficient Selective State Space Models with Dual Token and Channel Selection [5.4] トークンとチャネル間の二重選択機構を用いたデータ依存重みを持つ新しいSSMベースのアーキテクチャであるMambaMixerブロックを提案する。
また、QSMixerと呼ばれる効率の良いMambaMixerの変種も提示し、シークエンスと埋め込み次元の両方に沿って情報を混合する。
画像分類,セグメンテーション,オブジェクト検出における手法の性能を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 17:46:56 GMT)
NNPP: A Learning-Based Heuristic Model for Accelerating Optimal Path Planning on Uneven Terrain [5.3] 本稿では,この縮小された検索空間内でのみ最適な経路をAstarのような基礎アルゴリズムで見つけることができるNNPPモデルを提案する。
NNPPモデルは、多くの事前注釈付き最適経路のデモから、スタート地点とゴール地点に関する情報とマップ表現を学習する。
新規地図上での経路計画のテキストカラー化が可能である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 13:35:10 GMT)
Quantum Extreme Learning of molecular potential energy surfaces and force fields [5.1] 量子ニューラルネットワークは、分子系のポテンシャルエネルギー表面と力場を学習するために用いられる。
この特定の教師付き学習ルーチンは、古典的コンピュータ上で実行される単純な線形回帰からなるリソース効率のトレーニングを可能にする。
我々は、任意の次元の分子を研究するために使用でき、NISQデバイスで即時使用するために最適化された設定をテストした。
他の教師付き学習ルーチンと比較して、提案されたセットアップは最小限の量子リソースを必要とするため、量子プラットフォーム上で直接実装することが可能である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 18:00:01 GMT)
An Explainable Collaborative Dialogue System using a Theory of Mind [5.1] Evaは、ニューロシンボリックドメインに依存しない多モード協調対話システムである。
タスク指向対話の目的は、ユーザを支援することである。
意図や計画を推測し、成功への障害を検出し、それらを乗り越えるか、より高い目標を達成する計画を見つけ、ユーザーがそれらの目標を達成するのを助けるために、スピーチ行為を含むその行動を計画する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 18:18:05 GMT)
Augmenting Query and Passage for Retrieval-Augmented Generation using LLMs for Open-Domain Question Answering [5.1] オープンドメインQAのためのLLMによる質問と通過の増大という,シンプルで効率的な手法を提案する。
提案手法はまず,元の質問を複数段階のサブクエストに分解する。
元の質問を詳細なサブクエストとプランニングで強化することで、検索すべきものについて、クエリをより明確にすることができます。
また,抽出された通路に注意を散らす情報や意見の分割を含む場合の補償として,LLMによる自己生成通路を付加し,回答抽出を指導する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 12:59:27 GMT)
Symmetry-Preserving Quadratic Lindbladian and Dissipation Driven Topological Transitions in Gaussian States [5.1] 我々は、そのモジュラーハミルトニアンの位相不変量によって密度行列位相を特徴づける。
モジュラーハミルトニアンが U(1) 対称性を持つ AIII クラスと U(1) 対称性を持たない DIII クラスに存在する散逸駆動位相遷移の2つの例を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 12:01:37 GMT)
Learning rate adaptive stochastic gradient descent optimization methods: numerical simulations for deep learning methods for partial differential equations and convergence analyses [5.1] 標準降下(SGD)最適化法は、学習率が0に収束しない場合、アダムのような加速および適応SGD最適化法が収束しないことが知られている。
本研究では,経験的推定に基づいて学習率を調整するSGD最適化手法の学習速度適応手法を提案し,検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 14:07:39 GMT)
Decoding the AI Pen: Techniques and Challenges in Detecting AI-Generated Text [4.9] 大規模言語モデル(LLM)は、人間に似たテキストを生成する素晴らしい能力を示すことによって、自然言語生成(NLG)の分野に革命をもたらした。
しかし、彼らの普及した利用は、思慮深い検査、倫理的精査、責任ある実践を必要とする課題をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 00:05:37 GMT)
Younger: The First Dataset for Artificial Intelligence-Generated Neural Network Architecture [4.8] Youngerは、グラフニューラルネットワークの開発を前進させる先駆的なデータセットである。
自動アーキテクチャ生成におけるYoungerの可能性と有効性について検討した。
データセットとコードを公開して、参入障壁を低くし、この困難な領域におけるさらなる研究を奨励します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 03:14:56 GMT)
Healing Powers of BERT: How Task-Specific Fine-Tuning Recovers Corrupted Language Models [4.8] 言語モデルが"壊れた"場合、パラメータのいくつかが破損し、微調整によって復元されるという意味で何が起こるかを見る。
破損したモデルは、元のパフォーマンスを完全に回復するのに苦労し、高い劣化がより深刻な劣化を引き起こします。
本研究は, 言語モデルの堅牢性, 悪条件下での適応性の理解に寄与し, 弾力性NLPシステムの開発戦略の策定に寄与する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 16:18:04 GMT)
The Use of Multimodal Large Language Models to Detect Objects from Thermal Images: Transportation Applications [4.8] 熱画像データとMLLM(Multimodal Large Language Models)の統合は、自律運転システムの安全性と機能を改善するエキサイティングな機会となっている。
本研究では, MLLMがRGBやサーマルカメラの複雑な画像を理解し, 物体を直接検出できるかどうかを検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 00:05:10 GMT)
Aligning Large Language Models with Diverse Political Viewpoints [4.8] ChatGPTのような大規模な言語モデルは、しばしば重大な政治的偏見を示す。
これを解決するため、スイスの国会に立候補する候補者が書いた10000件のコメントから、LLMを様々な政治的視点で調整する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 09:53:23 GMT)
Autonomous Robotic Drilling System for Mice Cranial Window Creation [4.7] 我々はマウスの頭蓋窓の作成を研究している。
この手術では頭蓋骨の8mmの円状のパッチを除去する必要がある。
オフライン計画のない自律型ロボット掘削法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 09:23:23 GMT)
FAST: Feature Aware Similarity Thresholding for Weak Unlearning in Black-Box Generative Models [4.7] 機械学習は、特定の知識を選択的に忘れたり、事前訓練されたモデルから望ましくないデータサブセットの影響を取り除くために現れた。
提案するtextbftextitFeature Aware similarity Thresholding(FAST)法は,潜在空間における不要な特徴の表現を体系的に符号化することにより,望ましくない出力を効果的に抑制する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 06:46:18 GMT)
Control when confidence is costly [4.7] 我々は、推論の計算コストを考慮に入れた制御バージョンを開発する。
線形二次ガウス (LQG) 制御について, 後続確率の相対的精度について, 内部コストを加算して検討した。
共同推論と制御問題を解く合理的戦略は,タスク要求に応じて相転移を経る。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 15:50:38 GMT)
Asynchronous Multi-Server Federated Learning for Geo-Distributed Clients [4.7] フェデレートラーニング(FL)システムは、複数のクライアントが単一のサーバで中間モデルの重みを同期的に交換することで、機械学習モデルを反復的にトレーニングすることができる。
このようなFLシステムのスケーラビリティは、同期通信によるサーバアイドル時間と、ひとつのサーバがボトルネックになるリスクの2つの要因によって制限することができる。
本稿では,完全に非同期な新しいFLアーキテクチャを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 12:04:28 GMT)
Towards Multi-modality Fusion and Prototype-based Feature Refinement for Clinically Significant Prostate Cancer Classification in Transrectal Ultrasound [4.7] 臨床的に有意な前立腺癌(csPCa)分類のための多モードTRUSを用いた新しい学習フレームワークを提案する。
提案フレームワークは,Bモードとせん断波エラストグラフィ(SWE)から特徴を抽出するために,2つの別々の3D ResNet-50を用いている。
このフレームワークの性能は512のTRUSビデオと生検で得られた前立腺癌からなる大規模データセットで評価される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 07:45:01 GMT)
ChatGPT as Research Scientist: Probing GPT's Capabilities as a Research Librarian, Research Ethicist, Data Generator and Data Predictor [4.6] 本研究は,GPT-3.5とGPT-4の4つの中心的な構成要素にまたがる機能について,系統的に検討した。
研究1 (Research Librarian) では、人間の研究者とは異なり、GPT-3.5 と GPT-4 は架空の参照を生成する。
研究2(Research Ethicist)において、GPT-4(GPT-3.5ではないが)は、架空の研究プロトコルにおけるpハックのような違反を検出することを証明した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 22:30:06 GMT)
Enhancing robustness of data-driven SHM models: adversarial training with circle loss [4.6] 構造的健康モニタリング(SHM)は、航空宇宙、民間、機械的インフラの安全と信頼性を守るために重要である。
機械学習ベースのデータ駆動アプローチは、センサーと計算能力の進歩によりSHMで人気を博している。
本稿では,防御のための対角的訓練手法を提案する。これは円損失を利用して,トレーニング中の特徴間の距離を最適化し,事例を意思決定境界から遠ざける。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 11:55:39 GMT)
Toward data-driven research: preliminary study to predict surface roughness in material extrusion using previously published data with Machine Learning [4.6] 本研究の目的は, 材料押出時の表面粗さを最適化するための大規模な実験プログラムの使用を避けることである。
提案手法は機械学習モデルを利用して表面粗さを自動的に予測する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 16:40:55 GMT)
An efficient singlet-triplet spin qubit to fiber interface assisted by a photonic crystal cavity [4.5] シングルトリップ・スピン・キュービットとフォトニック・キュービットの間に新しい光インタフェースを導入する。
界面は220nmの厚いGaAs/Al-GaAsヘテロ構造膜に基づいている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 15:12:12 GMT)
Consistent community detection in multi-layer networks with heterogeneous differential privacy [4.5] 本稿では,各ノードのプライバシ設定に基づいて,エッジ情報を保護可能なエッジフリップ機構を提案する。
多層度補正ブロックモデルの下でコミュニティ構造を保ちながら、差分プライバシーを実現することができる。
エッジのより優れたプライバシ保護は、ノードの割合で取得可能であると同時に、他のノードがプライバシを放棄できることが示されています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 22:49:55 GMT)
Dravidian language family through Universal Dependencies lens [4.4] Universal Dependencies (UD)プロジェクトは、複数の言語に対して言語横断的に一貫性のある依存性アノテーションを作成することを目的としている。
本稿では,Dravidian言語の形態的特徴と構文的特徴について検討し,UDフレームワークにアノテーションを付加する方法について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 18:59:46 GMT)
Verification-Guided Shielding for Deep Reinforcement Learning [4.4] Deep Reinforcement Learning (DRL)は、現実世界の課題を解決するための効果的なアプローチとして登場した。
正式な安全保証を提供することで、この問題に対処する様々な方法が提案されている。
これら2つの手法を統合することでDRLの信頼性ギャップを橋渡しする新しい手法である検証誘導遮蔽法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 23:07:12 GMT)
Physically Analyzable AI-Based Nonlinear Platoon Dynamics Modeling During Traffic Oscillation: A Koopman Approach [4.4] 物理的アナライザビリティを同時に達成しつつ、高精度なモデリング手法が不可欠である。
本稿では,AIのパワーを利用した未知の非線形プラトン力学をモデル化するためのAIベースのクープマン手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 19:35:21 GMT)
DistALANER: Distantly Supervised Active Learning Augmented Named Entity Recognition in the Open Source Software Ecosystem [4.4] 本稿では,オープンソースソフトウェアシステムに適したエンティティ認識(NER)技術を提案する。
提案手法は,2段階の遠隔教師付きアノテーションプロセスを用いて,注釈付きソフトウェアデータの不足に対処することを目的としている。
我々のモデルは最先端のLLMよりもかなり優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 12:43:57 GMT)
Semi Supervised Heterogeneous Domain Adaptation via Disentanglement and Pseudo-Labelling [4.3] 半教師付きドメイン適応法は、ソースラベル付きドメインからの情報を利用して、少ないラベル付きターゲットドメインを一般化する。
このような設定は半教師付き不均質ドメイン適応(SSHDA)と表記される。
SHEDD(Semi-supervised Heterogeneous Domain Adaptation via Disentanglement)は,対象ドメインの学習に適したエンドツーエンドのニューラルネットワークフレームワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 08:02:49 GMT)
VeriFlow: Modeling Distributions for Neural Network Verification [4.3] フォーマル検証は、ニューラルネットワークの安全性と信頼性を保証するための有望な方法として登場した。
本稿では,流れに基づく密度モデルとしてVeriFlowアーキテクチャを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 12:41:39 GMT)
An Exploratory Mixed-Methods Study on General Data Protection Regulation (GDPR) Compliance in Open-Source Software [4.3] 欧州連合(EU)の一般データ保護規則では、ソフトウェア開発者はユーザーのデータと相互作用するプライバシー要件を満たす必要がある。
先行研究は、そのような法律が開発に与える影響を説明しているが、商用ソフトウェアの場合のみである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 20:38:33 GMT)
Enhancing the LLM-Based Robot Manipulation Through Human-Robot Collaboration [4.2] 大規模言語モデル(LLM)はロボット工学の分野で人気を集めている。
本稿では,人間ロボットコラボレーション(HRC)によるLLMに基づく自律操作の性能向上のための新しいアプローチを提案する。
このアプローチでは、高レベルの言語コマンドをロボットによって実行できる一連の動作に分解するために、引き起こされたGPT-4言語モデルを使用する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 08:23:49 GMT)
FairX: A comprehensive benchmarking tool for model analysis using fairness, utility, and explainability [4.2] FairXは、フェアネス、ユーティリティ、およびeXplainability(XAI)の傘の下でのモデルの包括的分析のために設計されたオープンソースのベンチマークツールである。
FairXは、ベンチマークのバイアス除去モデルをトレーニングし、さまざまな公正度メトリクス、データユーティリティメトリクスを使用して公正性を評価し、統一されたフレームワーク内でモデル予測の説明を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 13:07:06 GMT)
Persuasiveness of Generated Free-Text Rationales in Subjective Decisions: A Case Study on Pairwise Argument Ranking [4.1] 主観的回答を伴うタスクにおいて生成した自由文論理を解析する。
我々は、現実世界のアプリケーションにとって大きな可能性を持つ、非常に主観的なタスクであるペアワイズ引数ランキングに焦点を当てる。
以上の結果から,Llama2-70B-chat のオープンソース LLM は高い説得力のある合理化を実現できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 00:28:33 GMT)
Efficient Preparation of Nonabelian Topological Orders in the Doubled Hilbert Space [4.1] すべての量子二重モデルの基底状態は、二重ヒルベルト空間において効率的に準備できることが示される。
アーベル的かつ非アーベル的である非自明なエノンブレイディング効果は、双対ヒルベルト空間において実現可能である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 22:51:01 GMT)
Deep Optimal Experimental Design for Parameter Estimation Problems [4.1] ディープラーニングを用いた新しい実験設計手法について検討する。
ネットワークのトレーニングをLikelihood Free Estorとして行うことで,設計プロセスを大幅に単純化できることを示す。
パラメータ推定問題に対する回収プロセスの品質は, 深い設計により向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 05:13:33 GMT)
Measuring Sample Importance in Data Pruning for Training LLMs from a Data Compression Perspective [4.1] 我々は,大規模言語モデルのデータ効率訓練手法としてデータプルーニングを考える。
トレーニングされたモデルのログ類似度関数を代理として利用し,サンプルの情報量を測定する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 09:09:34 GMT)
The Impact of AI on Perceived Job Decency and Meaningfulness: A Case Study [3.9] 本稿では,AIが職場における仕事の怠慢と有意義性に与える影響について考察する。
先進的なAIを導入しても、人間が支配的な役割を担い続けている職場を、回答者が視覚化していることが分かる。
回答者は、AIの導入が全体の仕事満足度を維持するか、あるいは向上する可能性があると信じている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 12:52:57 GMT)
VAIYAKARANA : A Benchmark for Automatic Grammar Correction in Bangla [3.9] バングラ語で文法的に間違った文を生成するための実践的な手法を提案する。
まず、バングラの異なる種類のエラーを5つの広いクラスと12のより細かいクラスに分類する。
このアプローチは、多数の間違った文を生成することができ、それによって、ニューラルネットワークの大規模なコーパスを欠いているという課題を軽減することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 13:09:29 GMT)
CryptoGPT: a 7B model rivaling GPT-4 in the task of analyzing and classifying real-time financial news [3.8] 本稿では,CryptoGPTによる産業環境における限られた資源で,適切な品質のLLMを精製する手法を提案する。
このモデルでは、財務情報の分類だけでなく、包括的な分析も可能である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 06:59:46 GMT)
Validation of a new, minimally-invasive, software smartphone device to predict sleep apnea and its severity: transversal study [3.8] 閉塞性睡眠時無呼吸(OSA)は頻繁で、心臓血管の合併症や日中の過度な睡眠障害の原因となる。
スマートフォンのセンサーを使う別の方法は、診断を高めるのに役立つかもしれない。
本稿は,PSGによるスコアと比較して,スマートフォンによる信号の手動スコアリングが可能であり,正確であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 14:36:15 GMT)
Definition generation for lexical semantic change detection [3.7] ダイアクロニック辞書意味変化検出(LSCD)タスクにおける意味表現として,大言語モデルによって生成された文脈化された単語定義を用いる。
つまり、生成された定義を感覚として使用し、比較対象単語の変化スコアを、比較対象単語の分布を2つの期間に比較して検索する。
本手法は従来の非教師付きLSCD法と同等か優れる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 10:13:08 GMT)
Relational Reasoning On Graphs Using Opinion Dynamics [3.7] 最近の研究は、エージェント間の関係を、その身体行動の観察に基づいて分類することを学ぶ。
エージェントの身体行動とエージェントの行動を定義するカテゴリの抽象レベルを導入する。
エージェントの物理的近接性とそれらの親和性は、互いに排他的なカテゴリを識別し、エージェントの時間的進化を予測し、エージェントの振舞いを制御するメカニズムを提供する非線形意見力学モデルに統合する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 21:36:54 GMT)
LLM A*: Human in the Loop Large Language Models Enabled A* Search for Robotics [3.6] 本研究は,ロボットなどの移動体エージェントの(パス)計画において,Large Language Models(LLM)がいかに役立つかに焦点を当てる。
LLM A* という新しいフレームワークは LLM のコモンセンスを活用することを目的としており、ユーティリティ最適化 A* は少数ショットに近い経路計画を容易にするために提案されている。
このアプローチでは、人間からのフィードバックを受け取り、計画プロセス全体を(ホワイトボックスのように)人間に透明にします。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 18:50:52 GMT)
TTQA-RS- A break-down prompting approach for Multi-hop Table-Text Question Answering with Reasoning and Summarization [3.5] マルチホップテーブル-テキストQAは、テーブルとテキストの間に複数のホップを必要とする。
我々は、TTQA-RS:ブレークダウンプロンプトアプローチというモデルを提案している。
私たちの結果は、トレーニングベースの最先端モデルに匹敵するものです。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 20:55:38 GMT)
LLM Granularity for On-the-Fly Robot Control [3.5] 視覚が信頼できない、あるいは利用できない状況では、ロボットを制御するための言語のみに頼ることができるのか?
本研究は,(1)様々な粒度の言語プロンプトに対する補助ロボットの応答を評価し,(2)ロボットのオンザフライ制御の必要性と実現可能性を探る。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 18:17:48 GMT)
Certified Robust Accuracy of Neural Networks Are Bounded due to Bayes Errors [3.4] 認定トレーニングは頑丈さを向上するが、精度も著しく低下する。
正確性を保ちながら頑健性を達成するための一定の基本的限界があるかどうかは不明である。
ベイズ誤差をロバスト性解析に適用することにより、確証されたロバスト精度の限界について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 15:15:15 GMT)
Proving Olympiad Algebraic Inequalities without Human Demonstrations [3.3] 複雑な不等式定理を自律的に生成できる代数的不等式証明システムである AIPS を提案する。
20 Olympiadレベルの不等式に関するテストセットでは、AIPSは10の解決に成功し、最先端の手法よりも優れていた。
1つの定理が2024年の大都市オリンピアードの競争問題に選ばれた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 11:37:53 GMT)
Expander Hierarchies for Normalized Cuts on Graphs [3.3] 本稿では,拡張器の分解とその階層を計算するためのアルゴリズムについて紹介する。
様々な大きなグラフに対する実験により、この拡張器に基づくアルゴリズムは正規化カットに対する最先端の解法よりも優れていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 08:50:57 GMT)
LLMs learn governing principles of dynamical systems, revealing an in-context neural scaling law [3.3] 主にテキストに基づいて訓練された言語モデルは、微調整やプロンプトエンジニアリングなしで動的システム時系列の正確な予測を行う。
LLMから直接多桁数の確率密度関数を抽出するフレキシブルで効率的なアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 19:12:26 GMT)
Rate-Distortion Theory for Mixed States [3.3] 速度歪理論は圧縮率とコピー毎の誤差の間のトレードオフを研究する。
混合状態圧縮の速度歪み関数を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 17:15:14 GMT)
Quantum limits of superconducting-photonic links and their extension to mm-waves [3.2] 超伝導回路のフォトニックアドレッシングは配線の複雑さと熱負荷を克服するために提案されている。
超伝導フォトニックリンクは、スケーラビリティを制限する効率とノイズのトレードオフに悩まされる。
我々は、このトレードオフを分析し、フォトニック信号によって駆動されるクビットゲートの不完全性は、使用する光子の数と逆向きにスケールする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 17:02:15 GMT)
Evidence of a log scaling law for political persuasion with large language models [3.1] 大規模な言語モデルは、人間によって書かれたものと同じくらい説得力のある政治的メッセージを生成することができる。
数桁の大きさの24の言語モデルから、米国の政治問題10件について、説得力のあるメッセージ720件を生成します。
モデル説得性は、急激に減少するリターンによって特徴づけられる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 17:12:38 GMT)
Protect Measurement-Induced Phase Transition from Noise [3.1] 測定誘起相転移(MIPT)は、絡み合いエントロピーを特徴とする新しい非平衡相転移である。
量子化操作を組み込むことで,MIPTを環境騒音から効果的に保護できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 08:49:15 GMT)
Complexity of Symbolic Representation in Working Memory of Transformer Correlates with the Complexity of a Task [3.1] 本稿では,Transformerモデルデコーダに付加されたシンボリックワーキングメモリの内容について検討する。
翻訳されたテキストキーワードはワーキングメモリに格納され、処理されたテキストに対するメモリ内容の関連性を示す。
メモリに格納されたトークンと音声の部分の多様性は、機械翻訳タスクのためのコーパスの複雑さと相関する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 11:27:29 GMT)
Learning telic-controllable state representations [3.1] 本稿では,目標フレキシブルかつシンプルな制御可能な状態表現を学習するためのアルゴリズムを提案する。
我々の研究は、ゴールのレンズを通して自然と人工の学習を統一した理論的な視点に向けて、具体的なステップを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 16:38:25 GMT)
A note on cyclic non-MDS matrices [3.1] 1998年、Daemen et al. は、Rijndaelブロック暗号の拡散層にサーキュラントな最大距離分離行列を導入した。
このブロック暗号は、現在ではAESブロック暗号として広く評価されている。
2016年、LiuとSimは循環行列の置換を変更して巡回行列を導入した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 06:05:16 GMT)
CoT-BERT: Enhancing Unsupervised Sentence Representation through Chain-of-Thought [3.1] 本稿では,教師付き推論の進歩的思考を活用する革新的な手法であるCoT-BERTを提案する。
我々は、高度なコントラスト学習損失関数を開発し、新しいテンプレート認知戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 12:34:48 GMT)
An Adapter-Based Unified Model for Multiple Spoken Language Processing Tasks [3.0] 複数の音声言語処理タスクを処理可能な統一モデルの開発において,アダプタベースの微調整の可能性を検討する。
アダプタをベースとしたファインチューニングにより、単一エンコーダデコーダモデルにより、平均18.4%の精度で複数の音声処理タスクを実行できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 21:39:04 GMT)
Exploring Spatial Representations in the Historical Lake District Texts with LLM-based Relation Extraction [2.9] 本研究は,湖沼地区書記のコーパスから空間関係を抽出するために,生成事前学習型変圧器モデルを用いている。
結果はセマンティックトリプルとして表示され、エンティティとロケーション間のニュアンスな接続をキャプチャし、ネットワークとして視覚化される。
この研究は、イングリッシュレイク地区の空間的タペストリーの深い理解に寄与し、様々な歴史的文脈における空間的関係を明らかにするためのアプローチを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 14:04:59 GMT)
Adaptive Adversarial Cross-Entropy Loss for Sharpness-Aware Minimization [2.9] シャープネス・アウェアの最小化 (SAM) はモデル一般化を強化するために提案された。
SAMは2つの主要なステップ、重みの摂動ステップと重みの更新ステップから構成される。
本稿では、SAMの摂動に対する標準的なクロスエントロピー損失を置き換えるために、適応逆クロスエントロピー(AACE)損失関数を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 14:00:01 GMT)
Physics-informed neural networks for parameter learning of wildfire spreading [2.9] この研究は、解釈可能な山火事拡散モデルの未知のパラメータを学習するための物理インフォームドニューラルネットワーク(PiNN)を導入している。
提案するフレームワークは、インテリジェントな山火事管理とリスクアセスメントのための物理インフォームドデジタルツインに組み込まれることが想定されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 10:21:55 GMT)
Diffusion model for relational inference [2.8] 観測可能な力学を持つシステムに対する金融価格モデルを提案する。
DiffRIは条件拡散モデルを用いて、コンポーネント間の接続の確率を推測する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 13:19:23 GMT)
Queen: A quick, scalable, and comprehensive quantum circuit simulation for supercomputing [2.8] ゲート最適化とシミュレーションモジュールからなる革新的な量子回路シミュレーションツールキットを提案する。
我々はQuEST、IBM-Aer、NVIDIA-cuQuantumなどの最先端シミュレータと比較して平均9倍のスピードアップを実現している。
提案手法は,より高速な量子回路シミュレーションを実現するため,新しい量子アルゴリズムの開発を容易にする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 08:00:41 GMT)
Geometric Neural Network based on Phase Space for BCI-EEG decoding [2.8] ディープラーニング(DL)アルゴリズムの脳信号解析への統合は、まだ初期段階にある。
EEGは、非侵襲的で費用効果の高い性質と時間分解能に優れたため、BCIシステムを設計するための広く採用されている選択である。
本稿ではSPDNet$_psi$アーキテクチャを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 21:18:58 GMT)
SPA: Towards A Computational Friendly Cloud-Base and On-Devices Collaboration Seq2seq Personalized Generation [2.8] 大規模な言語モデルは、低リソースのデバイスにかなりのメモリストレージを必要とする。
本稿では,デバイス上で高速な推論を行う軽量アーキテクチャであるSPA(Side on Adaption)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 06:01:25 GMT)
Generalization error of min-norm interpolators in transfer learning [2.7] 最小ノルム補間器は、現代の機械学習アルゴリズムの暗黙の正規化限界として自然に現れる。
多くのアプリケーションでは、トレーニング中に限られた量のテストデータが利用できるが、この設定におけるmin-normの特性は十分に理解されていない。
我々はこれらの特徴を達成するために、新しい異方性局所法を確立した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 02:23:28 GMT)
Solvent: liquidity verification of smart contracts [2.7] スマートコントラクト検証ツールの現在の制限は、暗号資産の交換に関する流動性特性の表現と検証に効果がないことである。
我々は,これらの特性の検証を目的とした溶剤について提案する。これは,Solidityの既存の検証ツールの範囲を超えている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 16:49:36 GMT)
A two-dimensional optomechanical crystal for quantum transduction [2.7] 統合オプティメカルシステムは、量子情報の操作、センシング、分散のための主要なプラットフォームの一つである。
本研究では、この問題を緩和する2次元光学結晶幾何、textbfb-dagger を実証する。
本研究は,光システム機能の境界を拡張し,次世代マイクロ波-光トランスデューサの堅牢な基盤を確立した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 16:47:13 GMT)
Multi-modal Transfer Learning between Biological Foundation Models [2.7] そこで本研究では,DNA,RNA,タンパク質を結合するマルチモーダル特異的モデルを提案する。
我々のモデルはIsoFormerと呼ばれ、既存の手法よりも優れた差分転写表現を正確に予測できることを示します。
我々は、新しいマルチモーダル遺伝子表現アプローチの道を開くために、我々のモデルをオープンソース化した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 09:44:53 GMT)
QC-Forest: a Classical-Quantum Algorithm to Provably Speedup Retraining of Random Forest [2.6] ランダムフォレスト(Random Forest, RF)は、教師あり学習法として人気があり、使いやすさと柔軟性で評価されている。
オンラインRFモデルは、モデルの精度を維持するために、新しいトレーニングデータを考慮する必要がある。
ストリーミング環境でのRFモデルの時間効率向上を目的とした古典量子アルゴリズムQC-Forestを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 13:30:55 GMT)
Exploring Layerwise Adversarial Robustness Through the Lens of t-SNE [2.6] ANN(Artificial Neural Networks)を騙して間違ったアウトプットを生成し、これらのモデルの脆弱性を浮き彫りにする。
画像分類ANNのロバスト性を評価する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 07:50:11 GMT)
Computing Within Limits: An Empirical Study of Energy Consumption in ML Training and Inference [2.6] 機械学習(ML)は大きな進歩を遂げているが、その環境のフットプリントは依然として懸念されている。
本稿では,グリーンMLの環境影響の増大を認め,グリーンMLについて検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 13:59:34 GMT)
SIT: Fine-tuning Large Language Models with Sequential Instructions [2.5] 既存の命令調整モデルでは、複数の命令でクエリに応答するのに苦労していることがわかった。
我々は、微調整データの一部がシーケンシャルに関連したタスクの連鎖を含むべきであると論じる。
既存のデータセットの命令を多種多様な複雑なシーケンシャルな命令に変換することで、このプロセスを自動化する。
逐次指導チューニングを行ったモデルでは、符号化、数学、オープンエンド生成の結果が改善された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 17:53:29 GMT)
Machine Learning Techniques in Automatic Music Transcription: A Systematic Survey [2.5] 本稿では,音楽信号解析におけるAMT(Automatic Music Transcription)の役割について述べる。
顕著な進歩にもかかわらず、ATTシステムはまだ人間の専門家の精度に合わない。
従来の手法の限界に対処し,改善の道筋を提案することにより,完全自動化型ATTシステムに向けた今後の研究を推し進めることが目的である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 03:48:15 GMT)
Bayesian Structural Model Updating with Multimodal Variational Autoencoder [2.4] 提案手法は,マルチモーダル変分オートエンコーダ(VAE)のサロゲート・ユニモーダルエンコーダを利用する。
様々な動的解析モデルに適用可能な高次元相関同時観測に特に適している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 07:47:28 GMT)
Constrained Meta Agnostic Reinforcement Learning [2.4] 制約モデル非依存メタラーニング(C-MAML)
C-MAMLは、トレーニングフェーズ中にタスク固有の制約を直接メタアルゴリズムフレームワークに組み込むことで、迅速かつ効率的なタスク適応を可能にする。
C-MAMLは, 動的環境下での実用性と頑健さを強調し, 複雑度の異なる車輪付きロボットタスクを用いたシミュレーションロコモーションにおける有効性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 07:11:27 GMT)
Optimization of array encoding for ultrasound imaging [2.4] 機械学習(ML)を用いて、時間遅延とアポッド化重みによってパラメータ化されたスキャンシーケンスを構築し、高品質なBモード画像を生成する。
これらの結果は,ワイヤターゲットと組織模倣ファントムの両方で実験的に実証された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 06:13:18 GMT)
Bidirectional Transformer Representations of (Spanish) Ambiguous Words in Context: A New Lexical Resource and Empirical Analysis [2.3] 大規模な言語モデルの文脈化された単語埋め込みを英語以外の言語で比較する研究はほとんどない。
スペイン語のあいまいな名詞の複数の双方向トランスフォーマー(BERT)意味表現を文脈で評価した。
様々なBERTに基づくLLMの文脈的意味表現は、人間の判断に多少のばらつきがあるが、人間のベンチマークには及ばない。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 18:58:11 GMT)
Modeling 3D Infant Kinetics Using Adaptive Graph Convolutional Networks [2.2] 自発運動、運動学(orkinetics)は、今後の神経発達の強力なサロゲート指標を提供する。
そこで本研究では,個々の運動パターンのデータ駆動評価に基づいて,乳幼児の成熟を予測するための代替手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 06:34:06 GMT)
Mask the Unknown: Assessing Different Strategies to Handle Weak Annotations in the MICCAI2023 Mediastinal Lymph Node Quantification Challenge [2.2] MICCAI 2023 Lymph Node Quantification Challengeは、縦隔の病理リンパ節分節に関する最初の公開データセットを発表した。
リンパ節アノテーションは高価であるため、この課題は、トレーニングセット内のすべてのリンパ節のサブセットだけが注釈付けされている弱い教師付き学習タスクとして形成された。
課題として,ノイズラベルトレーニングやラベルなしデータの損失マスキング,TotalSegmentatorツールボックスを擬似ラベリングの形式として組み込んだアプローチなど,弱教師付きデータのトレーニング方法が検討された。
提案したモデルではDiceスコアが0.628、平均対称表面距離が0.628に達した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 14:38:33 GMT)
Classifying Dry Eye Disease Patients from Healthy Controls Using Machine Learning and Metabolomics Data [2.2] ドライアイ病は眼表面の一般的な疾患であり、患者はアイケアを求める。
ドライアイ病の白内障患者を特定するために,機械学習とメタボロミクス情報を用いて検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 07:44:56 GMT)
Generative AI for Enhancing Active Learning in Education: A Comparative Study of GPT-3.5 and GPT-4 in Crafting Customized Test Questions [2.0] 本研究では, LLM, 特に GPT-3.5 と GPT-4 が, グレード9の算数に適した質問をいかに展開できるかを検討する。
反復的手法を用いることで、これらのモデルは、シミュレーションされた「学生」モデルからのフィードバックに応じて、難易度と内容に基づいて質問を調整する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 00:25:43 GMT)
Infusing clinical knowledge into tokenisers for language models [2.0] 本研究はクリニカルテキスト処理のための新しい知識強化トークン化機構であるK-Tokeniserを紹介する。
初期化段階では、K-Tokeniserはドメイン概念の意味型に基づいてトークンのグローバル表現をポップアップさせる。
新しいトークンを用いた事前学習を避けるため,新しいトークンの表現を生成するために埋め込み初期化手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 13:43:03 GMT)
Directional Convergence Near Small Initializations and Saddles in Two-Homogeneous Neural Networks [2.0] 本稿では, 2-同次ニューラルネットの勾配流ダイナミクスを小型初期化のために検討する。
正方損失のために、ニューラルネットワークは原点に近いときにサドル・アンド・サドル力学を実行する。
このことから,本論文では,あるサドル点近傍において,小さな大きさの重み間でも同様の方向収束性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 18:53:09 GMT)
AspirinSum: an Aspect-based utility-preserved de-identification Summarization framework [1.9] この提案の目的は、特定のドメインに容易に適応できるテキスト識別フレームワークを開発することである。
本稿では,既存のコメントデータから専門家の側面を整合させることで,アスペクトベースの実用性保護型非識別要約フレームワークAspirinSumを提案する。
特定されていないテキストはデータパブリッシングに使用でき、最終的にはダウンストリームタスク用に識別されていないデータセットを公開します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 02:29:46 GMT)
Discrete-Modulated Continuous-Variable Quantum Key Distribution in Satellite-to-Ground Communication [1.9] 連続可変量子鍵分布は、空間基底量子通信の強い候補である。
離散変調連続可変量子鍵分布プロトコルを自由空間チャネル環境において鍵レートで導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 10:10:48 GMT)
Regularized Distribution Matching Distillation for One-step Unpaired Image-to-Image Translation [1.8] 未ペア画像対画像(I2I)問題に適用可能な正規分布マッチング蒸留法を提案する。
画像データセット間の2次元例とI2Iを含む複数の翻訳タスクに適用した経験的性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 22:22:31 GMT)
Qiskit HumanEval: An Evaluation Benchmark For Quantum Code Generative Models [1.8] 我々は、Qiskit HumanEvalデータセットを導入し、量子コードを生成するための大規模言語モデルの能力をベンチマークするために使用します。
このデータセットは100以上の量子コンピューティングタスクから構成されており、それぞれにプロンプト、標準解、そして生成した解の正確性を評価するのに困難スケールが伴っている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 20:14:22 GMT)
What Are Large Language Models Mapping to in the Brain? A Case Against Over-Reliance on Brain Scores [1.8] 大規模言語モデル(LLM)の内部表現は最先端の脳スコアを達成し、人間の言語処理と計算原理を共有するという憶測に繋がる。
本稿では、LLM-to-Brainマッピングに関する衝撃的な研究で使用される3つのニューラルデータセットを分析し、参加者が短いパスを読み取るfMRIデータセットに特に焦点をあてる。
このデータセット上で訓練されたLLMの脳のスコアは、文の長さ、位置、代名詞による単語の埋め込みによって大きく説明できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 20:35:36 GMT)
Video Generation with Learned Action Prior [1.7] カメラの動きが画像ピクセルと相互作用するので、カメラが動くプラットフォームにマウントされる場合、ビデオ生成は特に困難である。
既存の方法では、カメラのモーションダイナミクスを明示的にモデル化することなく、生のピクセルレベルの画像再構成に集中することで、この問題に対処するのが一般的である。
本稿では,観察された画像状態の一部としてカメラやアクションを考慮し,マルチAP学習フレームワーク内の画像状態とアクションの両方をモデル化する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 16:00:07 GMT)
Recent Advances in Traffic Accident Analysis and Prediction: A Comprehensive Review of Machine Learning Techniques [1.6] 交通事故は世界中で深刻な公衆衛生問題を引き起こし、毎年119万人が死亡している。
本稿では,交通事故解析と予測に機械学習(ML)技術を適用した最近の進歩を概観する。
本研究は,現在の景観のマッピングと文献のギャップの同定により,2030年までに交通事故や交通事故を著しく減らすための今後の研究を導くことを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 03:22:32 GMT)
What Teaches Robots to Walk, Teaches Them to Trade too -- Regime Adaptive Execution using Informed Data and LLMs [1.6] 我々は、事前学習されたLLM(いわゆる「プライベート情報」)の世界知識を活用し、本質的な自然市場報酬を用いて動的に適応する革新的なアプローチを導入する。
その結果,金融市場の体制変化に適応する上で,本手法の有効性が実証された。
提案したアルゴリズムフレームワークは,既存の (FLARE) ベンチマークのストックモーメント (SM) タスクにおいて,最高の性能のSOTA LLMモデルよりも15%以上の精度向上を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 00:17:28 GMT)
Seg-LSTM: Performance of xLSTM for Semantic Segmentation of Remotely Sensed Images [1.6] 本研究は、リモートセンシング画像のセマンティックセグメンテーションにおけるビジョン-LSTMの有効性を評価するための最初の試みである。
セグメンテーションにおけるVision-LSTMの性能は,ほとんどの比較試験において,Vision-TransformersベースのモデルとVision-Mambaベースのモデルよりも限定的であり,概して劣っていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 08:01:28 GMT)
aeon: a Python toolkit for learning from time series [1.6] aeonは、時系列を含むすべての機械学習タスクのための統一Python 3ライブラリである。
新しいユーザを支援するために、可能な限りScikit-learn APIに従っている。
時系列アルゴリズムの幅広いライブラリを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 11:51:25 GMT)
Dissecting the Ullman Variations with a SCALPEL: Why do LLMs fail at Trivial Alterations to the False Belief Task? [1.5] 本稿では,False Beliefタスクのターゲット変更を生成するSCALPELを紹介する。
明示的な共通推論を施した修正はLLMの性能を保っていることがわかった。
これは、修正されたToMタスクにおけるLLMの失敗が、より一般的な常識的推論の欠如に起因することを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 21:02:30 GMT)
Reproducibility in Machine Learning-based Research: Overview, Barriers and Drivers [1.5] 様々な分野の研究は、現在、成果の達成に関する課題を経験している。
この問題は、機械学習(ML)の研究でも広く用いられている。
この問題に対処するために様々な解決策が提案されているが、MLによる研究のレベルは相変わらず不満足である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 13:56:42 GMT)
Dynamic Basis Function Interpolation for Adaptive In Situ Data Integration in Ocean Modeling [1.5] 本研究では,地球系モデル (ESMs) とIn situ buoy測定を組み合わせ,海洋温度予測の精度を向上させる手法を提案する。
この技術は、季節性などの特徴を保存しながら、ブイ測定とともにESMで識別される動的テクスティタンドモードを利用して精度を向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 15:27:15 GMT)
HoTPP Benchmark: Are We Good at the Long Horizon Events Forecasting? [1.4] シーケンシャルなイベント予測では、重要なタスクは、指定された時間軸内で複数の将来のイベントを予測することである。
伝統的に、これは次世代予測モデルを用いた自己回帰生成によって解決されてきた。
モデルが水平線上でイベントシーケンスを予測できる能力を評価するために特別に設計された新しいベンチマークであるHoTPPを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 14:09:00 GMT)
Watching the Watchers: A Comparative Fairness Audit of Cloud-based Content Moderation Services [1.4] 本研究では,サードパーティによる監査を通じて,主要なクラウドベースのコンテンツモデレーションサービス4つを体系的に評価する。
ブラックボックス監査手法と4つのベンチマークデータセットを用いて、明示的かつ暗黙的なヘイトスピーチ検出における性能を測定する。
我々の分析では、すべてのサービスが暗黙のヘイトスピーチを検出するのに苦労していることがわかりました。
女性のような一部のグループに対する偏見はほとんど修正されたものの、LGBTQ+やPoCのような他のグループに対する偏見は残されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 09:52:10 GMT)
ACR: A Benchmark for Automatic Cohort Retrieval [1.4] 現在のコホート検索手法は、手作業によるキュレーションと組み合わせた構造化データの自動クエリに依存している。
大規模言語モデル(LLM)と情報検索(IR)の最近の進歩は、これらのシステムに革命をもたらす有望な道を提供する。
本稿では,新しいタスクであるAutomatic Cohort Retrieval (ACR)を導入し,LLMと商用のドメイン固有のニューロシンボリックアプローチの性能を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 23:04:06 GMT)
Machine Learning Global Simulation of Nonlocal Gravity Wave Propagation [1.3] WINDSETデータセットを用いて学習した機械学習(ML)モデルを用いて,大気中規模プロセスのグローバルシミュレーションを行った。
グローバルに解決されたGW運動量に基づいて訓練された意図的U-Netアーキテクチャを用いて、グローバルな非局所性の重要性と有効性を説明する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 22:57:38 GMT)
iWISDM: Assessing instruction following in multimodal models at scale [1.2] 我々は,視覚言語タスクの無制限な配列を生成するために,指示された仮想VISual Decision Making (iWISDM)環境を紹介する。
iWISDMを用いて,様々な複雑性レベルにわたる視覚課題に追従する命令の3つの異なるベンチマークをコンパイルした。
本研究は,既存のマルチモーダルモデルと創発的マルチモーダルモデルの両方の命令順守性を評価するための頑健なベンチマークとしてiWISDMを確立した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 14:09:54 GMT)
Measuring and Mitigating Biases in Motor Insurance Pricing [1.2] 非生命保険部門は高度に競争力があり厳格に規制された枠組みで運営されている。
年齢ベースのプレミアムフェアネスは、特定の保険ドメインにも義務付けられている。
ある保険領域では、重篤な疾患や障害の存在などの変数が、公正性を評価するための新しい次元として現れている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 10:14:12 GMT)
Uniform Convergence of Adversarially Robust Classifiers [1.2] 近年,データ分類問題における様々な種類の逆転摂動の影響に大きな関心が寄せられている。
この研究は、大規模データや人口レベルの制限において、逆摂動型分類問題に対する一般的な枠組みを考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 19:08:29 GMT)
Risk thresholds for frontier AI [1.1] 人気が高まっているアプローチの1つは、機能しきい値を定義することである。
リスク閾値は単に、どれだけのリスクが過剰かを記述するだけです。
主な欠点は、信頼性の高い評価が難しいことだ。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 20:16:29 GMT)
ATAC-Net: Zoomed view works better for Anomaly Detection [1.0] ATAC-Netは、既知の最小限の事前異常から異常を検出する訓練を行うフレームワークである。
我々は、その優位性を、同等の設定で現在の最先端技術と比較する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 15:18:32 GMT)
Simplifying debiased inference via automatic differentiation and probabilistic programming [1.0] 「Dimple」は、興味のパラメータを表す入力コンピュータコードとして、効率的な推定器を出力する。
概念実証Pythonの実装を提供し、パラメータ仕様から数行のコードで効率的に推定できる方法の例を紹介します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 23:30:35 GMT)
RE-GAINS & EnChAnT: Intelligent Tool Manipulation Systems For Enhanced Query Responses [1.0] 大規模言語モデル(LLM)は現在、ツールの実行とチェーンに苦労している。
本稿では,LEMに複雑なユーザクエリに対処するための2つの新しいフレームワークであるRE-GAINSとEnChAnTを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 10:47:47 GMT)
Depth $F_1$: Improving Evaluation of Cross-Domain Text Classification by Measuring Semantic Generalizability [1.0] クロスドメインテキスト分類モデルの最近の評価は、ソースドメイン内のラベル付きサンプルが与えられた対象ドメインにおいて、ドメイン不変性能を得るためのモデルの能力を測定することを目的としている。
この評価戦略は、ソースドメインとターゲットドメインの類似性を考慮せず、モデルが学習をソースドメインと非常に異なる特定のターゲットサンプルに転送できない場合、マスクする可能性がある。
我々は、新しいクロスドメインテキスト分類性能指標であるDepth $F_1$を紹介した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 19:35:17 GMT)
How critically can an AI think? A framework for evaluating the quality of thinking of generative artificial intelligence [1.0] 大きな言語モデルを持つような生成AIは、革新的なアセスメント設計プラクティスの機会を生み出している。
本稿では,現在の業界ベンチマークである LLM ChatGPT4 アプリケーションの性能を探求するフレームワークを提案する。
この批判は、批判的思考スキルの観点から、彼らの質問の脆弱性を具体的かつターゲットに示します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 22:46:56 GMT)
Leveraging eBPF and AI for Ransomware Nose Out [0.9] 本研究では,ランサムウェアのリアルタイム検出と抑止のための2段階のアプローチを提案する。
我々は、eBPFと人工知能の能力を活用して、能動的手法と反応性手法の両方を開発します。
我々のソリューションは、ゼロデイアタックの開始から数秒以内にランサムウェアインシデントを特定する際に、99.76%の精度を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 06:35:15 GMT)
Exploring Transfer Learning in Medical Image Segmentation using Vision-Language Models [0.9] 本研究では,視覚言語モデルから2次元医用画像への移行に関する最初の体系的研究を紹介する。
VLSMは画像のみのセグメンテーションモデルと比較して競合性能を示すが、全てのVLSMは言語プロンプトから追加情報を利用するわけではない。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 09:14:54 GMT)
FMARS: Annotating Remote Sensing Images for Disaster Management using Foundation Models [0.9] FMARS(Foundation Model s in Remote Sensing)は、VHR画像と基礎モデルを高速で堅牢なアノテーションに活用する方法論である。
災害管理に焦点をあて,19件の災害イベントの事前画像から得られたラベルを用いた大規模データセットを提供する。
実世界のシナリオへの転送可能性を高めるために、Unsupervised Adaptation (UDA) 技術を用いて、生成されたラベルのセグメンテーションモデルを訓練する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 09:12:37 GMT)
High-Resolution Building and Road Detection from Sentinel-2 [0.9] 複数10m解像度のSentinel-2画像を用いて50cm解像度のビルディングと道路セグメンテーションマスクを生成する方法を示す。
これは、教師のモデルの予測を再現するために、Sentinel-2画像へのアクセスで学生のモデルをトレーニングすることで行われる。
また、実際の数に対して R2 = 0.91 となるSentinel-2 パッチにおいて、個々の建物を数えるための関連手法についても述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 12:02:02 GMT)
Skin effect in quantum neural networks [0.8] システムは、その性質が境界条件に大きく影響された場合、皮膚効果を示すと言われている。
量子ニューラルネットワークは、この挙動を示すことができ、その基本的な関心を超えた皮膚効果も計算タスクで活用できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 08:53:53 GMT)
Uncertainty and Self-Supervision in Single-View Depth [0.8] シングルビューの深さ推定は、単一のビューから3次元幾何学を説明する複数の解が存在するため、不適切な問題である。
ディープニューラルネットワークは単一の視点から深度を捉えるのに有効であることが示されているが、現在の方法論の大半は本質的に決定論的である。
我々はベイジアンディープニューラルネットワークにおける教師付き単一視点深度の不確かさを定量化することでこの問題に対処した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 11:46:17 GMT)
SRViT: Vision Transformers for Estimating Radar Reflectivity from Satellite Observations at Scale [0.7] 静止衛星画像から高分解能(3km)合成レーダ反射率場を大規模に生成するトランスフォーマーベースニューラルネットワークを提案する。
本研究は,アメリカ合衆国における気象事象の短期的対流予測の強化と数値天気予報のためのデータ同化の支援を目的とする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 20:40:50 GMT)
AI in Space for Scientific Missions: Strategies for Minimizing Neural-Network Model Upload [0.7] 地球の磁気圏でAIを使ってデータを分類する方法を示す。
それぞれのネットワークを、元のサイズの75%まで削減できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 13:24:52 GMT)
AI Driven Laser Parameter Search: Inverse Design of Photonic Surfaces using Greedy Surrogate-based Optimization [0.7] 特定の光学特性で設計されたフォトニック表面は、様々なエネルギー収穫・貯蔵システムでの使用においてますます重要になっている。
我々はそのような曲面を設計するための代理に基づく最適化手法を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 19:00:33 GMT)
Data-Driven Computing Methods for Nonlinear Physics Systems with Geometric Constraints [0.7] 本稿では、物理に基づく先行技術と高度な機械学習技術との相乗効果を生かした、新しいデータ駆動型フレームワークを提案する。
本フレームワークでは, 特定の非線形系のクラスに合わせて, 特定の物理系を組み込んだ4つのアルゴリズムを紹介する。
これらの事前の統合はまた、ニューラルネットワークの表現力を高め、物理的現象に典型的な複雑なパターンをキャプチャすることを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 23:10:41 GMT)
Centimeter Positioning Accuracy using AI/ML for 6G Applications [0.7] 本研究では、AI/MLを用いて、産業用モノのインターネット(IIoT)のような6Gアプリケーションにおけるセンチメートルレベルのユーザ位置決めを実現することを検討する。
最初の結果から,我々のAI/MLに基づく手法は,室内工場環境において17cmの精度でユーザ位置を推定できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 16:17:07 GMT)
AuditMAI: Towards An Infrastructure for Continuous AI Auditing [0.7] オーディタビリティは、責任あるAIシステム設計を達成するためのコア要件である。
既存のAI監査ツールは、一般的に統合機能がなく、独立したアプローチのままである。
金融などの他のドメインにインスパイアされた継続的AI監査は、AIシステムの定期的な評価を行うための有望な方向である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 12:11:53 GMT)
Optimal deep learning of holomorphic operators between Banach spaces [0.7] 我々はバナッハ空間間の学習作用素の問題に取り組むが、これはヒルベルト空間のみを考える過去の研究の大多数とは対照的である。
任意の近似エンコーダとデコーダを標準フィードフォワードディープニューラルネットワーク(DNN)アーキテクチャと組み合わせる。
本稿では,この問題に対してDLが最適であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 01:49:42 GMT)
Emergence of spatial patterns and synchronization in superconducting time crystals [0.6] 故障した超伝導体における駆動周波数の周波数半分を特徴とする時間結晶相について検討した。
我々は、結晶相が終了する金属相において、依然として深い臨界障害強度を見出した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 22:59:36 GMT)
Live Video Captioning [0.6] LVC(Live Video Captioning)へのパラダイムシフトを導入する。
LVCでは、密集したビデオキャプションモデルがオンライン形式でビデオストリームのキャプションを生成する必要がある。
オンラインシナリオに適した新しい評価指標を提案し,従来の指標よりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 11:25:16 GMT)
High-threshold, low-overhead and single-shot decodable fault-tolerant quantum memory [0.6] 我々は、放射状符号(radial codes)と呼ばれる量子低密度パリティチェック符号の族を新たに提示する。
回路レベルの雑音のシミュレーションでは、類似した距離の曲面符号に対する比較誤差抑圧を観測する。
それらのエラー訂正機能、調整可能なパラメータと小さなサイズは、短期量子デバイスの実装に有望な候補となる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 16:08:06 GMT)
EvSegSNN: Neuromorphic Semantic Segmentation for Event Data [0.6] EvSegSNN は、Parametric Leaky Integrate と Fire のニューロンに依存した、生物学的に検証可能なエンコーダ-デコーダU字型アーキテクチャである。
本稿では,スパイキングニューラルネットワークとイベントカメラを組み合わせることによって,エンド・ツー・エンドのバイオインスパイアされたセマンティックセマンティックセマンティクス手法を提案する。
DDD17で実施された実験は、EvSegSNNがMIoUの観点から最も近い最先端モデルを上回っていることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 10:36:24 GMT)
Feature Fusion Based on Mutual-Cross-Attention Mechanism for EEG Emotion Recognition [0.6] 我々はMutual-Cross-Attention (MCA) と呼ばれる新規で効果的な機能融合機構を提案する。
MCAは脳波データにおける時間領域と周波数領域の特徴の相補的関係を発見する。
提案手法は最終的にDEAデータセット上で99.49%(原子価)と99.30%(原子価)の精度を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 06:08:52 GMT)
Evaluating RAG-Fusion with RAGElo: an Automated Elo-based Framework [0.6] 本稿では,RAG (Retrieval-Augmented Generation) Question-Answeringシステムを評価するための総合的なフレームワークを提案する。
我々はLarge Language Models (LLMs) を用いて、実際のユーザクエリとドメイン内ドキュメントに基づいて、合成クエリの大規模なデータセットを生成する。
RAGEloはヒトのアノテータの好みと正に一致しているが,注意が必要である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 23:20:34 GMT)
Stable Phase Retrieval with Mirror Descent [0.5] ミラー降下は位相探索問題の臨界点に収束することを示す。
我々は、高い確率でミラー降下が真のベクトルに近い大域最小化器に収束することを保証する大域収束保証を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 11:02:07 GMT)
Qrisp: A Framework for Compilable High-Level Programming of Gate-Based Quantum Computers [0.5] ハイレベルプログラミングパラダイムと量子ハードウェアのギャップを埋めるために設計されたフレームワークであるQrispを紹介する。
Qrispの特長は、プログラムを回路レベルにコンパイルし、既存の物理バックエンドで実行可能にすることである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 23:40:22 GMT)
Biology-inspired joint distribution neurons based on Hierarchical Correlation Reconstruction allowing for multidirectional neural networks [0.5] 生物学的ニューロンの場合、例えば「作用電位の軸索伝播が両方の方向に起こることは珍しくない」。
このような結合分布ニューロンは、例えば分布や値の)多方向伝播を可能にする。
このようなニューロンモデルに対する階層的相関再構成(HCR)について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 14:51:05 GMT)
Towards evolution of Deep Neural Networks through contrastive Self-Supervised learning [0.5] 自己教師付き学習を用いて深層ニューラルネットワークを進化させるフレームワークを提案する。
その結果,ラベル付きデータへの依存を低減しつつ,適切なニューラルネットワークを進化させることが可能であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 17:38:16 GMT)
A link between static and dynamical perturbation theory [0.5] 量子力学における時間非依存理論と時間依存理論の間の重要なリンクとして、創発時間の役割を示す。
本研究は,1つの純エネルギー固有状態に基づく力学現象の計算への将来的な応用を想定する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 07:17:51 GMT)
On random classical marginal problems with applications to quantum information theory [0.5] グラフ上の合同分布が存在する確率を推定する。
我々はCHSHとBell-Wignerのシナリオに対応するグラフを詳細に研究する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 09:51:23 GMT)
Predicting atmospheric turbulence for secure quantum communications in free space [0.5] 我々は、自由空間チャネル内の乱流強度を予測するために、リカレントニューラルネットワーク(TAROCCO)を訓練する。
この訓練は、オタワ市を横断する5.4kmの都市内自由空間リンクのために9ヶ月以上にわたって収集された気象と乱流のデータに基づいている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 22:38:13 GMT)
Training Next Generation AI Users and Developers at NCSA [0.4] 本稿では,イリノイ大学アーバナ・シャンペーン校のNational Center for Supercomputing Applications (NCSA)における人工知能(AI)によるトレーニング作業について述べる。
また、AIに関心がある理由を説明した上で、このプログラムと前任者の実行から6年間に学んだことについて議論することで締めくくります。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 21:27:24 GMT)
Observation of full contrast icosahedral Bose-Einstein statistics in laser desorbed, buffer gas cooled C$_{60}$ [0.4] バッファーガスの8.4$mu$m帯の赤外線分光は 12$C$_60$を冷却した。
R(J = 0 - 29) 回転の進行を観測する。
レーザー脱離C$_60$蒸気源は、1000倍の低い熱を低温バッファーガスセルに伝達する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 00:39:07 GMT)
LGmap: Local-to-Global Mapping Network for Online Long-Range Vectorized HD Map Construction [0.4] 本報告では,自律グランドチャレンジ2024の1位獲得ソリューションであるマップレスドライビングを紹介する。
本稿では,長距離時間モデルに適応した新しいオンラインマッピングパイプラインLGmapを提案する。
本手法はMapless Driving OpenLaneV2テストセットにおいて0.66UniScoreを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 04:29:58 GMT)
Seeing Through AI's Lens: Enhancing Human Skepticism Towards LLM-Generated Fake News [0.4] 本稿は,人間とLLMで作成する物品を個人が識別する簡単なマーカーを解明することを目的としている。
次に、情報理論とエントロピー原理に基づいて、エントロピーシフトオーサリングシグナチャ(ESAS)と呼ばれるメトリクスを考案する。
提案されたESASは、記事の著者の識別に関する関連性に基づいて、POSタグのような用語やエンティティをニュース記事にランク付けする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 06:02:04 GMT)
Disti-Mator: an entanglement distillation-based state estimator [0.4] 実用的な量子情報処理において、状態推定における価値ある量子資源の実験的労力と消費を最小化することが不可欠である。
本研究では, 確率蒸留プロトコルの測定統計から, 未蒸留状態のベル対角線パラメータを効率的に推定できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 02:10:04 GMT)
Confidence Intervals and Simultaneous Confidence Bands Based on Deep Learning [0.4] 本手法は, 適用された最適化アルゴリズムに固有の雑音からデータの不確実性を正しく解き放つことのできる, 有効な非パラメトリックブートストラップ法である。
提案したアドホック法は、トレーニングプロセスに干渉することなく、ディープニューラルネットワークに容易に統合できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 05:51:37 GMT)
Stirring the false vacuum via interacting quantized bubbles on a 5564-qubit quantum annealer [0.3] 偽真空崩壊は、初期の宇宙の進化を司る潜在的なメカニズムである。
ここでは、5564の超伝導束量子ビットを持つ量子アニールを用いて、量子化された気泡の形成を直接リアルタイムに観察する。
本研究では,初期気泡生成とその後の相互作用効果を記述した効果的なモデルを構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 20:29:03 GMT)
Error Mitigation Thresholds in Noisy Random Quantum Circuits [0.3] ノイズが不完全である場合の確率的誤差キャンセルとテンソルネットワークの誤差軽減のロバスト性について検討する。
対照的に、1次元の回路では、緩和は障害の特徴づけにおける不完全性に対して$mathcalO(1)$の時間で失敗する。
本稿では, 量子計算の優位性, 測定誘起相転移の耐故障プローブ, および短期デバイスにおける量子アルゴリズムの検証について考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 16:52:33 GMT)
Imputation of missing values in multi-view data [0.2] 多視点学習のための既存の累積ペナル化ロジスティック回帰アルゴリズムに基づく新しい計算法を提案する。
シミュレーションデータセットと実データアプリケーションにおいて,新しい計算手法の性能と既存計算アルゴリズムとの比較を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 12:18:33 GMT)
Keep Moving: identifying task-relevant subspaces to maximise plasticity for newly learned tasks [0.2] 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。
しかし、すべては有害か?
本稿では,ニューラルネットワークの活性化空間を2つの部分空間に分解できることを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 12:07:31 GMT)
Segmentation of Non-Small Cell Lung Carcinomas: Introducing DRU-Net and Multi-Lens Distortion [0.2] 我々は,ヒト非小細胞肺癌の悪性度を規定するセグメンテーションモデル(DRU-Net)を提案している。
我々は提案したモデルを作成するために2つのデータセット(ノルウェーの肺がんバイオバンクとHaukeland大学肺がんコホート)を使用した。
提案した空間拡張法(マルチレンズ歪み)により,ネットワーク性能は3%向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 13:14:00 GMT)
Individually Addressed Entangling Gates in a Two-Dimensional Ion Crystal [0.2] 4つのイオンからなる2次元結晶中の任意のイオン対の間に高忠実な2量子エンタングリングゲートを示す。
我々の研究は、2Dイオン結晶上に数百から数千の量子ビットを持つイオントラップ量子コンピューティングの道を開いた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 05:01:42 GMT)
Online Training of Hopfield Networks using Predictive Coding [0.2] 予測符号化(PC)は、生物学的に関連する方法で誤差の逆伝播を近似することが示されている。
PCモデルは、情報を双方向に渡すことで、より正確に脳を模倣する。
ニューラルネットワークのトレーニングにPC学習を直接適用したのはこれが初めてだ。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 20:38:22 GMT)
Quantum enhancement of spoofing detection with squeezed states of light [0.2] 量子エンハンスメントは光子の個数に依存しないことを示す。
信号中の圧縮状態の符号化について検討し、スパウファー能力がコヒーレントな状態生成に限定されている場合、検出確率がユニティに近づくことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 21:43:56 GMT)
Valid Error Bars for Neural Weather Models using Conformal Prediction [0.2] 我々は,不確実性を推定するための後処理手法として,共形予測フレームワークを構築し,定式化する。
モデルには何の修正も必要とせず、計算コストはモデルトレーニングと比べて無視できる。
本研究は,北欧地域の限られた領域のニューラル気象モデルにおけるコンフォメーション予測フレームワークの有用性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 16:45:41 GMT)
Compressed representation of brain genetic transcription [0.2] ディープオートエンコーダは、パフォーマンスとターゲットドメインのすべての指標において優れた表現が得られることを示す。
ディープオートエンコーダは、パフォーマンスとターゲットドメインのすべての指標において優れた表現が得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 13:59:12 GMT)
Complex fractal trainability boundary can arise from trivial non-convexity [0.1] 列車のフラクタル境界に繋がる損失特性について検討する。
我々は「粗度摂動」を同定し、勾配の感度パラメータの変化を測定する。
最近の発見は、より一貫性があり予測可能なトレーニング戦略につながるだろう。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 03:31:28 GMT)
The logic behind desirable sets of things, and its filter representation [0.1] 所望(集合)のコヒーレントな集合の最近の理論の背後にある論理を同定し、コヒーレントなギャンブルの集合とコヒーレントな選択関数を一般化する。
この同定により、より単純なモデルを用いて、このようなコヒーレントなモデルに対する様々な表現結果が確立できることが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 07:02:58 GMT)
Multipartite edge modes and tensor networks [0.1] ホログラフィックテンソルネットワークはAdS/CFTをモデル化しているが、これまでのところ、それらは重力と非常に異なるシステムのみによって制限されてきた。
ここでは、低次元の重力をトポロジカルゲージ理論として記述することができ、ゲージ不変性を破ることなく離散化することができる。
我々は,新しいタイプの領域を含むテンソルネットワークの構築に成功した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 02:15:07 GMT)
Non-stabilizerness in kinetically-constrained Rydberg atom arrays [0.1] 我々は、Rydberg原子配列が、単一量子ビットを超えて広がる非安定化器性の自然貯水池を提供することを示した。
本稿では、波動関数の量子回路分解により、Rydberg非安定化器の起源を説明する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 14:17:34 GMT)
Maintenance Required: Updating and Extending Bootstrapped Human Activity Recognition Systems for Smart Homes [0.1] 市販のHARシステムは、個々の家庭の限られた能力に有効である。
以前の作業は、最初のフェーズを目標にしました。
ブートストラップ付きHARシステム上に構築し,効率的な更新・拡張手順を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 16:08:40 GMT)
Intelligent Interface: Enhancing Lecture Engagement with Didactic Activity Summaries [0.1] このプロトタイプは、機械学習に基づく技術を用いて、講義のビデオ録画の中で選択された実践的、行動的な教師の特徴を認識する。
このシステムは、新しい/追加の機械学習モデルと画像およびビデオ分析のためのソフトウェアモジュールの(将来の)統合のための柔軟性を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 12:45:23 GMT)
Witnessing superpositions of causal orders before the process is completed [0.0] 単一時点における量子状態の最も一般的な表現は何か。
現在の定式化は、量子演算の順序が整合的に、あるいは非整合的に重なり合う状況に適応できるだろうか?
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 12:20:27 GMT)
Using Multimodal Foundation Models and Clustering for Improved Style Ambiguity Loss [0.0] 我々は、分類器やラベル付きデータセットを訓練する必要のない創造性を近似するために使用される、スタイルあいまいさトレーニングの新たな形態を探求する。
創造性と斬新さを保ちながら、人間の判断のための自動測定値に基づいて従来の手法を改善した新たな手法を見いだす。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 15:43:13 GMT)
Unambiguous measurement in an unshielded microscale magnetometer with sensitivity below 1 pT/rHz [0.0] 冷間原子センサでヒルベルト変調光磁気メトリーを実現する方法について述べる。
テストフィールドは 86.0121261(4) で、マッサーム T$ は単発で380 fT の dc 感度を 1000 ms で達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 01:42:27 GMT)
Trading Devil: Robust backdoor attack via Stochastic investment models and Bayesian approach [0.0] 本研究は、投資ベースのバックドアアタック(MarketBack)として知られる特定のタイプの攻撃について検討する。
MarketBackは、敵が音声のスタイリスティックな特性を、ばかげた音声認識システムに戦略的に操作するシステムである。
機械学習モデルのセキュリティと整合性は、バックドア攻撃によって深刻に脅かされている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 09:32:49 GMT)
Towards adiabatic quantum computing using compressed quantum circuits [0.0] 断熱量子コンピューティングのための量子回路を最適化するネットワークアルゴリズムについて述べる。
最適化には反断熱駆動が含まれており、変分行列積演算子を用いて断熱ゲージポテンシャルを表現している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 15:53:10 GMT)
Towards Enhanced Analysis of Lung Cancer Lesions in EBUS-TBNA -- A Semi-Supervised Video Object Detection Method [0.0] 本研究は, 子宮内膜超音波(EBUS)を用いた肺病変のコンピュータ診断システムの構築を目的とする。
これまでの研究では、EBUS-TBNAへのオブジェクト検出モデルの適用が不足していた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 13:40:22 GMT)
Thin-film quartz for high-coherence piezoelectric phononic crystal resonators [0.0] 圧電性フォトニック結晶共振器(PCR)は、音響量子処理のための有望なプラットフォームである。
我々は新しい基質である薄膜石英からPCRを作製した。
これらの装置の損失チャネルを特徴付けるとともに,低電力応答はTLS浴との結合によって制限されることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 18:27:10 GMT)
The Bose-Marletto-Vedral proposal in different frames of reference and the quantum nature of gravity [0.0] 一般相対性理論の線形状態の特殊相対論的不変性は、重力ポテンシャルのすべての成分が古典的でなければならないことを示す。
一方,加速フレームの絡み合いは固定フレームの絡み合いと異なる可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 14:02:58 GMT)
System Description for the Displace Speaker Diarization Challenge 2023 [0.0] 本稿では,会話環境問題における話者と言語のダイアリゼーションの解決策について述べる(2023年)。
音声によるセグメンション発見にはVAD,これらのセグメントからの特徴抽出にはResnetアーキテクチャをベースとしたCNN,特徴クラスタリングにはスペクトルクラスタリングを併用した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 21:40:02 GMT)
Synthetic magnetism enhanced mechanical squeezing in Brillouin optomechanical system [0.0] 本稿では,$rm3dB$制限を超えて,大量のメカニカルスクイーズを生成する手法を提案する。
我々の手法はBSBS過程をホストする光学系における合成磁性に基づいている。
このような励起状態は、量子情報処理を含む量子アプリケーションに利用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 17:06:43 GMT)
Suppression of Bogoliubov momentum pairing and emergence of non-Gaussian correlations in ultracold interacting Bose gases [0.0] 強い相関を持つ量子物質は、線形ゆらぎや自由準粒子の観点からは理解できない性質を持つ。
これらの系の量子ゆらぎは確かに大きく、非ガウス統計を総合的に示している。
運動量空間における単一原子分解相関を通じて、弱い状態から強く相互作用する状態へのボース気体の相互作用を実験的に研究した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 20:06:31 GMT)
Stabilization of Kerr-cat qubits with quantum circuit refrigerator [0.0] トンネル接合部における光子支援電子トンネルによるKerr-cat量子ビットのオンチップ冷凍について検討した。
系のQCR誘起脱励起の速度は4桁以上変化することができる。
QCRは、Kerr-cat量子ビットを安定化させる調整可能な散逸源として機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 02:58:42 GMT)
Some new infinite families of non-$p$-rational real quadratic fields [0.0] 同時に、$p_j$-有理実体の無限族を構成するための単純な方法論を与え、$p_j$の任意の上を無理化する。
これらの技法の1つの特徴は、素体$K=mathbbQ(sqrtD)$を、極大アーベル群のガロア群のトーション群の$p$パワー巡回成分である$p$を超える非有理な外部素数の$K$が$paであるような体を与えるのに使用できることである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 18:00:51 GMT)
Single Bell inequality to detect genuine nonlocality in three-qubit genuinely entangled states [0.0] ベルの不等式の新しい一般的な構成は、量子状態における真の多部非局所性(GMNL)の検出を可能にする。
GMNLの検出において,より厳密なベル不等式を実現するために,簡単な方法でこの構造を改善する方法を示す。
注目すべきは、改良されたベルの不等式の一つが、3ビットの真に絡み合った状態ごとにGMNLを検出するのに十分強力であることを証明したことである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 07:53:49 GMT)
Security of Multi-User Quantum Key Distribution with Discrete-Modulated Continuous-Variables [0.0] 本研究では、よく確立されたポイントツーポイント離散変調連続変数(CV)QKDプロトコルを、ポイントツーマルチポイント設定に自然な一般化を提案する。
本研究は, 離散変調CV-QKDが, 数十のユーザをマルチポイントネットワークで接続し, 低コストで高いレートを実現するのに適した候補であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 18:00:01 GMT)
Robustness of Dynamic Quantum Control: Differential Sensitivity Bound [0.0] パラメトリック不確実性に対するゲート忠実度誤差の差分感度に基づく新しいロバスト性尺度を提案する。
与えられた忠実度誤差を保証するハミルトンの不確かさの集合に対する最大許容摂動を確実に計算する方法が示される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 16:35:52 GMT)
Revealing the learning process in reinforcement learning agents through attention-oriented metrics [0.0] トレーニング中のRLエージェントの注意力の発達を調査するために、注意指向メトリクス(ATOM)を導入する。
この結果から,ATOMは,各ゲーム変動を訓練したエージェントの注意パターンを明確化することに成功した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 13:56:05 GMT)
Research on Flight Accidents Prediction based Back Propagation Neural Network [0.0] 本研究では, バックプロパゲーションニューラルネットワークに基づくモデルを用いて, 飛行事故の予測を行った。
過去の飛行データを収集することにより、事故の危険性を特定するために、バックプロパゲーションニューラルネットワークモデルを訓練した。
実験により、このモデルでは、高精度で信頼性の高い飛行事故を効果的に予測できることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 02:51:27 GMT)
Repeater-Based Quantum Communication Protocol: Maximizing Teleportation Fidelity with Minimal Entanglement [0.0] 任意の中間セグメントにおけるある種のノイズ状態に対するより効率的なプロトコルを提案する。
提案手法は, 終端状態のノイズが増大しても, テレポーテーションの忠実度を高める。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 11:31:12 GMT)
Relation Extraction with Fine-Tuned Large Language Models in Retrieval Augmented Generation Frameworks [0.0] 関係抽出(RE)は、構造化されていないデータを知識グラフ(KG)のような構造化形式に変換するために重要である
プレトレーニング言語モデル(PLM)を活用した最近の研究は、この分野で大きな成功を収めている。
本研究では、微調整LDMの性能と、Retrieval Augmented-based (RAG) REアプローチへの統合について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 21:27:57 GMT)
Quantum Mechanics in Curved Space(time) with a Noncommutative Geometric Perspective [0.0] 我々は、量子可観測代数に対応する非可換シンプレクティック幾何学を真剣に考える。
この研究は、量子重力に対する全く異なるアプローチを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 10:44:06 GMT)
Quantum Enhanced Sensitivity through Many-Body Bloch Oscillations [0.0] ブロッホ振動を示す量子系における非平衡力学の知覚能力について検討する。
この結果は、時間、プローブサイズ、励起数の観点から量子フィッシャー情報に対する定量的アンサッツを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 01:37:18 GMT)
QuST-LLM: Integrating Large Language Models for Comprehensive Spatial Transcriptomics Analysis [0.0] QuST-LLMは、大きな言語モデル(LLM)の機能を利用して空間転写学(ST)データを解析・解釈するQuPathの革新的な拡張である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 13:37:10 GMT)
Prompt Injection Attacks in Defended Systems [0.0] ブラックボックス攻撃は、隠れた悪意のある機能を大きな言語モデルに埋め込むことができる。
本稿では,3段階の防御機構を持つ大規模言語モデルに対するブラックボックス攻撃手法について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 07:13:25 GMT)
Projection hypothesis in the setting for the quantum Jarzynski equality [0.0] 我々は、射影量子測定における射影仮説のハミルトン過程の実現に関する以前の結果を組み合わせる。
次に、これら2つの相互独立な量子計測理論結果を同時に試験するための量子熱力学スキームを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 04:27:15 GMT)
Progress Measures for Grokking on Real-world Tasks [0.0] グロキング(Grokking)は、機械学習モデルが過度に適合した後長く一般化する現象である。
本稿では,クロスエントロピー損失下での分類にディープニューラルネットワークを用いた実世界のデータセットのグルーキングについて検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 07:39:05 GMT)
Prediction of Unobserved Bifurcation by Unsupervised Extraction of Slowly Time-Varying System Parameter Dynamics from Time Series Using Reservoir Computing [0.0] 従来の機械学習手法は、観測された時系列データからシステムを学習し、予測する能力を進歩させてきた。
本稿では,長時間の内的力学を持つ低速貯水池と,短時間の時間的力学を持つ高速貯水池からなるモデルアーキテクチャを提案する。
遅い貯留層は系のパラメータの時間的変動を抽出し、高速力学における未知の分岐を予測するのに使用される。
我々のアプローチは、神経科学、物質科学、気象予報などの分野への応用の可能性を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 04:49:41 GMT)
Positivity and entanglement of polynomial Gaussian integral operators [0.0] 正の保存は、オープン量子系の力学において重要な問題である。
自己随伴積分ガウス作用素 $widehatkappa_PG$ の正当性について検討する。
例えば、$widehatkappa_PG$ はガウス部分の正が正の場合にのみ正であることを示し、これは強で極めて簡単な正の検定をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 18:53:08 GMT)
Polarisation-insensitive state preparation for trapped-ion hyperfine qubits [0.0] 閉じ込められたイオン量子ビットの量子状態の準備は、しばしば高品質の円偏光に頼っている。
中間フィールド超微細量子ビットのためのハイブリッド光/マイクロ波方式を提案し,実装する。
すべての偏光の混合に対して、その忠実度は99.8%以上であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 16:11:37 GMT)
Photometry of Saturated Stars with Neural Networks [0.0] 我々は、多レベルパーセプトロン(MLP)ニューラルネットワークを用いて、g4から14magまでの飽和星の光度を求める。
非飽和星の光曲線は0.037マグの中央分散しか持たない。
この方法はASAS-SN Sky Patrol v1.0の光曲線オプションとして一般に公開されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 17:53:10 GMT)
Performance and scaling analysis of variational quantum simulation [0.0] 本稿では,変分量子シミュレーション(VQS)に必要な最小量子回路深さのスケーリングに関する実験的検討を行う。
システムのサイズとシミュレーション時間の両方に関して,VQSアプローチによる深度要求のより優れたスケーリングを観察する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 15:32:41 GMT)
Pathological Regularization Regimes in Classification Tasks [0.0] 学習モデルから得られたデータセットと分類スコアの2値分類タスクにおける傾向逆転の可能性を示す。
この傾向の逆転は、モデルトレーニングの正規化パラメータの特定の選択、すなわち、パラメータが病理正規化規則(pathological regularization regime)と呼ばれるものに含まれる場合に起こる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 20:54:06 GMT)
Optimal Control for Continuous Dynamical Decoupling [0.0] 連続動的デカップリング(CDD)のための最適設計フィールドを開発するための戦略を導入する。
提案手法は,一般的な1量子ビット量子ゲートの忠実度を最大化するために最適連続体構成を求める。
我々はジオデシックな解のサブセットでニューラルネットワークをトレーニングし、任意の所望のゲートに対して時間依存の制御ハミルトニアンを迅速に生成することを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 18:44:10 GMT)
On the use of the Gram matrix for multivariate functional principal components analysis [0.0] 機能的データ分析(FDA)における次元減少の重要性
関数主成分分析の既存のアプローチは、通常共分散作用素の対角化を伴う。
本稿では,曲線間の内部積を用いて多変量および多次元関数的データセットの固有値を推定する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 09:31:17 GMT)
Non-Negative Universal Differential Equations With Applications in Systems Biology [0.0] 非負の値を保証する制約付き UDE 変種である非負の UDE (nUDEs) を提案する。
また、UDEの一般化と解釈性を改善するための正規化手法についても検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 12:14:09 GMT)
Network visualization techniques for story charting [0.0] 本稿では,ポルトガル語の議論を呼んでいるテキストを,グラフ可視化技術を用いて分析する手法を提案する。
私たちは、テキストをグラフに変換するストーリーチャート技術を使用します。
また、ストーリーの構造、キャラクター間の関係、最も重要な出来事、そして本の中で重要な用語がどのように使われているかを理解するための可視化技術をいくつか紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 21:00:07 GMT)
Missing Puzzle Pieces in the Performance Landscape of the Quantum Approximate Optimization Algorithm [0.0] ランダム正則グラフ上での最大カットと最大独立集合問題を考える。
高い正則性に対してQAOAが達成したエネルギー密度を$d=100$まで計算する。
両問題に対する最適性について,QAOA分析と最先端の上界を結合する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 18:00:02 GMT)
Measuring time in a timeless universe [0.0] 物理系は通常、外的実数値時間パラメータに対して進化すると仮定される。
アイソレーションが十分だが必要ではないことを示し、クロックタイムを計測できるようにする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 18:07:16 GMT)
Major TOM: Expandable Datasets for Earth Observation [0.0] この枠組みとして,地球観測メタセット (Major TOM) が提案されている。
グリッドポイントの集合に基づく地理的インデックスシステムと、複数のデータセットをマージ可能なメタデータ構造で構成されている。
フレームワークとしてのMajor TOMの仕様に加えて、この研究は大きなオープンアクセスデータセットMajorTOM-Coreも提示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 18:32:23 GMT)
Machine Learning Visualization Tool for Exploring Parameterized Hydrodynamics [0.0] 大規模なシミュレーションデータセットの圧縮、閲覧、補間に使用できる対話型機械学習ツールを提案する。
このツールは、計算科学者や研究者が「何」の状況を素早く視覚化し、感度分析を行い、複雑な流体力学実験を最適化することを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 00:47:01 GMT)
Machine Learning Models for Accurately Predicting Properties of CsPbCl3 Perovskite Quantum Dots [0.0] Perovskite Quantum Dots (PQDs) は、そのユニークな性質のため、いくつかのアプリケーションに将来性がある。
本研究では,mathrmCsPbCl_3$PQDsのサイズ,吸収率(1S abs),発光特性(PL)の予測における機械学習(ML)の有効性について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 19:08:54 GMT)
Lessons on Datasets and Paradigms in Machine Learning for Symbolic Computation: A Case Study on CAD [0.0] 本研究では,機械学習に先立ってデータセットを分析することの重要性について報告する。
本稿では, 筒状代数分解に対する変数順序付けの選択について, 特定のケーススタディに対する結果を示す。
我々は、データセットのバランスとさらなる拡張を可能にするシステムのための拡張技術を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 10:32:20 GMT)
LeYOLO, New Scalable and Efficient CNN Architecture for Object Detection [0.0] FLOPに基づく効率的な物体検出のためのニューラルネットワークアーキテクチャの設計選択に着目する。
そこで本研究では,YOLOモデルの有効性を高めるために,いくつかの最適化手法を提案する。
本稿では、オブジェクト検出のための新しいスケーリングパラダイムと、LeYOLOと呼ばれるYOLO中心のモデルに寄与する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 12:08:24 GMT)
LLaSA: Large Multimodal Agent for Human Activity Analysis Through Wearable Sensors [0.0] 慣性測定ユニット(IMU)と大言語モデル(LLM)を統合することで、人間の活動理解を強化することでマルチモーダルAIが進歩する。
我々は,26,288 IMU由来のアクティビティナレーションのデータセットであるSensorCapsと,257,562対の質問応答データセットであるOpenSQAを紹介する。
LLaSA(Large Multimodal Agent, 大規模マルチモーダルエージェント)を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 17:00:34 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, 否定的感情の偏見を広く抱いているか, あるいは「美しいものは良い」バイアスと類似しているかを問う。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 01:02:31 GMT)
Identification of quantum entanglement with Siamese convolutional neural networks and semi-supervised learning [0.0] 量子絡み合いは、様々な量子情報プロトコルやアルゴリズムで一般的に使用される基本的な性質である。
本研究では、教師付き機械学習の一種であるディープ畳み込みNNを用いて、3量子系における任意の二分割の量子絡みを同定する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 22:50:32 GMT)
Graph Neural Networks in Histopathology: Emerging Trends and Future Directions [0.0] グラフニューラルネットワークの病理組織学への応用は急速に成長してきた。
階層型GNN,適応型グラフ構造学習,マルチモーダルGNN,高次GNNの4つのトレンドを特定した。
本研究は,本研究の成果を踏まえ,今後の方向性を推し進めるものである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 14:33:20 GMT)
Grade Score: Quantifying LLM Performance in Option Selection [0.0] グレードスコア」は、大規模言語モデル(LLM)の一貫性と公平性を評価するために設計された新しい計量である
グレードスコアは、順序バイアスを測定するエントロピーと、選択安定性を評価するモード周波数を組み合わせる。
本研究は,グレードスコアを最適化するために,プロンプトエンジニアリングやオプションサンプリング戦略などの手法を探求する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 21:58:07 GMT)
Generation of many-body entanglement by collective coupling of atom pairs to cavity photons [0.0] 制御可能でスケーラブルな触媒を同定し, メロジカルに有用な絡み合った状態が高速に生成できることを示した。
絡み合い形成の時間スケールは、素原子-原子相互作用よりもはるかに短く、光子損失によるデコヒーレンスを効果的に除去することができる。
我々のプロトコルは、制御可能でスケーラブルな多体絡み合いが望まれる将来の量子センサーや他のシステムに応用できるかもしれない。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 16:23:05 GMT)
Fermionic dynamical Casimir effect: Magnus expansion [0.0] 真空中での対生成を1+1$次元の巨大なディラック場からなる系に対して検討する。
真空デカイ過程の一般的な性質を解析した後、S-行列のマグナス膨張における対応する遷移振幅を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 20:03:32 GMT)
FLoCoRA: Federated learning compression with low-rank adaptation [0.0] Low-Rank Adaptation (LoRA)法は、数十億のパラメータを含むモデルの効率的なパラメータ微調整で人気を集めている。
本稿では,フェデレートラーニングにおけるLoRA手法の適用例を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 07:59:29 GMT)
Exploring Changes in Nation Perception with Nationality-Assigned Personas in LLMs [0.0] LLMとペルソナの組み合わせは、西欧諸国が好む傾向にある。
国家の個人は、LLMの行動にもっと焦点を合わせ、国家の個人自身の地域をより好意的に見るよう促すことに気付きました。
東ヨーロッパ、ラテンアメリカ、アフリカ諸国は、異なる国籍の人格によってより否定的に見なされている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 04:44:20 GMT)
Explanation of the Generalizations of Uncertainty Principle from Coordinate and Momentum Space Periodicity [0.0] 座標 $x$-momentum $p_x$ Uncertainty Principle, with $Delta x$ and $Delta p_x$ dependent terms (Delta$ denoting standard deviation), $Delta x Delta p_xgeq ihbar (1+alphaDelta p_x2 +beta Delta x2)$$$は、量子重力に対する貧しい人のアプローチとして豊富な配当を提供した。
本稿では、これらの一般化された不確実性原理が、正準量子力学において、完全に自然な方法で現れることを明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 16:33:54 GMT)
Evaluation of Deep Learning Semantic Segmentation for Land Cover Mapping on Multispectral, Hyperspectral and High Spatial Aerial Imagery [0.0] 気候変動の台頭で、土地被覆マッピングは環境モニタリングにおいて緊急に必要となってきた。
本研究では,Unet,Linknet,FPN,PSPnetなどのセマンティックセグメンテーション手法を用いて植生や水などの分類を行った。
LinkNetモデルは、すべてのデータセットで0.92の精度でIoUで取得した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 11:40:12 GMT)
Encoder-Decoder Neural Networks in Interpretation of X-ray Spectra [0.0] シミュレーションX線分光データのエミュレーションと解釈におけるこのアーキテクチャの利用について検討する。
EDNNは対象変数の分散度でECAを上回り、物理用語で潜伏変数を解釈する際の複雑さも発見できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 07:08:07 GMT)
Empirical adequacy of the time operator canonically conjugate to a Hamiltonian generating translations [0.0] ハミルトンが支配した世界は下から境界づけられていると考えられている。
ハミルトニアンが支配する世界の例を挙げる。
私は、ハミルトニアンが非有界であるにもかかわらず、いかなる量子世界や古典世界よりも無限の負エネルギーに崩壊することはないことを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 10:25:02 GMT)
Emerging-properties Mapping Using Spatial Embedding Statistics: EMUSES [0.0] EMUSESは、データ内の潜伏構造を明らかにする高次元埋め込みを作成する革新的なアプローチである。
予測精度と解釈可能性のギャップを埋めることで、EMUSESは複雑な現象の多因子的起源を理解する強力なツールを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 13:39:14 GMT)
Efficient Representation of Gaussian Fermionic Pure States in Non-Computational Bases [0.0] 本稿では、量子スピン系とフェルミオンモデルにおいて中心となるガウスフェルミオン状態を表現する革新的なアプローチを紹介する。
我々は、これらの状態が従来の計算基底(シグマズ)から(phi, fracpi2, α)のようなより複雑な基底へ遷移することに焦点を当てる。
本稿では,基底変換を単純化するだけでなく,計算複雑性を低減させる新しいアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 20:29:11 GMT)
Efficient Chromatic-Number-Based Multi-Qubit Decoherence and Crosstalk Suppression [0.0] クロマティック・アダマール力学デカップリング(Chromatic-Hadamard Dynamical Decoupling)は、任意の量子ビット接続を持つ量子デバイスに対して、動的デカップリングパルスを効率的にスケジュールする手法である。
アダマール行列を利用することで、CHaDDは一般的な2量子ビット相互作用のための接続グラフの色数と4次スケールの回路深さを達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 00:23:02 GMT)
Dynamic Cooling on Contemporary Quantum Computers [0.0] 我々は,N-1$以上の同じ量子ビットを加熱することにより,ターゲット量子ビットを冷却する動的冷却の問題を考察した。
低温条件下では, 冷却に伴う作業コストが指数関数的に有利であることを示す。
そこで本研究では,少量の冷却能力を放棄することで,回路の複雑さを大幅に低減できる準最適冷却アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 15:31:53 GMT)
Detecting sexually explicit content in the context of the child sexual abuse materials (CSAM): end-to-end classifiers and region-based networks [0.0] 子どもの性的虐待物質(CSAM)は、世界中の子供の安全と幸福を脅かす。
本研究は、CSAM自動検出システムにおいて重要な役割を担う性的な内容の分類方法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 09:21:08 GMT)
Derivative coupling enables genuine entanglement harvesting in causal communication [0.0] 粒子検出器は, 平面時空において因果接触中であっても, その導体を介して無質量場の量子場に結合し, 実際にエンタングルメントを形成することができることを示す。
これは、微分カップリングモデルがいくつかの興味深い実験可能なシステムを捕捉し、収穫された絡み合いが全光接触でピークとなるため、特に関係がある。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 18:04:57 GMT)
DKDL-Net: A Lightweight Bearing Fault Detection Model via Decoupled Knowledge Distillation and Low-Rank Adaptation Fine-tuning [0.0] 本稿では,これらの課題を解決するための軽量軸受故障診断モデルDKDL-Netを提案する。
このモデルは、知識蒸留と低階適応微調整を分離することにより、CWRUデータセットに基づいて訓練される。
実験により、DKDL-Netは、モデル性能を維持しながら、テストセットにおける計算複雑性の99.48%の精度を達成することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 22:35:13 GMT)
Cross-level Requirement Traceability: A Novel Approach Integrating Bag-of-Words and Word Embedding for Enhanced Similarity Functionality [0.0] 本稿では,高レベルのビジネス要件とより技術的なシステム要件をリンクするタスクを自動化する新しいアプローチを提案する。
提案手法は,Bag of Words(BOW)モデルとTF-IDF(Term Frequency-Inverse Document Frequency)スコアリング関数を組み合わせて,各要件を表現することから始まる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 13:41:02 GMT)
Correlated and Critical Phenomena in Multipartite Quantum Non-Markovianity [0.0] 原子間距離の関数として共振器内の2つの二層原子の力学について検討した。
我々は、マルコフから非マルコフ遷移の形で有限距離における非マルコフ性における臨界挙動を観察する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 18:53:40 GMT)
Control of threshold voltages in Si/SiGe quantum devices via optical illumination [0.0] 印加ゲート電圧下での照明は、特定の安定かつ再現可能な閾値電圧を設定するのに利用できることを示す。
ゲートバイアスのチューナビリティのメカニズムを提供する,シンプルで直感的なモデルを提案する。
提示されたモデルは、不要な充電イベントの後、量子ドット量子ビットデバイスをリセットするのに低温照明が成功した理由についても説明している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 14:01:23 GMT)
Concentration of a sparse Bayesian model with Horseshoe prior in estimating high-dimensional precision matrix [0.0] 本論文は,高次元設定に先立って完全に規定されたホースシューを用いた後部温暖化に関する理論的結果を提供する。
また, モデルミス種別に関する新たな理論的結果も提供し, 後肢に一般的なオラクルの不等式を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 12:50:54 GMT)
Compact fermionic quantum state preparation with a natural-orbitalizing variational quantum eigensolving scheme [0.0] 短期量子状態の準備は、典型的には変分量子固有解法(VQE)アルゴリズムによって実現される。
本稿では,基本フェルミオンモードの状態を更新したトッピング型VQEを改良したVQE方式を提案する。
固定回路構造では、ショットノイズから過度のオーバーヘッドを発生させることなく、目標状態に近い状態に到達するための回路の能力を高めることが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 10:23:28 GMT)
Comment on "Covariant quantum field theory of tachyons" [0.0] 提案したファインマンプロパゲータがローレンツ不変ではないことを示す。
解析の結果,量子タキオン場は負の質量2乗を持つ物理オンシェル粒子を記述していないことが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 11:45:29 GMT)
CheMFi: A Multifidelity Dataset of Quantum Chemical Properties of Diverse Molecules [0.0] 本稿ではWS22分子構造から得られた包括的多忠実性データセットを提案する。
STO-3G, 3-21G, 6-31G, def2-SVP, def2-TZVPである。
データセットに加えて、マルチフィデリティベンチマークには最先端のMFMLと最適化されたMFMLが設定されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 09:43:36 GMT)
Beyond QUBO and HOBO formulations, solving the Travelling Salesman Problem on a quantum boson sampler [0.0] 量子デバイスからの全ての出力が有効な経路にマッピングされるため、設計上、ペナルティ項は存在しない。
ボソンサンプルを用いて研究を行ったが、この新しい定式化は他の量子デバイスと関係があると信じている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 12:25:00 GMT)
Bayesian Optimization for Robust State Preparation in Quantum Many-Body Systems [0.0] 我々は最近,超低温原子系で実装された状態準備プロトコルにベイズ最適化を適用した。
手動ランプ設計と比較して,最適化手法の優れた性能を数値シミュレーションで示す。
提案されたプロトコルとワークフローは、実験においてより複雑な多体量子状態の実現に向けた道を開く。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 12:17:00 GMT)
Bayesian Optimization Priors for Efficient Variational Quantum Algorithms [0.0] 量子コンピュータは現在、量子量子アルゴリズム(VQA)と呼ばれる量子古典的なアプローチで問題を解決している。
本稿では,時間当たりのショット数を削減できる基本計算最適化のためのハイブリッドフレームワークを提案する。
この2つの特徴を用いて,提案手法がVQA内でのシミュレーション実装を統計的に上回っていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 18:00:12 GMT)
Application of Haldane's statistical correlation theory in classical systems [0.0] 修正された統計的相関理論は、非線型性をハルダンの原理論に含めることによって提案されている。
区別不可能性は、識別可能なシステムへの外部統計相関の一形態として導入することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 13:59:01 GMT)
Anyon condensation in mixed-state topological order [0.0] 混合状態トポロジカル秩序における凝縮について論じる。
凝縮可能なエノンは連結な'eale環によって与えられる。
いくつかの凝縮は純粋な状態位相順序をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 13:52:33 GMT)
An updated overview of radiomics-based artificial intelligence (AI) methods in breast cancer screening and diagnosis [0.0] 乳癌 (BC) の診断法は, 感度, 特異性, 正の予測力に限られている。
人工知能(AI)を用いた画像解析の最近の進歩は、BCの診断とサブタイプ分化を改善することを大いに約束している。
放射線医学は、紀元前初期の診断と分類の感度と特異性を改善するために開発された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 21:01:11 GMT)
An Advanced Physics-Informed Neural Operator for Comprehensive Design Optimization of Highly-Nonlinear Systems: An Aerospace Composites Processing Case Study [0.0] 本稿では,複数の入力関数を持つ複雑なシステムに適した物理インフォームドDeepONetを提案する。
提案モデルでは,高精度な高次元設計空間を処理し,バニラ物理インフォームドDeepONetを2桁の精度で上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 20:19:30 GMT)
Ambiguity Clustering: an accurate and efficient decoder for qLDPC codes [0.0] 独立にデコードされたクラスタに計測データを分割するアルゴリズムであるAmbiguity Clustering (AC)を導入する。
ACはBP-OSDより1～3桁速く、論理的忠実度は低下しない。
我々のCPU実装であるACは、144キュービットのGross符号を、中性原子や閉じ込められたイオン系に対してリアルタイムにデコードするのに十分高速です。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 17:39:31 GMT)
Almost Equivariance via Lie Algebra Convolutions [0.0] ほぼ同値の定義を提供し、それをモデルで符号化する実践的な方法を与える。
具体的には、リー代数の畳み込みを定義し、それらがリー群畳み込みに対していくつかの利点を提供することを示す。
2つの存在定理を証明し、1つは多様体の等距離の有界距離におけるほぼ等距離の存在を示し、もう1つはヒルベルト空間の逆を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 03:08:14 GMT)
Adiabatic perturbation theory for two-component systems with one heavy component [0.0] 逆重質量における2階から2階までの正確な実効ハミルトニアンが導出される。
この理論の最も顕著な応用は電子と核の系である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 14:19:44 GMT)
Adaptive Trotterization for time-dependent Hamiltonian quantum dynamics using piecewise conservation laws [0.0] デジタル量子シミュレーションは、時間進化を基本的な量子ゲートに区別するためにトロッター化に依存する。
本稿では,時間依存型ハミルトニアンに対処するための適応的トロッタライズアルゴリズムを提案する。
時間依存量子スピンチェーンのアルゴリズムを検証し、制御誤差で一定のステップサイズで従来のトロッター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） (Thu, 20 Jun 2024 06:22:34 GMT)
AI Agents and Education: Simulated Practice at Scale [0.0] 本稿では,適応型教育シミュレーション作成における生成AIの可能性について検討する。
複数のAIエージェントのシステムを活用することで、シミュレーションはパーソナライズされた学習体験を提供することができる。
我々は、AIの教育提供能力を示すベンチャーキャピタルピッチシミュレータであるPitchQuestのプロトタイプについて説明する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 05:26:04 GMT)
A reconfigurable entanglement distribution network suitable for connecting multiple ground nodes with a satellite [0.0] 短距離衛星パスにおいて,地上ネットワークは多点間トポロジとして構成される。
この衛星が利用できないとき、衛星のアップリンクは1つの光スイッチで地上ノードに再送信される。
我々はパルス超絡み合った光子源を数値シミュレーションし、提案した量子鍵分布のネットワーク構成の性能について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 01:16:23 GMT)
A mid-circuit erasure check on a dual-rail cavity qubit using the joint-photon number-splitting regime of circuit QED [0.0] 本研究では, 単一モードに静的に結合したアンシラのスペクトルを2つのモードで結合光子数に依存することを示す。
2つの超伝導キャビティに符号化されたデュアルレール量子ビットに対するハードウェア効率の良い消去チェックを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 18:00:03 GMT)
A differentiable quantum phase estimation algorithm [0.0] 完全微分可能なフレームワークに量子位相推定アルゴリズムを統合するための戦略を開発する。
これは任意の初期状態に取り組むことができる滑らかな推定器を考案することで達成される。
この研究は、干渉法と量子微分可能プログラミングを組み合わせた新しい量子アルゴリズムの道を開いた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 08:55:01 GMT)
A Survey of Methods for Mitigating Barren Plateaus for Parameterized Quantum Circuits [0.0] バレンプラトーは、損失関数の平坦なプラトーに繋がるハイブリッド量子古典アルゴリズムにとって、恐ろしい挑戦である。
本稿では, 古典的な勾配の解釈と, コスト関数, 絡み合い, バレン高原への戦略を掘り下げる概念的視点を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 13:10:26 GMT)
A Large Language Model Outperforms Other Computational Approaches to the High-Throughput Phenotyping of Physician Notes [0.0] 本研究では,3つの計算手法を高スループット表現型化と比較する。
生成AIを取り入れたLarge Language Model(LLM)、深層学習を利用した自然言語処理(NLP)アプローチ、単語ベクトルと機械学習を組み合わせたハイブリッドアプローチ。
GPT-4(Large Language Model)を実装するアプローチは優れた性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 22:05:34 GMT)
A Fuzzy Logic-Based Quality Model For Identifying Microservices With Low Maintainability [0.0] 本稿ではファジィ論理に基づく階層的品質モデルを提案する。
ファジフィケーション手法を用いて、コードメトリクスの鮮明な値をファジィレベルに変換し、それらを品質モデルへのインプットとして適用します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 16:53:37 GMT)
"Global is Good, Local is Bad?": Understanding Brand Bias in LLMs [0.0] 本研究では,LSMが異なるブランドに対して示すバイアスについて検討する。
世界のブランドを肯定的な属性で結び付け、高所得国の個人に豪華な贈り物を推薦するという観点からも、この分野には一貫した偏見のパターンがある。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jun 2024 04:52:19 GMT)