Fugu-MT 論文翻訳(概要): Interactive configurator with FO(.) and IDP-Z3

論文の概要: Interactive configurator with FO(.) and IDP-Z3

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.00343v3
Date: Mon, 20 Mar 2023 10:53:12 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-03-24 05:23:43.886507
Title: Interactive configurator with FO(.) and IDP-Z3
Title（参考訳）: FO(.) と IDP-Z3 を用いた対話型コンフィグレータ
Authors: Pierre Carbonnelle, Simon Vandevelde, Joost Vennekens and Marc Denecker
Abstract要約: 命令型プログラミングアプローチは、そのようなシステムの実装と保守を困難にする。 KR FO() の新しい推論エンジン IDP-Z3 を提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 7.245756451254473
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Industry abounds with interactive configuration problems, i.e., constraint solving problems interactively solved by persons with the assistance of a computer. The computer program, called a configurator, needs to perform a variety of reasoning tasks with the (often incomplete) information that the user provides. Imperative programming approaches make such systems difficult to implement and maintain. Knowledge-based configurators have been proposed to help engineers solve such problems, but many challenges remain. We present IDP-Z3, a new reasoning engine for the FO(.) KR language, and we report on its use for building configurators automatically from a knowledge base.
Abstract（参考訳）: 業界は、コンピュータの補助を受ける人によってインタラクティブに解決される制約解決問題など、インタラクティブな構成問題が多い。コンピュータプログラムはコンフィグレータと呼ばれ、ユーザが提供する(しばしば不完全な)情報を使って様々な推論タスクを実行する必要がある。命令型プログラミングアプローチはそのようなシステムの実装と保守を困難にする。このような問題を解決するために、知識ベースのコンフィギュレータが提案されているが、多くの課題が残っている。 FO(.) KR言語のための新しい推論エンジンであるIDP-Z3について述べる。

関連論文リスト

Navigating the Unknown: A Chat-Based Collaborative Interface for Personalized Exploratory Tasks [35.09558253658275]
本稿ではCARE(Collaborative Assistant for Personalized Exploration)を紹介する。 CARE は多エージェント LLM フレームワークと構造化ユーザインタフェースを組み合わせることにより,探索作業におけるパーソナライズを向上するシステムである。この結果から, パーソナライズされた問題解決・探索において, CARE が LLM ベースのシステムを受動的情報検索システムから積極的パートナーに転換する可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (2024-10-31T15:30:55Z)
Constraining Participation: Affordances of Feedback Features in Interfaces to Large Language Models [49.74265453289855]
大規模言語モデル(LLM)は、コンピュータ、Webブラウザ、ブラウザベースのインターフェースによるインターネット接続を持つ人なら誰でも利用できるようになった。本稿では,ChatGPTインタフェースにおける対話型フィードバック機能の可能性について検討し,ユーザ入力の形状やイテレーションへの参加について分析する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-08-27T13:50:37Z)
Learning Task Decomposition to Assist Humans in Competitive Programming [90.4846613669734]
タスク分解学習のための新しい目的,いわゆる値(AssistV)を導入する。我々は、さまざまな分解されたソリューションに対して、人間の修理経験のデータセットを収集する。人間の177時間以内の研究では、非専門家が33.3%の問題を解き、それらを3.3倍スピードアップさせ、無支援の専門家にマッチさせる権限を与える。
論文参考訳（メタデータ） (2024-06-07T03:27:51Z)
Beyond LLMs: Advancing the Landscape of Complex Reasoning [0.35813349058229593]
EC AIプラットフォームは、制約満足度と最適化問題を解決するために、ニューロシンボリックアプローチを採用している。システムは正確で高性能な論理推論エンジンを採用している。システムは、自然言語と簡潔な言語でアプリケーションロジックを指定する開発者をサポートする。
論文参考訳（メタデータ） (2024-02-12T21:14:45Z)
Conjunctive Query Based Constraint Solving For Feature Model Configuration [79.14348940034351]
本稿では、制約満足度問題を解決するために共役クエリーを適用する方法を示す。このアプローチは、構成タスクを解決するために、広範囲のデータベース技術の応用を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (2023-04-26T10:08:07Z)
Human-guided Collaborative Problem Solving: A Natural Language based Framework [74.27063862727849]
私たちのフレームワークは3つのコンポーネントで構成されています - 自然言語エンジンが言語発話を形式表現と逆変換に解析します。このフレームワークが、Minecraftベースのブロックワールドドメインにおける協調的なビルディングタスクにおいて、協調的な問題解決の鍵となる課題に対処する能力について説明する。
論文参考訳（メタデータ） (2022-07-19T21:52:37Z)
Constraint Answer Set Programming: Integrational and Translational (or SMT-based) Approaches [2.0559497209595814]
制約応答セットプログラミング(Constraint answer set programming、略称CASP)は、自動推論におけるハイブリッドアプローチである。これは、解集合プログラミング、制約処理、満足度モジュラー理論など、異なる研究分野の進歩をまとめている。複雑な列車スケジューリング問題を解くなど、宣言型プログラミングアプリケーションのための新たな地平を開く。
論文参考訳（メタデータ） (2021-07-17T14:58:57Z)
Enabling Cross-Domain Communication: How to Bridge the Gap between AI and HW Engineers [0.17205106391379021]
システム設計における重要な問題は、ハードウェア、ソフトウェア、ドメインエキスパート間のコミュニケーションの欠如である。最近の研究は、ニューラルアクセラレータの自動HW/SW共同設計フローの進歩を示しています。本稿では、(構成可能な)専用加速器を含むシステムの方法論の確立の可能性について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (2021-04-08T14:05:15Z)
CoreDiag: Eliminating Redundancy in Constraint Sets [68.8204255655161]
最小コア(最小非冗長制約集合)の決定に利用できる新しいアルゴリズムを提案する。このアルゴリズムは、冗長性の度合いが高い分散知識工学シナリオにおいて特に有用である。本手法の適用可能性を示すために, 商業的構成知識ベースを用いた実証的研究を実施した。
論文参考訳（メタデータ） (2021-02-24T09:16:10Z)
Towards an Interface Description Template for AI-enabled Systems [77.34726150561087]
再利用(Reuse)は、システムアーキテクチャを既存のコンポーネントでインスタンス化しようとする、一般的なシステムアーキテクチャのアプローチである。現在、コンポーネントが当初目的としていたものと異なるシステムで運用する可搬性を評価するために必要な情報の選択をガイドするフレームワークは存在しない。我々は、AI対応コンポーネントの主情報をキャプチャするインターフェイス記述テンプレートの確立に向けて、現在進行中の作業について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (2020-07-13T20:30:26Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。