論文の概要: Founder-GPT: Self-play to evaluate the Founder-Idea fit
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.12037v1
- Date: Tue, 19 Dec 2023 10:46:13 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-12-20 16:04:41.354648
- Title: Founder-GPT: Self-play to evaluate the Founder-Idea fit
- Title(参考訳): Founder-GPT:Founder-Ideaの適合性を評価するセルフプレイ
- Authors: Sichao Xiong and Yigit Ihlamur
- Abstract要約: 本研究は、アーリーステージスタートアップに適合する「創始イデア」の革新的な評価方法を紹介する。
先進的な大規模言語モデル技術を使用して、創業者のプロファイルをスタートアップのアイデアに対して評価し、意思決定を強化する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: This research introduces an innovative evaluation method for the
"founder-idea" fit in early-stage startups, utilizing advanced large language
model techniques to assess founders' profiles against their startup ideas to
enhance decision-making. Embeddings, self-play, tree-of-thought, and
critique-based refinement techniques show early promising results that each
idea's success patterns are unique and they should be evaluated based on the
context of the founder's background.
- Abstract(参考訳): 本研究は、先進的な大規模言語モデル技術を利用して、スタートアップのアイデアに対する創業者のプロファイルを評価し、意思決定を強化する「創始的イデア」の革新的評価手法を提案する。
埋め込み、自己プレイ、ツリー・オブ・シンク、そして批判に基づく洗練技術は、各アイデアの成功パターンがユニークであり、創業者の背景の文脈に基づいて評価されるべきであることを示す。
関連論文リスト
- ResearchAgent: Iterative Research Idea Generation over Scientific Literature with Large Language Models [56.08917291606421]
ResearchAgentは、大規模言語モデルによる研究アイデア作成エージェントである。
科学文献に基づいて繰り返し精製しながら、問題、方法、実験設計を生成する。
我々は、複数の分野にわたる科学論文に関するResearchAgentを実験的に検証した。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-04-11T13:36:29Z) - Towards Personalized Evaluation of Large Language Models with An
Anonymous Crowd-Sourcing Platform [64.76104135495576]
大規模言語モデルのための匿名クラウドソーシング評価プラットフォームであるBingJianを提案する。
このプラットフォームを通じて、ユーザーは質問を提出し、パーソナライズされ、潜在的に幅広い機能でモデルをテストできる。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-13T07:31:20Z) - Startup success prediction and VC portfolio simulation using CrunchBase
data [1.7897779505837144]
本稿では、主要な成功のマイルストーンを予測することを目的とした、シリーズBおよびシリーズCの投資ステージにおけるスタートアップに焦点を当てる。
スタートアップの成功を予測するための新しいディープラーニングモデルを導入し、資金調達指標、創業者の特徴、業界カテゴリなど、さまざまな要素を統合する。
私たちの研究は、スタートアップの成功を予測する上で、ディープラーニングモデルと代替の非構造化データによるかなりの可能性を実証しています。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-09-27T10:22:37Z) - KPEval: Towards Fine-Grained Semantic-Based Keyphrase Evaluation [78.18992019606533]
KPEvalは、参照合意、忠実性、多様性、有用性という4つの重要な側面からなる総合的な評価フレームワークである。
KPEvalを用いて、21のキーフレーズシステムを再評価し、確立されたモデル比較結果に盲点があることを発見する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-03-27T17:45:38Z) - Automatic Creativity Measurement in Scratch Programs Across Modalities [6.242018846706069]
我々は、創造性の公式な尺度の定義から、この尺度を実践的な領域に適用することまで、効率的に計算できる旅を行ないます。
我々は、人気のあるビジュアルプログラミング言語であるScratchのプロジェクトに対して、一般的な測度を適用した。
我々は、Scratchプロジェクトの創造性を予測し、人間の専門家による創造性評価に基づいてトレーニングし、評価する機械学習モデルを設計した。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-11-07T10:43:36Z) - Using Deep Learning to Find the Next Unicorn: A Practical Synthesis [61.79479418606679]
Venture Capital(VC)は、ユニコーンスタートアップを早期に特定し、投資し、高いリターンを得ることを期待している。
過去20年間、業界は従来の統計的アプローチから機械学習ベースのものへと移行してきた。
本研究は,DLのライフサイクル全体をカバーする,DLベースのアプローチに関する文献レビューと合成を行う。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-10-18T13:11:16Z) - The Open-World Lottery Ticket Hypothesis for OOD Intent Classification [68.93357975024773]
我々はOODに対するモデル過信の根本的な原因を明かした。
Lottery Ticket仮説も,オープンワールドシナリオに拡張しています。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-10-13T14:58:35Z) - Deconfounded Causal Collaborative Filtering [56.41625001876272]
推薦システムは、様々な種類の共起因子(共同設立者とも呼ばれる)によって構成される。
本稿では,この問題を解決するために,Decon founded Causal Collaborative Filtering (DCCF)を提案する。
当社の手法は、保守されていない共同ファウンダーを非難して、より良いレコメンデーションパフォーマンスを達成することができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-10-14T02:23:33Z) - Design principles for a hybrid intelligence decision support system for
business model validation [4.127347156839169]
本稿では,ハイブリッドインテリジェンス意思決定支援システム(HI-DSS)の設計原理について述べる。
我々はプロトタイプのアーティファクトと一連の設計原則を設計するための設計科学研究アプローチに従う。
本研究は,hi-dssの規範的知識を提供し,ビジネスモデルに対する意思決定支援,意思決定のための人間と機械の補完的強みの応用,極めて不確定な意思決定問題に対する支援システムの先行研究に寄与する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-05-07T16:13:36Z) - HyMap: eliciting hypotheses in early-stage software startups using
cognitive mapping [10.60958748634425]
我々は、初期段階のソフトウェアスタートアップの仮説を特定する技術を開発することを目指している。
我々は,認知マッピングに基づく仮説推論手法であるHyMapを開発した。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-02-18T17:29:47Z) - Crowdfunding for Design Innovation: Prediction Model with Critical
Factors [2.789896685059062]
本稿では,クラウドファンディングの成功に重要な要因を持つ予測モデルを構築するためのデータ駆動手法を提案する。
本研究では,3Dプリンタとスマートウォッチのキャンペーンデータから予測モデルを導出し,重要な要素を特定する手法を実証する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-07-02T21:44:40Z)
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。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。