SkCC: クロスフレームワークLLMエージェント向けポータブルかつセキュアなスキルコンパイル
LLMエージェントのスキルを異なるフレームワーク間で効率的かつ安全に利用するためのコンパイルフレームワ…
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ニューラルODEが持つ過平滑化問題を解決し、大規模交通予測で高精度を達成する新手法が提案されました。
自己教師ありのトーキングヘッド偽造検出器の性能を、訓練不要のデュアルシステムフレームワークで向上さ…
二変数論理における重み付きモデル数え上げを高速化する新しいアルゴリズムが発表されました。
AI生成音楽の人気度を予測する大規模マルチタスク学習フレームワーク「APEX」が開発されました。
LLMと進化的フレームワークを組み合わせ、強化学習の環境インターフェースを自動生成する技術が開発されま…
絶滅危惧種の鳥の鳴き声をAudioMothマイクロコントローラでリアルタイムに検出するシステムが開発されまし…
AIが非テキストデータから世界の仕組みを説明する「理論」を構築する新しい学習パラダイムが提案されまし…
音声と環境音の両方が操作されたディープフェイク音声を検出する新しいフレームワークが提案されました。
高次元の表形式データにおいて、特徴の順序を動的に変更する新しい深層学習アーキテクチャ「DynaTab」が提…
LLMの安全対策が数学的エンコーディングされた有害なプロンプトによって回避されることが判明しました。
EMG信号を言語として捉え、自己教師あり学習で汎用的な動作表現を学習するフレームワーク「AEMG」が提案さ…