Structural Instability of Feature Composition
Sparse Autoencoder（SAE）における特徴合成の構造的不安定性を幾何学的フレームワークで分析しました。
LLM
5558件
MACS: Modality-Aware Capacity Scaling for Efficient Multimodal MoE Inference
マルチモーダルMoEモデルの推論効率を向上させるMACSフレームワークが発表されました。
Internalizing Outcome Supervision into Process Supervision: A New Paradigm for Reinforcement Learning for Reasoning
推論のための強化学習において、結果のみのフィードバックからプロセスレベルの学習信号を自動生成する新…
Rethinking Data Curation in LLM Training: Online Reweighting Offers Better Generalization than Offline Methods
LLMの学習において、データ選別をオンラインで動的に重み付けする新手法「ADAPT」が提案されました。
Beyond Semantic Similarity: Rethinking Retrieval for Agentic Search via Direct Corpus Interaction
エージェント型検索において、従来の埋め込みモデルを使わず、シェルコマンドで直接コーパスを操作する手…
Towards Dependable Retrieval-Augmented Generation Using Factual Confidence Prediction
RAGシステムにおける生成回答の事実性を予測する新しい二段階アプローチが発表されました。
Career-Aware Resume Tailoring via Multi-Source Retrieval-Augmented Generation with Provenance Tracking: A Case Study
AIが過去の職務経歴から最適な履歴書を自動生成するシステムが発表されました。
Maximizing Rollout Informativeness under a Fixed Budget: A Submodular View of Tree Search for Tool-Use Agentic Reinforcement Learning
ツール利用型AIエージェントの強化学習において、限られた予算内でロールアウトの有用性を最大化する新し…
Bridging Generation and Training: A Systematic Review of Quality Issues in LLMs for Code
LLMによるコード生成の品質問題が、訓練データに起因するメカニズムを体系的にレビューしました。
Feature Starvation as Geometric Instability in Sparse Autoencoders
スパースオートエンコーダ（SAE）の「特徴量飢餓」問題を解決する新しい手法が提案されました。
Open-SAT: LLM-Guided Query Embedding Refinement for Open-Vocabulary Object Retrieval in Satellite Imagery
LLMを活用し、衛星画像から自然言語による多様な物体を検索する新手法「Open-SAT」が発表されました。
Making AI Drafts Count: A Quality Threshold in Audio Description Workflows
視覚障がい者向け音声解説作成で、AIが生成した高品質な下書きが作業効率と品質を向上させました。