NeuroAgent: LLM Agents for Multimodal Neuroimaging Analysis and Research
LLMエージェント「NeuroAgent」が、複雑な脳画像解析の自動化を実現しました。
研究
2738件
Process Matters more than Output for Distinguishing Humans from Machines
人間とAIを区別する新しい手法として、出力だけでなく認知プロセスを評価する研究が発表されました。
SkillOS: Learning Skill Curation for Self-Evolving Agents
SkillOSは、LLMエージェントが過去の経験からスキルを学習し、自己進化する新しいフレームワークです。
MASPO: Joint Prompt Optimization for LLM-based Multi-Agent Systems
LLMベースのマルチエージェントシステム向けに、プロンプトを自動で共同最適化する新フレームワーク「MASP…
Can RL Teach Long-Horizon Reasoning to LLMs? Expressiveness Is Key
RLがLLMの長期的推論を教える際の課題を、新しい論理推論フレームワークで研究しました。
A Note on TurboQuant and the Earlier DRIVE/EDEN Line of Work
TurboQuantと先行研究であるDRIVE/EDENの量子化手法の関係性が明らかにされました。
Are Flat Minima an Illusion?
ニューラルネットワークの汎化性能と関連するとされる「平坦な最小値」が、実際には錯覚である可能性が示…
MedMamba: Recasting Mamba for Medical Time Series Classification
MedMambaが医療時系列データ分類で既存手法を上回り、推論速度も大幅に向上しました。
A Review of Large Language Models for Stock Price Forecasting from a Hedge-Fund Perspective
LLMを株価予測に活用する研究の現状と課題をヘッジファンドの視点からレビューしました。
Layout-Aware Representation Learning for Open-Set ID Fraud Discovery
AIがレイアウトを考慮した表現学習で、未知の身分証明書詐欺を99.83%の精度で発見しました。
Physics-Informed Neural Networks with Learnable Loss Balancing and Transfer Learning
物理情報ニューラルネットワーク（PINN）が学習可能な損失バランスと転移学習で性能向上しました。
Horizon-Constrained Rashomon Sets for Chaotic Forecasting
カオス予測におけるモデルの多様性が予測期間と共にどう変化するかを分析する新理論が発表されました。