マルチモーダル推論のためのセグメントアラインド方策最適化
LLMのマルチモーダル推論において、推論ステップに合わせた新しい強化学習手法「SAPO」が提案されました。
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アンゴラの低リソース言語向けに、OFA埋め込み初期化と合成データを活用した新しい言語モデル「ANGOFA」が…
グラフ表現学習において、絡み合った表現の問題を解決する新しい自己教師あり学習フレームワーク「DiGGR」…
AIの安全性、バイアス、法的問題を解決するため、オークションベースの新しい規制メカニズムが提案されま…
連合学習環境でモデルに仕込まれたバックドア攻撃を、勾配分析を用いて効率的に検出し緩和する新手法「DeT…
CatNetは、SHAP値の導関数とガウスミラーアルゴリズムを用いて、LSTMモデルの偽発見率(FDR)を効果的に制…
任意次マルコフ確率場(MRF)のMAP推論を、ニューラルネットワークを用いて効率的に行う新手法「ReMAP」が…
拡散モデルにおける情報拡散の無秩序な性質を改善し、文脈的に一貫した画像生成を実現する新しい手法が提…
LLMがコード理解において、意味を保った構文変更に対してどれほど堅牢かを評価する研究が発表されました。
機械学習の積カーネルモデルに対し、厳密なShapley値を償却線形時間で計算する新アルゴリズム「PKeX-Shapl…
欠損したモダリティを予算内で効率的に取得する新しい手法「CAMA」が提案されました。
確率的バンディットアルゴリズムに対し、偽のフィードバックデータを注入する新しい敵対的攻撃手法が提案…