Transformerアテンション加速のためのカスケードトークン選択
Transformerモデルのアテンション計算コストを削減する新しいトークン選択手法が提案されました。
Transformerモデルのアテンション計算コストを削減する新しいトークン選択手法が提案されました。
自律型AIエージェントの行動を記述し、ゲーム理論に基づいて分析する新しいプログラミング言語「Pact」が…
材料科学・化学分野のLLMハッカソンで、科学研究に特化した多様なLLMアプリケーションが開発されました。
言語モデルの安全性ファインチューニングにおいて、モデル自身の有害な応答を基に難易度を評価し、最も難…
LLMエージェントを長期的な悪意ある脅威から守る防御フレームワーク「MAGE」が発表されました。
映画脚本の非線形な物語構造に対応し、核となるプロットを抽出して要約するAIフレームワーク「S^2tory」が…
強化学習において、大規模言語モデルの複雑な推論タスクへのアラインメントを改善する新しいフレームワー…
LLM-ADAMは、積層造形(3Dプリンティング)の印刷前Gコードから異常を検知するLLMフレームワークです。
RAG(検索拡張生成)のコーパスとして思考の軌跡を用いることで、数学やコード生成などの推論タスクの性能…
マルチモーダル学習において、S3フレームワークが入力信号を意味的エキスパートに分解し、タスクに応じて…
マルチモーダルLLMがてんかん発作の動画から病的な動きを認識する能力を評価する研究が行われました。
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…