リカレントニューラルネットワークにおける計算を力学系とグラフ理論で統一的に理解する
リカレントニューラルネットワーク(RNN)の計算メカニズムを、グラフ理論と力学系を統合して解明する研究…
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LLMを実験対象として国際関係論の安全保障ジレンマゲームを行い、紛争と協力の戦略的基盤を研究しました。
アニメの芸術的表現に特化した動画生成モデル「AniMatrix」が開発されました。
ELASは、2:4アクティベーションスパース性を活用し、LLMの事前学習効率を大幅に向上させる新しいフレーム…
グラフニューラルネットワーク(GNN)とセマンティックロスを組み合わせ、階層構造を考慮した知識グラフ埋…
LLMを活用し、スマートコントラクトの多様な脆弱性を高精度で自動検出するフレームワークが開発されました…
LLMのイベント因果関係識別における過剰予測(因果関係の幻覚)を抑制し、精度を向上させる新しいフレーム…
SAM-NERは、未知のドメインやスキーマで機能するゼロショット固有表現認識(ZS-NER)の新しいフレームワー…
ベイズ予測推論において、パラメータの不確実性を効率的に伝播させる新しい変分ベイズフレームワークが提…
LoRAファインチューニングにおいて、モデルの性能を維持しつつ必要なランクを大幅に削減できる条件が発見…
LLMが複数の制約を含む指示にどれだけ正確に従えるかを評価する新しいベンチマーク「MCJudgeBench」が発表…
物理的な愛着のあるオブジェクトにAIコンパニオンの機能を持たせる「Deco」というシステムが開発されまし…