8713 papers
Dit artikel introduceert de Overfitting-Underfitting Indicator (OUI) als een efficiënt, vroeg signaal dat op basis van neuronale activatiepatronen al na 10% van de training succesvolle leerstappen in PPO-actor-critic modellen kan onderscheiden van instabiele of suboptimale configuraties.
Dit paper introduceert neurale debuggers, taalmodellen die traditionele debuggers nabootsen door interactieve controle over Python-uitvoering te bieden, waardoor zowel voorwaartse als achterwaartse uitvoeringsvoorspelling mogelijk wordt en de basis wordt gelegd voor geavanceerde agentische coderingssystemen.
In tegenstelling tot mensen, die bij nadenken minder eerlijk worden, blijkt dat redenering bij grote taalmodellen de eerlijkheid verhoogt doordat het proces de modellen door een vertegenwoordigingsruimte leidt waar eerlijke antwoorden stabieler zijn dan leugenachtige.
Dit paper introduceert BEACON, een methode die taalgeconditioneerde navigatie onder obstructie verbetert door in plaats van 2D-beeldvoorspellingen een vogelvluchtaanzicht (BEV) van toegankelijkheidskansen te genereren die ook verborgen gebieden omvat, wat resulteert in een aanzienlijke prestatieverbetering ten opzichte van bestaande beeldgebaseerde methoden.
Dit onderzoek breidt het bijenmodel voor zwermbesluitvorming uit tot een agent-gebaseerd simulatiemodel waarin emotionele valentie en opwinding interactiepatronen moduleren, waardoor zowel emotionele asymmetrieën als structurele kantelpunten de snelheid en uitkomst van collectieve consensus beïnvloeden.
Deze studie toont aan dat een door een groot taalmodel aangedreven 'zichtgeleider' blinden en slechtzienden in virtuele realiteit niet alleen als hulpmiddel, maar in sociale situaties ook als metgezel wordt ervaren, wat leidt tot specifieke ontwerpaanbevelingen voor toekomstige toegankelijkheidsoplossingen.
Dit paper introduceert Bag-of-Words Superposition (BOWS) om aan te tonen dat in realistische scenario's met gecorreleerde features, superpositie constructieve interferentie kan genereren die semantische clusters en cyclische structuren vormt, in plaats van dat interferentie uitsluitend als ruis moet worden gefilterd zoals in het standaardbeeld van superpositie wordt aangenomen.
In dit paper presenteren de auteurs twee online neurale netwerkbenaderingen voor het detecteren van veranderingen in tijdsreeksen die lineaire computationele complexiteit hebben, sneller convergeren naar optimale oplossingen en beter presteren dan bestaande methoden op zowel synthetische als real-world datasets.
Dit artikel biedt een overzicht van de literatuur over geautomatiseerd versterkend leren (AutoRL), inclusief recente LLM-technieken, en bespreekt de uitdagingen, open vragen en toekomstige onderzoeksrichtingen op dit gebied.
In dit artikel wordt een nieuw, uitlegbaar model voorgesteld dat data-onzekerheid direct verwerkt om onzekere astronomische tijdsreeksen met een vergelijkbare nauwkeurigheid als state-of-the-art methoden te classificeren, terwijl het tegelijkertijd inzicht biedt in de onderliggende lichtkromme-eigenschappen.
Dit artikel biedt een overzicht van de recente ontwikkelingen in grote taalmodellen (LLM's) door hun achtergrond, kernbevindingen en hoofdtechnieken te bespreken, met name gericht op pre-training, aanpassing, toepassing en evaluatie, terwijl het ook beschikbare bronnen en toekomstige uitdagingen samenvat.
Dit artikel biedt een overzicht van cognitieve modellering in robotica op basis van utiliteitstheorie, waarbij de evolutie van gedragsgebaseerde robotica naar waardenystemen wordt besproken en de toepassing daarvan in enkel- en multi-agent systemen, vertrouwen en mens-robotinteractie wordt geanalyseerd, om tenslotte veelbelovende onderzoeksrichtingen en open problemen te identificeren.
Dit paper presenteert een loopgebaseerd algoritme voor het online, conflictvrije plannen en routeren van AGV's in ophalings- en bezorgsystemen, dat experimenteel aantoont dat het andere methoden overtreft of even goede resultaten levert in minder rekentijd.
Dit artikel introduceert Agent-OM, een nieuw raamwerk dat LLM-agenten inzet voor het oplossen van semantische heterogeniteit tussen ontologieën en dat, zoals aangetoond door evaluaties op OAEI-benchmarks, uitstekende prestaties levert op zowel eenvoudige als complexe matching-taken.
Dit artikel biedt een survey van Computerized Adaptive Testing (CAT) vanuit een machine learning-perspectief, waarbij wordt onderzocht hoe deze technieken de meetmodellen, vraagselectie, bankconstructie en testbeheer kunnen optimaliseren om robuustere, eerlijkere en efficiëntere adaptieve testsystemen te ontwikkelen.
Dit paper introduceert FEX, een nieuw framework dat attributie-gebaseerde uitleggen via waarschijnlijkheidsverdelingen en policy gradient-optimalisatie mogelijk maakt, waardoor de inferentietijd met meer dan 97% en het geheugengebruik met 70% wordt gereduceerd ten opzichte van traditionele model-onafhankelijke methoden, terwijl de kwaliteit en toepasbaarheid behouden blijven.
Dit paper identificeert en analyseert een 'corruptiestadium' tijdens het few-shot fine-tunen van diffusiemodellen, waarbij beeldkwaliteit tijdelijk verslechtert door een versmalde leerverdeling, en lost dit op door Bayesiaanse neurale netwerken toe te passen om de distributie te verbreden en zo de beeldkwaliteit, diversiteit en trouw te verbeteren zonder extra inferentiekosten.
Dit paper introduceert LAMBDA, een open-source, codevrij multi-agent systeem dat grote taalmodellen gebruikt om data-analyse te stroomlijnen via een samenwerking tussen programmeur- en inspecteur-agenten, met ondersteuning voor menselijke ingrepen en externe kennisintegratie.
Dit paper introduceert OTAD, een robuust model dat optimale transporttheorie combineert met convex integratie om Deep Neural Networks zowel nauwkeurig te laten trainen als gegarandeerd lokaal Lipschitz-continu te houden, waardoor ze beter bestand zijn tegen agnostische adversarial attacks dan bestaande methoden.
Deze paper introduceert een efficiënt variational learning-algoritme voor Gaussian Process Latent Variable Models dat Annealed Importance Sampling combineert met reparameterisatie om de beperkingen van bestaande methoden in complexe, hoogdimensionale ruimtes te overwinnen en superieure prestaties te leveren.