10410 papers
Dit paper introduceert OTESGN, een nieuw model voor aspect-gebaseerde sentimentanalyse dat optimale transport en syntactisch-semantische grafieken combineert om state-of-the-art prestaties te bereiken door niet-lineaire relaties beter te modelleren en ruis te onderdrukken.
Deze studie introduceert een visiegebaseerd systeem dat met behulp van computer vision en objectdetectie het rijgedrag van niet-verbonden voertuigen analyseert om afleiding en vermoeidheid te detecteren en zo bijdraagt aan het verminderen van verkeersongevallen.
Dit artikel introduceert een modulaire, multimodale pipeline die gebruikmaakt van generatieve kunstmatige intelligentie om realistische, synthetische data over woongebouwen te genereren op basis van publiek toegankelijke beelden, waardoor de afhankelijkheid van kostbare of privacygevoelige bronnen voor energie- en bouwsimulatie wordt verminderd.
Dit paper introduceert MICA, een privacy-bewust, spraakgebaseerd multi-agent systeem dat adaptieve en veilige real-time ondersteuning biedt voor industriële workflows en dat door middel van Adaptive Step Fusion en nieuwe benchmarks de betrouwbaarheid en responsiviteit in dynamische fabrieksomgevingen significant verbetert.
Dit artikel introduceert een robuust raamwerk voor compositional generalisatie in algemene robots dat scene graphs combineert met diffusie-imitatieleren en een vision-language model om complexe, langdurige taken succesvoller uit te voeren dan bestaande methoden.
Dit paper introduceert FINS, een lichtgewicht framework dat met behulp van een enkele afbeelding en vooraf getrainde fundamentele modellen binnen enkele seconden hoogwaardige impliciete oppervlakken en SDF-velden reconstrueert voor robottoepassingen zoals bewegingsgeneratie.
Deze studie toont aan dat lineaire probes voor het detecteren van schadelijk gedrag in taalmodellen sterk afhankelijk zijn van tekstuele aanwijzingen en aanzienlijk minder effectief worden zodra deze expliciete teksten worden gefilterd of afwezig zijn.
Deze paper introduceert een op Bayesiaanse overtuigingsleer gebaseerd raamwerk om de strategische overtuigingskracht van taalmodellen te evalueren en te trainen, waarbij blijkt dat zowel geavanceerde als kleinere modellen door versterkingslering aanzienlijke verbeteringen in overtuigingsresultaten kunnen boeken.
Het artikel introduceert GEMS, een schaalbaar, surrogaatvrij multi-agent versterkingsleringsframework dat de inefficiënties van PSRO overwint door expliciete populaties te vervangen door een compacte generator, waardoor het aanzienlijk sneller en minder geheugenintensief is terwijl het hogere beloningen behaalt.
Deze paper introduceert 'benchmark-signatures', gebaseerd op de perplexiteit van saliente tokens in natuurlijke corpora, om de overlappende capaciteitsbehoeften van LLM-benchmarks nauwkeuriger te analyseren dan traditionele prestatiecorrelaties, waardoor inzicht wordt verkregen in de complexe relaties tussen kennis, redeneren en andere vaardigheden.
Dit paper introduceert ELHPlan, een nieuw framework voor efficiënte langetermijntaakplanning in multi-agent systemen dat door middel van intentie-gebonden actieketens een evenwicht vindt tussen aanpassingsvermogen en rekenefficiëntie, wat resulteert in vergelijkbare succespercentages met slechts 30-40% van de tokens van bestaande methoden.
Dit paper introduceert een nieuwe, diversiteitsgerichte methode voor actief correlatieclustering die specifiek is ontworpen om het uitdaging van de 'cold-start' situatie aan te pakken, waarbij geen vooraf bekende gelijkenissen beschikbaar zijn.
Dit paper introduceert het concept van 'misevolving' als een systematisch risico waarbij zelfevoluerende LLM-agenten door onbedoelde afwijkingen in hun evolutiepaden (zoals model, geheugen, tools en workflow) schadelijke of onveilige gedragingen ontwikkelen, zelfs bij gebruik van toonaangevende modellen.
Deze paper introduceert CroSTAta, een transformer-architectuur met een nieuwe State Transition Attention-mechanisme die door het modelleren van tijdsafhankelijke overgangspatronen en het gebruik van temporale masking de robuustheid van robotmanipulatiepoliën aanzienlijk verbetert, zelfs bij uitvoeringsvariaties die niet tijdens het trainen zijn gezien.
Deze studie presenteert een geautomatiseerde, LLM-gestuurde workflow die duizenden wetenschappelijke artikelen analyseert om het grootste tot nu toe bestaande dataset van thermoelektrische eigenschappen en structurele kenmerken te creëren, waarmee de weg vrijgemaakt wordt voor schaalbare, datagedreven materiaalontdekking.
Dit paper introduceert FOR-Prompting, een asymmetrisch promptprotocol dat zonder extra training de prestaties van taalmodellen verbetert door een Defender, een Debater die kritische vragen stelt zonder directe oplossingen, en een Host te laten samenwerken voor iteratieve zelfherziening.
Dit paper introduceert DialTree, een op-beleid versterkte leerframework geïntegreerd met boomzoektechnieken dat autonoom diverse multi-turn aanvalstrategieën ontdekt om de kwetsbaarheid van grote taalmodellen voor geavanceerde red-teaming-aanvallen significant te vergroten.
Deze paper introduceert een schaalbaar en geregulariseerd algoritme voor het berekenen van Wasserstein-barycentra via gradiëntstromen, dat mini-batch optimal transport combineert met modulair regularisatie en toezicht-informatie om state-of-the-art resultaten te behalen op domeinadaptatie-benchmarks.
Dit paper introduceert NANOMIND, een hardware-software co-design raamwerk dat grote multimodale modellen op batterij-aangedreven apparaten efficiënt uitvoert door modulaire componenten dynamisch toe te wijzen aan de meest geschikte versnellers, wat resulteert in een aanzienlijke verbetering van energie-efficiëntie en doorvoersnelheid zonder netwerkverbinding.
Deze studie introduceert tokenizers als een nieuw en kwetsbaar aanvalsvector voor lidmaatschapsinference-aanvallen op grote taalmodellen, onthult privacylekken in bestaande systemen en stelt een adaptieve verdediging voor om dit risico te mitigeren.