「SHAP」の検索結果
87 件都市の電気自動車充電インフラは、可及的速やかに故障を予測・修理することで、耐久性と低炭素化を向上させる必要がある。機械学習を用い、故障を予測するモデルの開発を研究した。
Dense per-step supervision is an appealing remedy for sparse-reward, long-horizon LLM agents: reward the agent
この研究では、グラフニューラルネットワークの解釈を行うためのAPEXフレームワークを提案し、Aumann-Shapley Attributionを使用して、グラフニューラルネットワークの特徴レベルの解釈を実現します。
ラテン言語モデルを使用すると、言語モデルの内部の計算結果を分析できる。計算結果は、連続ベクトル空間として実行される中間計算であり、これを分析すると、モデルがどのように結果を得ているかを明らかにできる。
この研究では、言語モデルが社会的に正しい判断を下すことができる方法について調べた。結果は、模式が対立を保つ能力が高くなり、他の人の視点を受け入れやすくなったことである。
OpenForgeRLは、ハーネス付きエージェントを訓練するためのフレームワークを提供する。これにより、エージェントが複雑なトラジショナルハーネスを利用して、外部システムと協力し、複数のタスクを同時に解決できるようになっ
この研究は、リソースフローの動作を表すPetriネットと、APIを操作するためのテストを自動生成する方法を提案した。方法は、APIの機能をテストするためのシナリオを生成し、テストが正しく実行されるようにした。
Replacing an object with one that differs in category or shape requires complete source removal, natural targe
この研究では、大規模言語モデルを使用して、GREEKのスラングを研究しました。このスラングは大規模言語モデルを活用することで推測することができました。
シミュレーション駆動設計では、高精度なシミュレーションを少なくすることで設計を実現しています。既存の手法では、その問題に取り組むために最適化アルゴリズムが改善されてきましたが、問題の定義自体は検討されていません。この論文
3D点群のセグメンテーションではクラス不均衡が発生し、有効な解決策が必要です。この研究では、11 つの不均衡対策を 2D のコンピュータビジョンとは異なる 3D の上で評価し、標準的な交差エントロピーと均衡の重み付けが競
Graph Neural Networks trained on heterogenous bipartite graphs form a common basis in recommendation systems.
As LLMs become more capable, they are increasingly deployed as collaborative agents, taking on user-delegated
Machine learning (ML) models are increasingly integrated into optical network automation frameworks to support
The robustness of machine learning techniques across heterogeneous network domains remains an open challenge i
Sparse autoencoder (SAE) features are used to interpret and steer large language models, yet whether a feature
ニューラル ネットワークの解釈可能性を向上させるために Quadrilateral Loss を提案する。
Modern power systems increasingly require probabilistic forecasts amid interacting uncertainties from renewabl
VLSIのグローバルルーティングは、信号ネットワークを 3D グリッド上で割り当てることが目的であり、信号遅れやワ
Artificial Intelligence (AI) is rapidly transforming organizations, raising a fundamental organizational and e
Harnessing the potential of electroencephalography (EEG) for brain research is fundamentally limited by intrin
Optical Character Recognition (OCR) for Persian remains substantially less mature than for Latin-script langua
Generative AI can produce book-length works of fiction at near-zero cost. These books are often dismissed as l
侵攻テストツールが異なっている点、決定主義的な性質、狭く特定されたスコープ、専門技術の操作を用いたものと異なり、LLM駆動の自治的セキュリティツールは3つの次元で不確実性を示した。政策決定への説明が困難、影響の開放性、行
Quantized small autoregressive reasoning models can enter long, repetitive, or unproductive trajectories, yet
Retrieval-augmented large language models frequently face contexts that interleave useful evidence with mislea
回線流量データに対するノイズと漂移を考慮した波列減少アルゴリズムを実装し、静的な波列減少法が漂移のあるシナリオでは効果を低下していると指摘する。
Modeling continuous object deformation is important for many computer vision and robotics tasks, such as manip
Recent 3D generative models produce high-quality geometry from a single image using large-scale priors and dif
Infrared and visible image fusion (IVIF) integrates the complementary information of two modalities into a sin
Cross-dataset generalisation remains a major barrier to clinical deployment of echocardiographic left ventricu
Soft robot exteroception is increasingly being explored for a variety of field applications. In this work, we
Aquatic self-reconfigurable robots must assemble into desired shapes while ensuring safe interactions among mu
深層学習を用いた形状推定モデルを作成し、オープン平面曲線の形状を推定するための深層学習モデルを提案した。
分子設計を自動化する方法「Boltzmann-Expected Molecular Design with Decoupled Annealing Flows（DECAF）」を提案。分子設計で重要な3次元構造の特性を確率
Probabilistic forecast models can be machine-learned from data using loss functions based on scoring rules suc
A walking fly steers toward a goal direction, held as a bump of activity across the FC2 neurons of the fan-sha
Large language models that generate step-by-step reasoning traces have achieved strong performance on complex
Practitioners make three prompt-design decisions with almost no controlled evidence behind them: how to format
人間が与えるラベル相違を研究した研究では、主に分異議のあるデータを選んで分析したところ、非上昇漸近性オペレータを持つ仮説がChaosNLIで低いラベル相互に関連性があると結論づけた。しかしながら、データが選択されていない
離散RLは、長所と短所を含む複雑なランク付けゴールの最適化に効果があります。しかし、その計算コストは通常高く、自動微分化などの複雑なグラadientsの計算アラウンドを必要とします。この文書では、長所と短所を含むランク付
The allocation of visual attention by pathologists during cancer diagnosis is a highly selective process that
This paper presents an innovative design and stability analysis of an underactuated robotic finger with spatia
機械学習モデルの出力を説明するゲーム理論的手法を取ったライブラリ。
We develop an adjoint-sensitivity framework for positional influence in causal residual Transformers and separ
この論文では、アルツハイマー病の予測を行うためにPersistent HomologyとConformal Guaranteeという手法を提案する。この手法は、アルツハイマー病の予測を行うために、時間的な軌道を分析するこ
Persona prompting is widely used to steer LLM agent behavior, yet the narrative framing of a task can matter m
研究では、LLMの不正回答を起こす根本原因を探りました。モデルを5つの家族と7つのBCTバイアスのタイプで検討すると、モデル内の特定のパターンが見つかりました。このパターンが不正回答の根本原因となります。
Target interception in crowded environments requires reaching a moving objective while navigating among multip
複数タスク間の説明性を提供するための逆強化学習は、複数タスク間の説明性を提供することによって、複雑なタスクを解決することに関与していますが、この研究では、複数タスク間の説明性を提供するための逆強化学習の新たなアプローチを
Stable matching mechanisms are fundamental to market design but face an inherent tension between stability and
Incorporating prior maps significantly enhances the accuracy and robustness of pose estimation in visual-inert
Robot sensors and electronic equipment are prone to failure in harsh environments. With water hydraulic drive,
LiDAR place recognition supports loop closure, relocalization, and multi-agent map management. As robotic plat
Entropy control has become an effective tool in reinforcement learning (RL) of large language models (LLMs), h
Maximum-entropy reference distributions are usually constructed on the normalized probability simplex. This fo
この研究では、ゲーム理論的なフレームワークを使用して、ハイパーパラメータと目的関数のインタラクションを解析します。このフレームワークは、Shapley Efforts を使用してグローバル感度分析を行い、パレート前列を使
Vision-Language-Action (VLA) policies offer strong general-purpose manipulation priors, but often fail on tigh
この研究では、多関節ロボットの制御と運動学を改良したHexarotorの制御を提案し、ロボットの制御と安全性を向上していることを示しています。
Reinforcement learning (RL) has become central to improving large language models (LLMs) on complex reasoning
Under model--harness co-evolution, harnesses are not merely inference-time scaffolds but data-generating compo
Nonlinear thermodynamic computers based on Langevin dynamics exploit thermal fluctuations as a physical substr
コンピューティングリソースの確実な割り当てを実現するため、compensation designという新しい分野を提案します。
Reinforcement learning with verifiable rewards (RLVR) commonly uses entropy for advantage shaping. However, en
Large Language Models（LLM）の個別化はモデルを適応させることができるが、計算リソースが限られている状況では、コストがかかるSupervised Fine-Tuning法か、軽量なIn-Contex
難しい環境でマルチオブジェクトの検知と追跡が可能なPiVoTを開発、実用的なソリューションを提案した。
販売者は顧客を異なるセグメントに区分し、顧客に異なる価格を設定することで売上を最大化したい。その場合、顧客の幸福と販売者の幸福がどのように関係するかを調べた。
We study online welfare maximization with divisible resources. A sequence of $n$ players arrive one by one; up
この論文では、デジタル原始の内の自己複製と問題解決の競合的な発展を調査しています。デジタル原始は、自己複製が硬でコード化された再生ではなく、ランダムな組み立てレベルにおける互換的な発生から生じています。
複数のエージェントの行動を分析するための方法を提案した。複数のエージェントの行動を
Federated foundation-model adaptation increasingly relies on heterogeneous private artifacts (retrieval corpor
セミ値法は、ゲームの不平等な分配を均衡させようとするものです。しかし、その根底にある構造が何なのか、という問題を調べました。研究の結果、セミ値法ではすべてのプレイヤーが同等の情報を持っていることがわかりました。
これは、プレイヤーが勝つゲームの勝利条件の強制とパロディーを目的としています。カードプレーヤーのゲームで特に興味を持っています。
We propose an asymptotic analysis of the Shapley value in a dataset valuation setting in which utilities are m
How does an agent that can tell self from world come to be durably shaped by that distinction? Recent work sho
Despite the promise of decentralization, measurement studies have identified a conspicuous lack of decentraliz
Large language models (LLMs) increasingly mediate strategic interactions through natural language, making sema
This paper develops a continuum theory of exit-and-join coalition dynamics in nonatomic cooperative games. We
オープンスースペルミートゲームには、プレイヤーが決定手順に依存して動作するエージェントが含まれる。オープンスースペルミートゲームのパラメトリックモデルが提案され、自発的勾配の理論的枠組みが確立される。
Node centrality is a fundamental problem in network analysis, yet classical metrics fail to capture the collec
Understanding how the architecture of neural networks shapes the computations they carry is a central challeng
この研究では、スパチオ時空間のカオスの予測を目指すリザバーコンピューティングのための新しいアプローチ、Evolutionary Optimizationを提案しています。これにより、リザバーの構造自体を進化させることが可
Language models turn a worded situation into a numeric plan, and the dominant pipelines (NL4Opt, OptiMUS, ORLM
Persistent instability in Mali and neighboring countries is not a temporary security crisis but a self-reprodu
次元制御とモジュラリティの関係を研究することで、続き続ける学習において、安定性と変化性を最適化し、より効率的な学習を行うことが可能となる。
移動環境のロボット学習を可能にするアルゴリズムが提案されている。
How the wiring and functional organization of cortex shape recurrent computation remains a central question in