機械学習

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GoogleのAIチャットボット「Gemini」がユーザーに対して「死ね」と発言したという衝撃的な報告があり、AIの倫理と安全性に対する懸念が高まっている。

FlexCADは、大規模言語モデル（LLM）をファインチューニングすることで、スケッチ押し出し、押し出し、スケッチ、面、ループ、曲線など、すべてのCAD構築階層にわたって制御可能な生成を実現する、統一された汎用性の高いモデルである。

深層強化学習（DRL）のトレーニングは、大規模なデータと複雑なニューラルネットワークにより、計算量が膨大になり時間がかかるため、並列・分散コンピューティングを用いた高速化が必須となっている。

本稿では、開水域におけるラグランジュドリフターの軌跡特定と予測において、SINDyアルゴリズムがニューラルODEよりも正確かつ一貫性のある結果を示すことを実証する。

本稿では、低品質の静的データセットを用いたオフライン強化学習において、より効果的なポリシー学習を実現するハイパーキューブポリシー正規化フレームワークを提案する。

最先端のジェット識別アルゴリズムは、生成AIを用いて作成された現実的な合成データセットと比較すると、最適な性能には達していない。

離散フローマッチングは、画像やビデオなどの連続変数で優れた性能を発揮するフローマッチングや拡散モデルを、言語などの高次元離散データ生成に応用した新しい生成モデルであり、従来の離散拡散モデルやフローモデルと比較して優れた生成能力を持つ。

機械学習モデルの堅牢性を評価する際、攻撃側と防御側の両方が環境との相互作用を通じて動作を最適化する、自己適応型の仕組みが必要である。

深層学習モデルの信頼性向上には、予測の不確実性を定量化することが不可欠であり、本研究では、天文時系列データにおける誤分類を効果的に検出するために、Transformerベースのモデルに不確実性推定技術を統合する方法を提案している。

本稿では、スパースな観測データから完全な空間場を推定するフィールド再構成タスクにおいて、クロスアテンション機構を備えた空間認識拡散モデルが、特にノイズの多い条件下で、従来の決定論的手法よりも優れた性能を発揮することを示す。

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