学習者の習熟度と誤解をLLMとベイズ知識…
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AIの生産性評価に「インタラクションコスト」の視点を導入した新フレームワーク
arXiv投稿のEMNLP 2026採択…
「続きを読む」LLM推論を最大2.5倍高速化、性能劣化なし——「L0-MoE」手法をACL2025論文が提案
L0正則化を用いた軽量MoEアプローチ「…
「続きを読む」LLMのプロンプトをユーザー別に自動進化させる手法「Self-Meta-Evolve」が論文発表
企業の情報抽出タスクでユーザーごとにプロ…
「続きを読む」LLMの推論過程を論理検証するフレームワーク「LogicTrack」をarXivで発表
Chain-of-Thought推論の中…
「続きを読む」AIエージェントの軌跡を再利用し精度向上・コスト削減を両立する手法「DENSE」を提案
復旦大学・美団の研究チームが提案するDE…
「続きを読む」AIと人間の認知特性を大規模比較する評価基盤「CogGym」、論文で提案
arXivに投稿された論文「CogGym…
「続きを読む」エージェントAIの統制設計を体系化した「AI-GRACE」フレームワークをarXivで提案
arXivに投稿された論文が、エージェン…
「続きを読む」AIエージェントで既存薬の副作用を低減、論文が性能を実証
LLMと分子ドッキングを組み合わせたAI…
「続きを読む」LLMエージェント×HLS抽象化でチップ設計を高速化、直接RTL比2.6倍をFPGAで実証
LLMエージェントにHLSとRTL改善を…
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