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LLM推論
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クリーンなエンジニアリング、不安定な測定:共有エンドポイントにおけるブラックボックスLLMオブザーバーの事前登録された信頼性障害
LLMベースの評価者が、共有エンドポイントでの測定において信頼性の低い結果を生むことを実証。52,988回の試行で、同一モデルへの同一リクエストでもランキングの一致率が低く、測定器としての信頼性に問題があることを指摘。
可読性は解釈可能性ではない:Chain-Of-Thought推論における判断された実際の重要性の比較
Chain-Of-Thoughtの推論過程の「可読性」と「解釈可能性」を比較。LLM評価者が推論ステップを評価する際に、そのステップの重要度を実際には正確に捉えられていない可能性を示唆。
動画像から“動き”を学習するフィジカルAI、リコーが仮想空間で有効性確認
リコーが、動画像からロボットの身体構成に依存しない行動表現を学習するフィジカルAI技術を開発しました。仮想環境で有効性を確認しており、実環境での検証も進められます。