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- Parsing Objects at a Finer Granularity: A Survey [54.7]
微細な視覚解析は、農業、リモートセンシング、宇宙技術など、多くの現実世界の応用において重要である。 卓越した研究努力は、異なるパラダイムに従って、これらのきめ細かいサブタスクに取り組む。 我々は,パート関係を学習する新たな視点から,先進的な研究を深く研究する。
論文 参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Dec 2022 04:20:10 GMT)
- 単純な物体認識ではなくさらに細かく物体を識別を行うfine-grained recognition や part segmentationのサーベイ
- What do LLMs Know about Financial Markets? A Case Study on Reddit Market Sentiment Analysis [15.2]
ソーシャルメディアコンテンツに対する市場の感情分析には、金融市場とソーシャルメディアのジャーゴンの両方の知識が必要である。 我々のパイプラインは、大きな言語モデル(LLM)を用いたReddit投稿の弱い財務感情ラベルを生成する。 少数のプロンプトだけで、最終モデルは既存の教師付きモデルと同等に実行される。
論文 参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Dec 2022 19:11:19 GMT)
- 大規模言語モデルから知識を得て小さなモデルを学習、ベースラインよりも優れた性能を達成、という報告。金融領域というのも興味深い。（本論ではないがPaLM＋CoTめっちゃ優秀やなという感想）