「research」の検索結果

We find that the evolution of cooperation differs markedly across base models, with societies of Cla

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

Use when you need code research over an indexed codebase with minimal context: structural graph queries (who calls X, call chains, architecture overview, dead code, cross-service HTTP routes) instead of file-by-file grep/read cycles. Also trigger to minimise token spend on repetitive code exploration.

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

Search company registrations via OpenCorporates and SEC EDGAR. 3 tools for business entity research.

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

Search US court opinions, dockets, and judges. 3 tools for federal court records research.

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

Scientific research and analysis skills

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

Complete App Store Optimization (ASO) toolkit for researching, optimizing, and tracking mobile app performance on Apple App Store and Google Play Store

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

Analyze market conditions, geographic opportunities, pricing, consumer behavior, and product validation across Google Maps, Facebook, Instagram, Booking.com, and TripAdvisor.

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

Skill for discovering and researching autonomous AI agents, tools, and ecosystems using the AgentFolio directory.

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

Write ML papers for NeurIPS/ICML/ICLR: design→submit.

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

FutureSearch: Search the Future — AI forecasting with a public track record. First in Metaculus's Summer 2026 FutureEval tournament, above the superfo

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

Navigating Sparse Evidence: Agentic Visual RAG via Explicit Context Selection and Consolidation Soochow University ; Baidu Inc.

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

Training Details of the Second RL Stage 4 Experiment 5 Ethics and Safety Statement 6 Conclusion, Limitation, and Future Work 7 Author List A Backgroun

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

In each setting, LLM-based methods substantially outperform classical baselines, achieving up to 68% recall at 90% precision compared to near 0% for t

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

September 16, 2026 New ask Hacker News story: Open-sourced jev architecture last year with model,pap

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

Self-Retrieval generates relevant passage $p$ using the knowledge embedded within its parameters, which is different from dense retrieval or generativ

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

To address this, we propose to recursively generate summaries/ memory using large language models (L

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

Native 4-bit Activations with Hadamard Transformation for 1-bit LLMs Published in arXiv , 2025 Abstract : Efficient deployment of 1-bit Large Language

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

AshleysBrain 3 hours ago | 9 comments 77 Neovim have a ~$800k Bitcoin donation sitting untouched since 2023 by jakemanger 1 hour ago | 6 comments 741

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

Datasets : ProntoQA, FOLIO, ProofWriter, ConditionalQA, StrategyQA Model : GPT-5 (Azure deployment) Config : max_attempts=3 , verify_timeout=10000ms B

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

No thanks “Sebastian is an incredible educator and always has invaluable insights--do keep up with his work!

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

' - **Content:** The user provided a list of daily paper submissions with titles, authors, and some metadata. I need to extract the single most valuab

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

MegaTrain Full Precision Training of 100B+ Parameter LLMs on a Single GPU A RAM-centric architecture that stores parameters in host memory and treats

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

Hierarchical, Hybrid, and Omnimodal Models Jun 30 58 m Jun 30, 2026 58 m read Show 10 25 50 100 pe GAP: no mappable capability in latest signal (our t

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

Sifa 1 , Fabian Küch 6 , Andreas Herten 4 , René Jäkel 3 , Georg Rehm 5 , Stefan Kesselheim 4 , Joac

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。