2025.09.11論文研究 1未満 分で読了6 viewsECCO: Can We Improve Model-Generated Code Efficiency Without Sacrificing Functional Correctness?(モデル生成コードの効率を機能的正確性を損なわずに改善できるか) メールで送るリンクをコピーするXFacebookはてなブックマークPocketRSSfeedlyPinterset さらに深い洞察を得るAI戦略の専門知識を身につけ、競争優位性を構築しませんか?AIBR プレミアム年間たったの9,800円で“AIに詳しい人”として一目置かれる存在に!プレミア会員になって、山ほどあるAI論文の中から効率よく大事な情報を手に入れ、まわりと圧倒的な差をつけませんか? 詳細を見る【実践型】 生成AI活用キャンプ【文部科学省認可】満足度100%の生成AI講座3ヶ月後には、あなたも生成AIマスター!「学ぶ」だけではなく「使える」ように。経営者からも圧倒的な人気を誇るBBT大学の講座では、3ヶ月間質問し放題!誰1人置いていかずに寄り添います。 詳細を見る 田中専務 拓海先生、最近部下に「AIでコードを速くできます」と言われましてね。実務で使えるかどうか判断がつかないのですが、本当に効くんですか。 AIメンター拓海 素晴らしい着眼点ですね!大きく分けて二つの課題があります。速度やメモリの改善という監修者阪上雅昭(SAKAGAMI Masa-aki)京都大学 人間・環境学研究科 名誉教授論文研究シリーズ 前の記事アスペクト誘導型キーポイント分析による定量的レビュー要約(Prompted Aspect Key Point Analysis for Quantitative Review Summarization) 2025.09.11 次の記事触媒探索のための生成言語モデル(Generative Language Model for Catalyst Discovery) 2025.09.11 関連記事 一般化されたVennおよびVenn‑Abersキャリブレーション(Generalized Venn and Venn‑Abers Calibration) グルーオン・クォーク多産率への新しいアプローチ(A new approach to gluon-quark multiplicity ratio) ドメイン転移におけるマルチインスタンス辞書学習(Domain Transfer Multi-Instance Dictionary Learning) 長い系列ニューロンキャプションのための多重注意相互情報(MAMI: Multi-Attentional Mutual-Information for Long Sequence Neuron Captioning) 局所マッチングの理論(A Theory of Local Matching) 未来無線通信のための柔軟なMIMO:可能な柔軟性とは?(Flexible MIMO for Future Wireless Communications: Which Flexibilities are Possible?) この記事をシェア有益な情報を同僚や仲間と共有しませんか? Post Share Hatena Pocket RSS feedly Pin it AI技術革新 - 人気記事 ブラックホールと量子機械学習の対応(Black hole/quantum machine learning correspondence) 2025.08.10論文研究 生成AI検索における敏感なユーザークエリの分類と分析(Taxonomy and Analysis of Sensitive User Queries in Generative AI Search System) 2025.03.02論文研究 DiReDi:AIoTアプリケーションのための蒸留と逆蒸留(DiReDi: Distillation and Reverse Distillation for AIoT Applications) 2025.02.03論文研究 PCも苦手だった私が“AIに詳しい人“として一目置かれる存在に!あなたにオススメのカテゴリ 論文研究最新記事 音声から「屋外録音」時の3D顔動作を合成する技術(Synthesising 3D Facial Motion from “In-the-Wild” Speech) 2026.09.01論文研究 大量のツイートに基づく市民の特徴付け(Characterization of citizens using word2vec and latent topic analysis in a large set of tweets) 2026.09.01論文研究 オミクスデータの統合的コンセンサスクラスタリングのための多重カーネル学習(Multiple kernel learning for integrative consensus clustering of ’omic datasets) 2026.09.01論文研究 生成モデルの精度と網羅性を分離して評価する手法の改良(Improved Precision and Recall Metric for Assessing Generative Models) 2026.09.01論文研究 SR-GANによるゼロショット学習の改良(SR-GAN: SEMANTIC RECTIFYING GENERATIVE ADVERSARIAL NETWORK FOR ZERO-SHOT LEARNING) 2026.09.01論文研究 継続学習の三つのシナリオ(Three scenarios for continual learning) 2026.09.01論文研究 さらに深い洞察を得るAI戦略の専門知識を身につけ、競争優位性を構築しませんか?AIBR プレミアム年間たったの9,800円で“AIに詳しい人”として一目置かれる存在に!プレミア会員になって、山ほどあるAI論文の中から効率よく大事な情報を手に入れ、まわりと圧倒的な差をつけませんか? 詳細を見る【実践型】 生成AI活用キャンプ【文部科学省認可】満足度100%の生成AI講座3ヶ月後には、あなたも生成AIマスター!「学ぶ」だけではなく「使える」ように。経営者からも圧倒的な人気を誇るBBT大学の講座では、3ヶ月間質問し放題!誰1人置いていかずに寄り添います。 詳細を見る