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この論文は、スコアベースの生成モデル（データの確率の勾配を学ぶモデル）を、最適化法の一つであるADMM（交互方向乗数法）に組み込む問題を扱っています。研究者らは、ADMMの反復過程がスコア関数を学習した「ノイズ付きデータの幾何（マニフォールド）」とずれること、そしてその結果として
この論文は、マルチモーダル大規模言語モデル（MLLM：画像とテキストの両方を扱える大きな言語モデル）の画像分類性能が、評価方法と正解ラベルの質に強く左右されることを示しています。研究者たちは、これまでの比較研究で矛盾した結論が出ているのは、評価プロトコルやデータの問題が原因だと指
この論文は、規模をただ大きくするだけではない方法で放射線学向けの基盤モデル（Radiology Foundation Model, RFM）を作る手法を示します。著者らはGreenRFMと呼ぶ枠組みを提案し、学習用データやモデルのパラメータをむやみに増やす代わりに、与えられる教師