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カーネギーメロン大学の研究チームは、統計的・計算効率的に多期間予測を行い、変動性を低減する手法「Forking-Sequences」に関する論文と非公式な実装コードを公開した。
カーネギーメロン大学の研究者らが、ヘルスケア分野における機械学習の評価基準（ベンチマーク）が、設定された前提条件の妥当性に依存していることを指摘し、その限界を論じた研究を発表した。
カーネギーメロン大学の研究者らが、視覚言語モデルに対して映画の構成や表現方法を学習させる手法を提案した。
カーネギーメロン大学とDatadog、Amazonの研究者らが、実際の運用インシデントデータを用いた時系列データの質問応答を評価する新ベンチマーク「ARFBench」を発表した。
カーネギーメロン大学の研究者らは、第14回ICLR 2026において計194本の論文を発表している。