[Paper] 인컨텍스트 학습에서 의미적 앵커: 왜 작은 LLM은 레이블을 뒤집을 수 없는가
인컨텍스트 학습(ICL)이 사전 학습된 라벨 의미를 무시할 수 있는가, 아니면 기존의 의미 백본을 단순히 정제하는 수준에 머무르는가? 우리는 이 질문을 …
인컨텍스트 학습(ICL)이 사전 학습된 라벨 의미를 무시할 수 있는가, 아니면 기존의 의미 백본을 단순히 정제하는 수준에 머무르는가? 우리는 이 질문을 …
softmax Attention의 효율적인 대안으로서, 선형 상태공간 모델(linear state-space models, SSMs)은 일정한 메모리와 선형 연산을 달성하지만, 손실이 있는, 점점 사라지는 s...
대형 언어 모델(LLMs)은 사용자 입력 질의에 대해 정의형 답변을 제공하는 데 효율적인 것으로 입증되었습니다. 인간은 다양한 유형의 답변을 제공하는 반면, …
AlphaEvolve, OpenEvolve, ShinkaEvolve와 같은 진화적 프로그램 합성 시스템은 AI 지원 수학 발견에 새로운 접근 방식을 제공합니다. 이러한 시스템...
Agentic workflows는 복잡하고 다단계 작업을 해결하기 위한 강력한 패러다임으로 부상했지만, 규모에 맞게 서비스를 제공하는 것은 계산 비용이 많이 듭니다, given the m...
The scarcity of parallel speech corpora critically hampers speech-to-speech translation (S2ST), often forcing reliance on complex, multi-stage pipelines. This p...
대형 오디오 언어 모델(LALM)은 음성 인식부터 일반 오디오 이해에 이르기까지 다양한 작업에서 인상적인 성능을 보여줍니다. 어떻게…
Traffic cameras are essential in urban areas, playing a crucial role in intelligent transportation systems. Multiple cameras at intersections enhance law enforc... 교통 카메라는 도시 지역에서 필수적이며, 지능형 교통 시스템에서 중요한 역할을 합니다. 교차로에 여러 대의 카메라를 설치하면 법 집행을 강화합니다...
이 실증적 연구는 결정론적이며 단일 차원적인 생산성 휴리스틱의 한계를 밝히기 위해 SPACE 프레임워크를 운영함으로써 ...
Quantum machine learning (QML)은 컴팩트하고 표현력이 풍부한 표현을 제공할 것을 약속하지만, 측정 병목 현상—좁은 양자‑클래식 읽기…에 시달린다.
이 논문의 목적은 엔지니어링 인프라 재구축의 효율성을 향상시키기 위한 adaptive decision‑making support model을 설명하는 것이다.
Machine learning 모델이 실제 데이터를 기반으로 훈련될 경우, 의도치 않게 편향된 예측을 하여 소외된 커뮤니티에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다. Reweighting은 …