이미지 생성 및 편집의 최근 발전은 virtual try-on에 새로운 기회를 열어주었습니다. 그러나 기존 방법들은 여전히 복잡한 실제 ...

현대 신경망을 훈련할 때는 종종 큰 learning rates에 의존하며, 안정성의 경계에서 작동합니다. 이때 optimization dynamics는 진동성을 나타냅니다.

우리는 d‑차원에서 무한히 넓은 랜덤 신경망의 가우시안 출력에 대한 함수열에 대해 중심 및 비중심 극한 정리를 확립한다.

강화 학습(RL)은 정확한 물리 모델을 사용할 수 없을 때 복잡한 시스템에 대한 제어기를 합성하기 위한 설득력 있는 데이터 기반 패러다임을 제공합니다.

조건부 의료 영상 생성은 많은 임상적으로 중요한 영상 작업에서 중요한 역할을 합니다. 그러나 기존 방법들은 여전히 근본적인 도전에 직면하고 있습니다...

휴머노이드 파운데이션 모델을 확장하는 데는 로봇 데이터의 부족이 병목 현상으로 작용합니다. 대규모 egocentric 인간 데이터가 확장 가능한 대안을 제공하지만, 이를 연결하는 …

오늘날 가장 성능이 뛰어난 reinforcement learning 알고리즘 중 일부는 테스트 시점 스케일링 방법인 sampling multip...을 사용하기 때문에 비용이 금지될 정도로 비쌀 수 있습니다.

Personalized Federated Learning(PFL)은 이질적인 데이터 분포에서 단일 글로벌 모델이 아니라 여러 작업별 모델을 학습하는 것을 목표로 합니다. Exi...

우리는 VLA Foundry를 소개합니다. 이는 LLM, VLM, VLA 훈련을 단일 코드베이스에서 통합하는 오픈소스 프레임워크입니다. 대부분의 오픈소스 VLA 프로젝트는 ac…

Vision Transformers (ViTs)의 눈부신 성공에도 불구하고, 최근 연구들은 이들이 여전히 적대적 공격에 취약하다는 것을 밝혀냈다.

Human video generation은 제한된 multi‑view data 하에서 human appearance, motion, 그리고 camera viewpoint를 공동으로 모델링하는 것이 어려워 여전히 도전 과제입니다.

Large Language Models (LLMs)은 여전히 다단계 논리 추론에 어려움을 겪는다. 기존 접근 방식은 자연어로 추론 체인을 순수하게 정제하거나 ...

Vision-Language-Action (VLA) 모델은 세계 지식과 추론 능력을 활용하는 유망한 자율 주행 패러다임을 제공하며, 특히 장기 …

개요: YouTube가 AI 딥페이크 모니터링 기능을 할리우드로 확대하고 있습니다 — 이는 일부 유명인 AI 동영상이 곧 사라질 수 있음을 의미합니다. 플랫폼의 유사성…

이미지 시퀀스로부터 동적인 인간 얼굴을 정확하게 재구성하고 추적하는 것은 non-rigid deformations, expression changes, 그리고 viewpoin… 때문에 도전적이다.

진리 추구는 democratic deliberation과 governance의 핵심이지만, political discourse는 다양한 epistemic orientations을 반영하며, 증거…

표준 Monte Carlo 추정량 (widehat{I}_N^{mathrm{MC}})는 (int f,domega)에 대해 (omega)로부터 독립 샘플을 사용하며, 분산은 (1/N) 차원이다. 샘플을 교체하면…

Function vectors (FVs)는 인컨텍스트 학습 중 모델 활성화에서 추출된 작업의 벡터 표현입니다. 이전 연구에서는 다중선형…

강화 학습 기반 제어 정책은 많은 조작 작업에서 분석 기법보다 더 효과적인 것으로 자주 입증되었습니다. Com...

효과적인 human-robot teaming은 인간 작업 공간에 로봇을 실용적으로 배치하는 데 필수적입니다. 그러나 joint human-robot plans를 최적화하는 것은 여전히 ​​도전 과제입니다.

대규모 언어 모델은 복잡한 추론 작업에서 눈에 띄는 진전을 이루었습니다. 그러나 입력이 불완전할 때 종종 암묵적으로 정보를 조작합니다.

홍, 포티거, 그리고 자파타(2026)의 이전 논문에서는 최적화되지 않은 GPT 4.1 프롬프트가 팬이 보고한 경험 평점을 1점 이내로 67% 정확도로 예측한다는 것을 입증했습니다...

Edge devices인 스마트워치와 스마트 안경은 전력 및 compute constraints 때문에 100M‑1B 파라미터 규모의 가장 작은 language models조차 지속적으로 실행할 수 없습니다.

Multimodal Large Language Models는 인터랙티브 환경에서 자율 에이전트로 점점 더 많이 채택되고 있지만, 안전 위험을 사전에 해결하는 능력은 …

Free-association norms는 인지 과학에서 언어적, 의미적, 문화적 현상을 조사하기 위한 필수적인 실증 데이터를 제공합니다. 비록 대규모…

엔터프라이즈 AI 도입: 구축 vs. 판매 VentureBeat는 구체적인 역할에 관해서는 상당히 큰 차이가 있다고 경험적으로 관찰했습니다: - 엔지니어 및 개발자…

우리는 Accenture, Bain & Company, BCG, Deloitte, 그리고 McKinsey와 힘을 합쳐 전 세계 조직에 프론티어 AI의 힘을 제공하고 있습니다. Artificial...

교차 사이트 스크립팅(Cross-site scripting, XSS)은 특히 난독화가 악성 페이로드의 표면 형태를 변경할 수 있기 때문에 지속적인 웹 보안 취약점으로 남아 있습니다…

최근 연구는 진화적 및 에이전트 최적화 시스템 내에서 대규모 언어 모델(LLM)을 조정하는 것의 가능성을 보여주었습니다. 그러나, 메커...

소개 Model Context Protocol(MCP)은 2024년 Anthropic이 도입한 오픈소스 표준입니다. 이 표준은 AI 모델과 … 사이의 격차를 메우기 위해 설계되었습니다.

Federated learning (FL)은 분산된 데이터 소스 간의 분산 모델 학습을 위한 핵심 패러다임입니다. 각 FL 라운드에서의 통신은 일반적으로 …

멤리스티브 디바이스는 메모리와 연산을 단일 물리적 기판 내에서 결합함으로써 차세대 정보 처리에 유망한 기반을 제시합니다.

Moonshot AI가 최신 모델인 Kimi K2.6을 방금 출시했으며, 이는 에이전시 워크플로우에 절대적인 파워하우스입니다. 더 좋은 점은? 완전히 오픈‑웨이트라는 점입니다.

대형 언어 모델(LLMs)이 보이는 순응 편향은 LLM 기반 다중 에이전트 시스템(LLM-MAS)에서 의사결정에 상당한 도전을 제기할 수 있습니다. Wh...

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AI 에이전트는 이미 너무 인간적이다. 낭만적인 의미에서가 아니라, 사랑하거나 두려워하거나 꿈꾸는 것 때문이 아니라, 더 평범하고 답답한 의미에서이다. 현재 구현...

nvidia/Nemotron-Personas-Korea 약 2시간 전에 업데이트됨 • 4...

기업 채택 확대 4월 초에 우리는 매주 300만 명 이상의 개발자가 Codex를 사용하고 있다고 발표했습니다. 두 주가 지나자 그 숫자는 …

수학 문제 해결은 대형 언어 모델 및 멀티모달 모델에게 여전히 추론을 테스트하는 어려운 과제이며, 기존 벤치마크는 규모와 언어 면에서 제한적이다.

포토리얼리스틱하고 애니메이션이 가능한 전체 몸 디지털 휴먼을 구축하는 것은 컴퓨터 그래픽스와 비전 분야에서 오랫동안 지속된 도전 과제입니다. 최근 애니메이션이 가능한 아바타에 대한 진전이...

현대 시퀀스 모델은 Transformer가 지배하고 있으며, self‑attention은 입력에 따라 가시적인 컨텍스트의 정보를 혼합합니다. 그러나, when r...

Story Visualization은 텍스트 내러티브를 충실히 묘사하는 이미지 시퀀스를 생성하는 것을 목표로 하며, 캐릭터 정체성, 공간 구성, …

대형 언어 모델은 검증 가능한 보상을 활용한 강화 학습(RLVR)을 통해 의미 있는 추론 향상을 달성했습니다. 그러나 모델 능력이 ...

최근의 진전에도 불구하고, vision-language encoders는 두 가지 핵심 제한점으로 어려움을 겪고 있다: (1) 언어와 dense vision features 사이의 약한 정렬, 이는 ...

본 연구에서는 활성 순차 예측 기반 평균 추정 문제를 다시 살펴보며, 각 라운드마다 g의 쿼리 확률을 결정해야 합니다.

대형 언어 모델은 생성 중에 회복할 수 없는 추론 오류를 자주 저지릅니다: 일단 잘못된 단계가 발생하면, 이후 토큰들이 그 실수를 더욱 복합시킵니다…

비디오 월드 모델은 사용자나 에이전트의 행동에 대한 환경 역학을 시뮬레이션하는 데 놀라운 성공을 거두었습니다. 이들은 action‑c...