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[Paper] Molmo2: 비전‑언어 모델을 위한 오픈 가중치와 데이터, 비디오 이해 및 그라운딩
오늘날 가장 강력한 비디오-언어 모델(VLM)은 여전히 독점적이다. 가장 강력한 오픈-웨이트 모델은 독점 VLM에서 생성된 합성 데이터에 의존하거나, effecti...
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[Paper] 효율적인 적응형 VVC 스트리밍을 위한 다목표 파레토 프론트 최적화
Adaptive video streaming은 지난 몇 년간 비디오 스트리밍을 개선하는 데 기여했습니다. 비트레이트, 비디오 품질 등과 같은 코딩 성능 목표 사이의 균형을...
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[Paper] RSATalker: 다중 턴 대화를 위한 현실적인 사회 인식 Talking Head 생성
Talking head generation은 가상 현실(VR)에서, 특히 다중 턴 대화를 포함하는 사회적 시나리오에서 점점 더 중요해지고 있습니다. 기존 접근 방식은…
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코드의 60%가 AI 생성—우린 곤란에 처했나?
Checkmarx의 최고 제품 책임자 Jonathan Rende는 현재 AppSec에서 가장 시급한 질문 중 하나인 AI가 주요 코드를 작성하기 시작하면 어떻게 되는지에 대해 다룹니다…
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[Paper] 절차적 공정성 in Multi-Agent Bandits
다중 에이전트 다중 팔 밴딧(MA-MAB) 맥락에서 공정성은 종종 결과로 환원됩니다: 복지를 극대화하고, 불평등을 감소시키며, 혹은 효용을 균형 있게 만드는 것 등.
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[Paper] Action100M: 대규모 비디오 행동 데이터셋
시각 관찰로부터 물리적 행동을 추론하는 것은 물리적 세계에서 machine intelligence를 발전시키기 위한 기본적인 능력이다. 이를 달성하려면...
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[Paper] 스스로 레드 팀을 하라: Self-Play와 Reflective Experience Replay를 통한 Safety Alignment
대형 언어 모델(LLMs)은 놀라운 능력을 달성했지만, 안전 가드레일을 우회하도록 설계된 적대적 “jailbreak” 공격에 여전히 취약합니다.
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[Paper] 내재적 다국어 평가에서 형식과 의미
조건부 언어 모델에 대한 내재적 평가 지표인 perplexity나 bits-per-character와 같은 지표는 단일 언어 및 다국어 설정 모두에서 널리 사용됩니다....
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VCF Private AI Services 활성화
VMware Cloud Foundation VCF Private AI Services는 VCF 환경에서 AI 워크로드를 쉽고 안전하게 배포할 수 있도록 하는 일련의 서비스를 제공합니다. Co...
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Shapley Values가 실패할 때: 견고한 모델 설명 가능성을 위한 가이드
Shapley Values는 설명 가능성을 위한 가장 일반적인 방법 중 하나이지만, 오해를 일으킬 수 있습니다. 이러한 제한을 극복하여 더 나은 인사이트를 얻는 방법을 알아보세요.
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[Paper] 활성화 시그니처를 통한 Representation-Aware Unlearning: 억제에서 Knowledge-Signature Erasure까지
LLM에서 선택적인 지식 삭제는 GDPR 준수와 모델 안전성에 필수적이지만, 현재의 unlearning 방법은 행동 억제를 실제...
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[Paper] 병렬 다중 에이전트 시스템을 위한 Latency-Aware Orchestration 학습
Multi-agent systems (MAS)는 여러 에이전트를 조정함으로써 복잡한 추론을 가능하게 하지만, 다단계 실행 및 반복적인 … 때문에 높은 inference latency가 발생하는 경우가 많다.