기술 과제: Transformer 기반 시간적 추론
기술 과제: Transformer 기반 Temporal Reasoning 및 Memory-Augmented Graph Attention 이 과제에서는, 우리는 시간적 r...
기술 과제: Transformer 기반 Temporal Reasoning 및 Memory-Augmented Graph Attention 이 과제에서는, 우리는 시간적 r...
헬스케어, 금융, 과학 연구와 같은 분야에 걸친 조직과 기업은 점점 더 collective intelligence를 추출해야 할 필요가 있다...
GPT 5.2가 출시된 이후, AI 도구는 고급 수학 분야에서 피할 수 없게 되었습니다....
AI 에이전트가 자신들을 위해 어떻게 일할 수 있는지를 묻는 대신, 기업에서 이제 핵심 질문은 “에이전트들이 잘 협업하고 있는가?”이다. 이는 다중…에 걸친 오케스트레이션을 필요하게 만든다.
Vision-Language-Action (VLA) 작업은 복잡한 시각 장면에 대한 추론과 동적인 환경에서 적응형 행동을 실행하는 것을 요구한다. 최근 연구들은 …
Transformer 기반 언어 모델은 종종 수학적 추론 벤치마크에서 강력한 결과를 달성하지만 기본적인 수치 이해에서는 여전히 취약합니다...
Code generation tasks는 사용자 요구사항을 executable code로 자동 변환하는 것을 목표로 하며, 수동 개발 노력을 크게 줄이고 ...
Segment Anything 3 (SAM3)은 비디오에서 지정된 대상들을 강력하게 감지하고, 분할하며, 추적하는 견고한 기반을 구축했습니다. 그러나 원본에서는...
sparse multi-views에서의 3D pose estimation은 action recognition, sports analysis, human-robot interaction 등을 포함한 수많은 응용 분야에서 중요한 과제입니다.
현대의 비디오 생성 모델은 diffusion models에 기반하여 매우 현실적인 클립을 만들 수 있지만, 계산 효율성이 낮아 종종 몇 분이 걸린다.
LLM은 임상 워크플로에 점점 더 통합되고 있지만, 효과적인 의사-환자 커뮤니케이션의 필수적인 측면인 clinical empathy가 부족한 경우가 많다.
대규모 언어 모델(LLM)이 계속 확장됨에 따라, 사후 훈련 프루닝은 계산 비용을 줄이면서 성능을 유지하는 유망한 접근법으로 떠올랐습니다.