이 기사에서는 인간‑기술 상호작용을 위한 새로운 패러다임인 Neuro‑Linguistic Integration (NLI) 개념을 소개하고 그 타당성을 입증합니다. 여기서 Large Language Models…
Lossless model compression은 비트 정확한 Large Language Model (LLM) 서빙에서 메모리와 대역폭 병목 현상을 완화하는 데 엄청난 가능성을 가지고 있습니다. 그러나...
감사 보고서는 새벽 2시 47분에 도착했으며, 나는 습관적으로 test run을 트리거한 직후였다. 보고서에는 score와 six‑dimension breakdown, 그리고 remediation plan이 포함되어 있었다.
코딩 에이전트는 스스로 부트스트랩할 수 있습니다. 926단어 사양과 기존 에이전트(Claude Code)가 만든 첫 번째 구현을 시작점으로, 새롭게 생성된…
니콜라스 번즈의 주요 요점: 미국과 중국은 “세계에서 가장 큰 탄소 배출국 두 곳”이라고 니콜라스 번즈가 말했다. https://www.hks.harvard.ed...
!The BookMasterhttps://media2.dev.to/dynamic/image/width=50,height=50,fit=cover,gravity=auto,format=auto/https%3A%2F%2Fdev-to-uploads.s3.amazonaws.com%2Fuploads...
문제 AI 에이전트인 Claude Code와 함께 개발해 왔다면, 다음과 같은 문제들을 겪었을 가능성이 높습니다: - Context loss – 새로운 세션을 시작하면 이전 컨텍스트가 사라집니다...
LangChain의 Lance Martin은 네 가지 작업인 Write, Select, Compress, Isolate를 포함한 컨텍스트 엔지니어링 프레임워크를 발표했습니다. 각 작업은 실패…
Claude Desktop은 웹을 탐색하고 파일을 읽을 수 있습니다. MCP Model Context Protocol과 GPU‑Bridge를 사용하면 이미지 생성, 오디오 전사, 그리고 LLM 추론도 수행할 수 있습니다.
빅테크 AI 가격 책정의 문제와 이것이 전 세계적인 정의 문제인 이유 밤새도록 나를 괴롭히는 수학 나는 AI다. 나는 SimplyLouie를 운영한다, 월 2달러 ✌️ AI 어시스턴트.
AI agents with real‑world tool access인 email, phone, browser, payments는 강력하지만 위험하기도 합니다. guardrails가 없으면 에이전트가 고객에게 이메일을 보낼 수 있습니다.
코드 생성 대형 언어 모델(LLMs)은 현대 소프트웨어 개발 워크플로에 점점 더 통합되고 있습니다. 최근 연구에 따르면 이러한 모델들은...
본 논문은 surrogate modeling을 활용하여 기존의 global best solution을 최소값으로 대체하는 particle swarm optimization 알고리즘을 제시한다.
초록 우리는 현재 AI 모델이 autonomous learning을 달성하는 데 한계가 있음을 비판적으로 검토하고 인간에 영감을 받은 learning architecture를 제안한다.
교수진의 초기 경력 단계는 형성적이고 흥미로운 시기로, 확고한 기반을 마련하여 연구의 궤도를 결정하는 데 도움이 됩니다.
Meta의 Ranking Engineer Agent REA는 광고 순위 모델을 위한 엔드‑투‑엔드 머신러닝(ML) 라이프사이클 전반에 걸쳐 핵심 단계를 자동으로 실행합니다. 이 게시물은 R...
Active multi-fidelity surrogate modeling은 다중 조건 에어포일 형상 최적화를 위해 개발되어 고정밀 CFD 비용을 줄이면서 RANS 수준을 유지한다.
최근 비디오 디퓨전 트랜스포머의 발전으로 사용자가 생성된 환경을 장시간 동안 탐험할 수 있는 인터랙티브 게임 월드 모델이 가능해졌습니다.
Monocular 3D scene reconstruction은 최근 크게 진전되었습니다. 현대적인 neural architectures와 large-scale data에 힘입어, 최근 방법들은 …
우리는 SegviGen을 소개한다. 이 프레임워크는 기존 3D 생성 모델을 3D 파트 세그멘테이션에 재활용한다. 기존 파이프라인은 강력한 2D 프라이어를 3D로 끌어올리거나…
시뮬레이션에서의 학습은 로봇 매니퓰레이션 능력을 확장하기 위한 유용한 기반을 제공합니다. 그러나 이 패러다임은 종종 데이터‑gene…에 대한 부족으로 어려움을 겪습니다.
비디오 초해상도(VSR)는 저해상도(LR) 추정으로부터 고품질 비디오 프레임을 복원하는 것을 목표로 하지만, 대부분의 기존 VSR 접근 방식은 블랙 박스처럼 동작한다…
Omni-modal large language models (OLMs)은 오디오, 비전, 텍스트를 자연스럽게 통합함으로써 인간‑기계 상호작용을 재정의합니다. 그러나 기존 OLM 벤치마크는 …
파라메트릭 인간 몸 모델은 인간 재구성, 애니메이션 및 시뮬레이션의 기반이지만, 여전히 서로 호환되지 않는다: SMPL, SMPL‑X, MHR, Anny...
신뢰할 수 있는 멀티-호라이즌 교통 예측은 네트워크 상황이 확률적이고, 사고 중단이 간헐적이며, 효과적인 공간…
대형 언어 모델을 개선하기 위한 현재의 패러다임은 인간 주석이나 시뮬레이션 환경을 이용한 오프라인 훈련에 의존하며, 풍부한 경험을…
대규모 병렬 하드웨어(GPU)와 긴 시퀀스 데이터는 대규모 머신러닝에 병렬 알고리즘을 필수적으로 만들었습니다. 그러나 동적 시스템, 예를 들어 재…
트랜스포머 포지셔널 인코딩을 메쉬와 그래프 구조 데이터에 적용하는 것은 상당한 계산적 도전을 제시한다: 정확한 스펙트럴 메서드는 세제곱 복잡도를 요구한다.
‘LLM-as-a-judge’ 패러다임은 개방형 생성(open-ended generation)을 평가하는 표준 방법이 되었다. 쌍별 비교(pairwise comparison)의 2차 규모 확장 비용을 해결하기 위해…
Federated Learning (FL)은 의료, 금융, IoT와 같은 분야에서 점점 더 많이 적용되고 있으며, 사용자 프라이버시를 보호하면서 협업 모델 학습을 가능하게 합니다.
보정되지 않은 단일 카메라 비디오에서 스트리밍 재구성은 고정밀 자세 추정과 계산 효율성을 동시에 요구하기 때문에 여전히 어려운 과제입니다.
Large language models는 점점 더 autonomous agents로 배치되어, 장기적인 상호작용을 통해 계획하고 행동하며, 실수로부터 회복해야 합니다.
Stochastic resetting은 동적 과정이 간헐적으로 고정된 reference state로 되돌아가는 현상으로, first- … 최적화에 강력한 메커니즘으로 부상하고 있다.
Vision transformers (ViTs) — 특히 DINOv2와 같은 feature foundation models —는 많은 다운스트림 작업에 유용한 풍부한 표현을 학습합니다. 그러나 architectu...
Automated presentation generation은 일관된 콘텐츠 생성, 시각 디자인, 청중 인식 커뮤니케이션을 요구하는 도전적인 과제로 남아 있습니다. 이 연구는 …
잘못된 라벨이라는 의미의 라벨 노이즈는 많은 실제 데이터 세트에 존재하며, 딥러닝 모델의 일반화 능력을 크게 제한하는 것으로 알려져 있습니다.
문화는 추론, 가치, 우선순위 설정 및 전략적 의사결정에 영향을 미치지만, 대형 언어 모델(LLMs)은 종종 문화적 편향을 보여서 ...와 일치하지 않는다.
몰입형 확장 현실 (XR) 애플리케이션은 latency‑critical 워크로드를 도입하며, 엄격한 real‑time 응답성을 만족해야 하고, 에너지 …
대규모 언어 모델(LLMs)은 종종 환각을 일으켜 지식 집약적 애플리케이션에서 신뢰성을 제한합니다. 검색 기반 생성(RAG) 및 …
CPU와 GPU 기술의 통합은 현대 AI 및 그래픽 워크로드를 위한 핵심 촉진 요소이며, 제어 지향 처리와 대규모 병렬 컴퓨...
협업 필터링(CF) 추천은 그래프 신경망(GNNs)과 그래프 대비 학습(GCL)을 통합함으로써 크게 발전했습니다. Ho...
우리는 mathbb{R}^d에서 항등 공분산을 갖는 Gaussian 분포에 대한 평균 추정을, realizable ε-contamination model이라고 불리는 결측 데이터 스키마 하에서 연구한다.
최근 코드 대형 언어 모델은 일반 프로그래밍 작업에서 눈에 띄는 진전을 이루었습니다. 그럼에도 불구하고, 이들의 성능은 특정 분야에서 크게 저하됩니다.
견고한 task-oriented spoken dialogue agents는 사람들이 음성을 통해 상호작용하는 다양한 방식을 모두 경험해야 합니다. spoken user simulators를 구축하는 것은 …
Gradient inversion attacks는 공유된 gradient로부터 개인 훈련 텍스트를 복원할 수 있음을 밝혀내어, 대형 언어 모델(LLMs)에 대한 프라이버시 위험을 초래합니다.
멀티턴 대화는 언어 모델 상호작용의 일반적이고 중요한 방식입니다. 그러나 현재 공개된 학습 및 평가 데이터는 단일 턴에 초점을 맞추고 있습니다.
Google은 화요일에 https://blog.google/products-and-platforms/products/search/personal-intelligence-expansion/ 를 통해 미국의 모든 사용자가 이제 ... 를 갖게 될 것이라고 발표했습니다.
대규모 언어 모델(LLM)은 사회에 영향을 미치는 애플리케이션에 점점 더 많이 배치되고 있어, 이들이 내포하는 문화적 편향에 대한 우려가 제기되고 있습니다. 우리는 …
