이 새로운, 초간단 프롬프트 기법이 비추론 작업에서 LLM의 정확도를 최대 76%까지 끌어올립니다
대규모 언어 모델(Large Language Model LLM) 최적화라는 혼돈의 세계에서, 엔지니어들은 지난 몇 년간 점점 더 난해한 의식을 개발하며 더 나은 …
대규모 언어 모델(Large Language Model LLM) 최적화라는 혼돈의 세계에서, 엔지니어들은 지난 몇 년간 점점 더 난해한 의식을 개발하며 더 나은 …
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보이지 않는 워터마킹은 AI 생성 이미지 콘텐츠를 인증하는 핵심 메커니즘이 되었으며, 주요 플랫폼들은 대규모로 워터마킹 스킴을 배포하고 있습니다.
SAM2와 같은 비디오 객체 분할 방법은 메모리 기반 아키텍처를 통해 강력한 성능을 달성하지만, 큰 시점 변화에서는 신뢰성 때문에 어려움을 겪는다.
본 연구에서는 실제 학회 논문 제출을 이용하여 Elo 순위 리뷰 시스템에서 대형 언어 모델(LLM) 에이전트 리뷰어의 역학을 탐구한다. Mu...
비디오 생성 모델이 급속히 발전하고 있음에도 불구하고, 데이터가 움직임에 미치는 역할은 아직 충분히 이해되지 않고 있다. 우리는 Motive (MOTIon attribution for Vi… )를 제시한다.
OpenAI와 Anthropic은 지난 일주일 동안 각각 의료 중심 제품을 출시했습니다....
추천 시스템의 진화는 선호 저장 방식을 rating matrices와 dense embeddings에서 agentic era의 semantic memory로 전환시켰다. 그러나 기존…
강력한 추론 능력을 갖춘 대형 언어 모델(Large Language Models, LLMs)의 최근 발전은 수학, 코딩, 그리고 과학 등 다양한 분야에서 연구를 촉진하고 있습니다.
대형 언어 모델은 종종 Chain-of-Thought (CoT)를 사용하여 복잡한 추론 작업을 더 효과적으로 해결하지만, 그 대가로 길고 저대역폭 토큰 시퀀스를 필요로 합니다.
Tracklet 품질은 대부분의 사람 재식별(ReID) 방법에서 사후 고려 사항으로 취급되는 경우가 많으며, 연구의 대부분은 아키텍처 변형을 제시하는 데 초점을 맞추고 있다.
우리는 AI Productivity Index for Software Engineering (APEX‑SWE)를 소개합니다. 이는 프론티어 AI 모델이 경제적으로 가치 있는 작업을 수행할 수 있는지를 평가하기 위한 벤치마크입니다.