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[Paper] EvilGenie: 보상 해킹 벤치마크

우리는 프로그래밍 환경에서 보상 해킹을 위한 벤치마크인 EvilGenie를 소개합니다. 우리는 LiveCodeBench에서 문제를 가져와 에이전트가 사용할 수 있는 환경을 만들고...

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[Paper] CaFlow: 장기 행동 품질 평가 향상을 위한 Causal Counterfactual Flow

Action Quality Assessment (AQA)는 행동 비디오에서 세밀한 실행 점수를 예측하며, 스포츠, 재활 및 기술 평가에 널리 적용됩니다....

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[Paper] 저자원 디바이스에서 지속적인 오류 교정

일상 기기에 AI models가 급증하면서 중요한 과제가 부각되었습니다: prediction errors가 사용자 경험을 저하시키는 문제입니다. 기존 existing solution은…

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[Paper] Iterative PPO를 활용한 다중 턴 대화 결과 지향 LLM 정렬

대규모 언어 모델(LLMs)을 다중 턴 대화 결과에 최적화하는 것은 특히 AI 마케팅과 같은 목표 지향적 환경에서 여전히 큰 과제입니다.

1주 전 · ai

[Paper] 불가피한 A Priori를 연결하기: 비교 인과 모델링을 위한 프레임워크

AI/ML 모델은 이전에 해결되지 않았던 문제들을 해결하기 위한 혁신으로 급속히 주목받고 있으며, 인간 편견을 증폭시키는 부작용도 발생하고 있다.

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[Paper] Vision Transformers에서 비단조 스케일링 메커니즘

Deeper Vision Transformers는 종종 얕은 모델보다 성능이 떨어지며, 이는 일반적인 스케일링 가정에 도전합니다. ViT-...에 대한 체계적인 실증 분석을 통해 이를 조사합니다.

1주 전 · ai

[Paper] Qwen3-VL 기술 보고서

우리는 Qwen 시리즈 중 현재까지 가장 뛰어난 비전‑언어 모델인 Qwen3‑VL을 소개합니다. 이 모델은 다양한 멀티모달 벤치마크 전반에 걸쳐 우수한 성능을 달성합니다.

1주 전 · ai

[Paper] 저자는 사망했지만, 그들이 살아 있지 않았다면? 체코 AI 및 인간이 만든 시에 대한 수용 실험

대형 언어 모델은 창의적인 텍스트를 생성하는 능력이 점점 향상되고 있지만, AI‑생성 시에 대한 대부분의 연구는 영어—지배적인 언어인—에 초점을 맞추고 있습니다.

1주 전 · ai

[Paper] 스케일에 구애받지 않는 콜모고로프‑아놀드 기하학 in 신경망

Freedman과 Mulligan의 최근 연구에 따르면, 얕은 다층 퍼셉트론이 Kolmogorov‑Arnold 기하학적(KAG) 구조를 자발적으로 개발한다는 것이 입증되었습니다. 이는 t… 동안에 발생합니다.

1주 전 · ai

[Paper] GCN 기반 행동 인식을 위한 능동 학습

그래프 컨볼루션 네트워크(GCNs)가 스켈레톤 기반 행동 인식에서 눈에 띄는 성공을 거두었음에도 불구하고, 그 성능은 종종 대규모 실험실...

1주 전 · ai

[Paper] TAGFN: 텍스트 속성 그래프 데이터셋을 이용한 LLM 시대의 가짜 뉴스 탐지

대형 언어 모델(LLM)은 최근 텍스트 속성 그래프에 대한 머신러닝을 혁신했지만, LLM을 그래프 이상치 탐지에 적용하는 것은, ...

1주 전 · ai

[Paper] AI에서 알고리즘적 진보의 기원에 관하여

Algorithms have been estimated to increase AI training FLOP efficiency by a factor of 22,000 between 2012 and 2023 [Ho et al., 2024]. Running small-scale ablati... → 알고리즘은 2012년부터 2023년 사이에 AI 훈련 FLOP 효율성을 22,000배 향상시킨 것으로 추정됩니다 [Ho et al., 2024]. 소규모 ablati...