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[Paper] M4-RAG: 대규모 다언어 다문화 다중모달 RAG
비전-언어 모델(VLM)은 시각 질문 응답(VQA)에서 강력한 성능을 달성했지만, 여전히 정적인 학습 데이터에 제한을 받고 있습니다. Retrieva...
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[Paper] MaxShapley: 인센티브 호환 생성 검색과 공정한 컨텍스트 귀속을 향하여
대규모 언어 모델(LLM)을 기반으로 한 생성형 검색 엔진이 전통적인 검색을 대체하고 있으며, 정보 제공자가 보상받는 방식을 근본적으로 변화시키고 있습니다.
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[Paper] 커널 정규성의 결과: 밴딧 최적화
본 연구에서는 RKHS 함수의 밴딧 최적화에서 커널 정규성 및 알고리즘 성능 간의 관계를 조사합니다. While reproduci...
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[Paper] SIMPACT: 시뮬레이션 지원 행동 계획 using Vision-Language Models
Vision-Language Models (VLMs)는 놀라운 상식 및 의미론적 추론 능력을 보여줍니다. 그러나 이들은 물리적 역학에 대한 근거 있는 이해가 부족합니다…
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[Paper] SymPyBench: 실행 가능한 파이썬 코드를 활용한 과학적 추론을 위한 동적 벤치마크
우리는 15,045개의 대학 수준 물리 문제로 구성된 대규모 synthetic benchmark(90/10% train/test split)를 소개한다. 각 문제는 완전히 parameterized되어 있으며, …
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[Paper] 클라우드에서 신뢰할 수 있는 AI 에이전트
대규모 언어 모델을 기반으로 하는 AI 에이전트는 민감한 데이터에 자율적으로 접근하고, 외부 도구를 호출하며, inter…
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[Paper] Impugan: 강인한 데이터 임퓨테이션을 위한 조건부 생성 모델 학습
불완전한 데이터는 실제 응용에서 흔합니다. 센서가 고장 나고, 기록이 일관되지 않으며, 서로 다른 출처에서 수집된 데이터셋은 종종 규모가 다릅니다.
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[Paper] 기업 수준 비즈니스 설문조사를 위한 machine learning 기반 synthetic microdata 개발
미국(US) 인구조사국(US Census Bureau)에서 제공하는 개인에 대한 공개용 마이크로데이터 샘플(PUMS)은 수십 년 동안 이용 가능했습니다. 그러나 컴퓨…
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[Paper] Variational Quantum Rainbow Deep Q-Network를 이용한 자원 할당 문제 최적화
자원 할당은 조합적 복잡성 때문에 여전히 NP-hard이다. Rainbow Deep Q-Network (DQN)와 같은 deep reinforcement learning (DRL) 방법은 ...
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[Paper] 줌 인, 클릭 아웃: GUI 그라운딩을 위한 줌 활용 가능성 탐색 및 평가
Grounding은 그래픽 사용자 인터페이스(GUI) 에이전트를 구축하기 위한 기본적인 능력입니다. 기존 접근 방식들은 대규모 바운딩 박스 감독에 의존하지만…
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[Paper] 정보 손실 최소화를 통한 최적 센서 네트워크 설계
Optimal experimental design은 통계학에서 고전적인 주제로, 많은 연구된 문제, 응용 및 해결책이 있습니다. 우리가 연구하는 design problem은 p…
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[Paper] 배경이 분류 및 특징 중요도에 미치는 영향 측정: 딥러닝을 이용한 AV 인식
딥러닝을 위한 설명 가능한 AI(XAI)의 일반적인 접근 방식은 주어진 모델에서 분류 작업에 대한 입력 특징의 중요성을 분석하는 데 초점을 맞춥니다: sal...