2주 전 · ai

[Paper] 에이전트 정책 최적화를 위한 Instruction-Policy 공동 진화

검증 가능한 보상을 이용한 강화 학습(RLVR)은 대형 언어 모델(LLM)의 추론 능력을 향상시켜, 자율 에이전트가 ...

2주 전 · ai

[Paper] AI 에이전트 프레임워크에서 에이전트 개발자 관행에 대한 실증 연구

대규모 언어 모델(LLMs)의 부상은 에이전트에 대한 관심 급증을 촉발했으며, 이는 에이전트 프레임워크의 빠른 성장으로 이어졌습니다. 에이전트 프레임워크는 소프트웨어...

2주 전 · ai

[Paper] 최적화 관점에서 LLM 사고 교정

최근 대형 언어 모델(LLMs)의 발전은 특히 긴 체인-오브-생각(Chain-of-Thought, CoT) 방식을 통한 emergent reasoning capabilities에 의해 주도되고 있습니다...

2주 전 · ai

[Paper] 잠재적 논쟁: LLM 사고 해석을 위한 대리 프레임워크

Large Language Models (LLMs)의 내부 사고 과정을 이해하고 환각의 원인을 파악하는 것은 여전히 주요 과제이다. 이를 위해 우리는 l...

2주 전 · ai

[Paper] HERMES: 이기종 애플리케이션 지원 라우팅 미들웨어 for Edge-IoT 시스템

Internet of Things의 성장으로 새로운 세대의 애플리케이션이 가능해졌으며, computation과 intelligence가 network edge 쪽으로 이동하고 있습니다. 이 추세는…

2주 전 · ai

[Paper] 인공지능과 혼합정수선형계획법 통합: 항공 운송 분야에서 설명 가능한 그래프 기반 인스턴스 공간 분석

본 논문은 복잡한 최적화 과제를 해결하기 위해 인공지능(AI)과 혼합 정수 선형 계획법(MILP)의 통합을 분석한다.

2주 전 · ai

[Paper] Direct Encoding 재검토: 정적 이미지용 학습 가능한 Temporal Dynamics for Spiking Neural Networks

내재된 시간적 역학이 없는 정적 이미지를 처리하는 것은 스파이킹 뉴럴 네트워크(SNNs)에 대한 근본적인 과제로 남아 있습니다. 직접 훈련된 SNN에서는 정적...

2주 전 · ai

[Paper] Symbolic Regression의 현재 과제: 최적화, 선택, 모델 단순화, 그리고 벤치마킹

Symbolic Regression (SR)은 변수들 간의 관계를 설명하는 수학적 표현식을 발견하는 것을 목표로 하는 회귀 방법이며, 종종…

2주 전 · ai

[Paper] Morphling: 대규모에서 빠르고, 결합된, 유연한 GNN 훈련

Graph Neural Networks (GNNs)는 불규칙하고 메모리 바인드된 그래프 탐색과 규칙적이며 연산 집약적인 밀집 연산을 결합함으로써 근본적인 하드웨어 과제를 제시한다.

2주 전 · ai

[Paper] In-context 역최적성: 공정 디지털 트윈을 위한 선호 기반 접근법

Digital Twins (DTs)는 복잡한 사회기술 시스템에서 자율적인 의사결정자로 점점 더 많이 활용되고 있다. 이들의 수학적으로 최적의 결정은 종종 차이를 보인다.

2주 전 · ai

[Paper] Biomedical 및 Bioacoustic 신호 분석에서 향상된 Temporal Modeling을 위한 Parallel Delayed Memory Units

고급 deep learning 아키텍처, 특히 recurrent neural networks (RNNs)는 audio, bioacoustic 및 biomedical signal 분석에 널리 적용되어 왔습니다.

2주 전 · ai

AI와 정신 건강에 대한 새로운 연구를 위한 자금 지원

OpenAI는 AI와 정신 건강의 교차점에서 연구를 위해 최대 200만 달러의 보조금을 제공하고 있습니다. 이 프로그램은 실제 위험을 연구하는 프로젝트를 지원합니다.