2주 전 · ai

[Paper] MegaChat: 고품질 영업 챗봇 평가를 위한 합성 페르시아어 Q&A 데이터셋

이란의 중소기업(SMEs)은 점점 더 Telegram을 활용하여 판매를 진행하고 있으며, 실시간 참여가 전환에 필수적입니다. 그러나, dev...

2주 전 · ai

[Paper] 학습 보강 온라인 이분 매칭 in the Random Arrival Order Model

우리는 learning-augmented 설정에서, $n$개의 offline 정점과 $n$개의 online 정점을 갖는 random arrival order model에서 online unweighted bipartite matching 문제를 연구한다.

2주 전 · ai

[Paper] VQRAE: 멀티모달 이해, 생성 및 재구성을 위한 Representation Quantization Autoencoders

멀티모달 이해, 생성 및 재구성 표현을 단일 토크나이저에 통합하는 것은 통합 모델을 구축하는 데 있어 핵심 과제로 남아 있습니다. Previo...

2주 전 · ai

[Paper] 고차 함수와 재귀 스킴을 이용한 함수형 프로그램 합성

Program synthesis는 입력‑출력 예시와 같은 사양 집합을 따라 컴퓨터 프로그램을 생성하는 과정입니다. It can be modeled a...

2주 전 · ai

[Paper] Parameter-efficient Federated Edge Learning에서 Generalization Gap 해소

Federated edge learning (FEEL)은 협업 모델 훈련을 가능하게 하면서 데이터 보존을 ...

2주 전 · ai

[Paper] 소프트웨어 엔지니어링을 위한 AI: 가능성에서 증명으로

Vibe 코딩은 프로그래밍을 위한 AI 기술의 널리 선전되는 활용이지만, 두 가지 압도적인 장애물에 직면해 있습니다: 목표를 명시하는 어려움('prompt engineering'은…).

3주 전 · ai

[Paper] 난이도 수준별 일반화 재검토: 그렇게 쉽지는 않다

우리는 대형 언어 모델(LLM)이 다양한 과제 난이도에 걸쳐 얼마나 잘 일반화되는지를 조사합니다. 이는 효과적인 데이터 선별 및 평가를 위해 핵심적인 질문입니다. E...

3주 전 · ai

[Paper] Canvas-to-Image: 구성적 이미지 생성 with 멀티모달 제어

현대 diffusion models는 고품질이고 다양한 이미지를 생성하는 데 뛰어나지만, 고충실도 구성 및 멀티모달 제어에서는 여전히 어려움을 겪는다, ...

3주 전 · ai

[Paper] TraceGen: 3D 트레이스 공간에서의 세계 모델링은 교차 구현 비디오 학습을 가능하게 합니다

새로운 플랫폼과 새로운 장면에서 단 몇 개의 시연만으로 새로운 로봇 작업을 학습하는 것은 여전히 어려운 과제입니다. 다른 구현체—예를 들어 인간—의 비디오를 활용하면서도…

3주 전 · ai

[Paper] ToolOrchestra: 효율적인 모델 및 도구 오케스트레이션을 통한 지능 향상

Large language models are powerful generalists, yet solving deep and complex problems such as those of the Humanity's Last Exam (HLE) remains both conceptually ... (keep the source link unchanged) 대형 언어 모델은 강력한 제너럴리스트이지만, 인류 최후의 시험(HLE)과 같은 깊고 복잡한 문제를 해결하는 것은 개념적으로 여전히 …

3주 전 · ai

[Paper] G$^2$VLM: 기하학 기반 비전-언어 모델, 통합 3D 재구성 및 공간 추론

Vision-Language Models (VLMs)은 여전히 공간 지능에서 견고함이 부족하여 공간 이해 및 추론 작업에서 성능이 저조합니다. 우리는 ...

3주 전 · ai

[Paper] 매트릭스: 피어‑투‑피어 다중‑에이전트 합성 데이터 생성 프레임워크

Synthetic data has become increasingly important for training large language models, especially when real data is scarce, expensive, or privacy-sensitive. Many ...