1개월 전 · ai

[Paper] 라벨 없이도 문제없다: Visual Reasoners를 Multimodal Verifiers로 훈련

시각적 추론은 어려운 작업으로, 정확한 객체 그라운딩과 복잡한 공간 관계에 대한 이해가 모두 필요합니다. 기존 방법들은 두 가지 진영으로 나뉩니다: ...

1개월 전 · ai

[Paper] UAV 이미지 세그멘테이션을 위한 가속 회전 불변 컨볼루션

회전 불변성은 UAV 항공 이미지에서 정밀한 객체 수준 분할에 필수적이며, 대상은 임의의 방향을 가질 수 있고 미세한 …

1개월 전 · ai

[Paper] 설명 가능한 이상 탐지 for Industrial IoT 데이터 스트림

산업 유지보수는 Internet of Things와 edge computing에 의해 변혁되고 있으며, 실시간 적응형 결정을 요구하는 연속적인 데이터 스트림을 생성합니다.

1개월 전 · ai

[Paper] 우주 AI를 위한 탈중앙화 신뢰: 다중 벤더 LEO 위성 네트워크를 통한 Blockchain 기반 Federated Learning

우주 AI의 부상이 재난 감지, 국경 감시, 기후 모니터링 등과 같은 애플리케이션을 통해 정부와 산업을 재구성하고 있으며, …

1개월 전 · ai

[Paper] SATGround: 공간 인지 기반 접근법을 통한 원격 탐사에서의 Visual Grounding

Vision-language models (VLMs)은 원격 탐사를 위한 강력한 범용 도구로 부상하고 있으며, 다양한 작업에 걸쳐 정보를 통합하고 ...

1개월 전 · ai

[Paper] DAO‑GP 드리프트 인식 온라인 비선형 회귀 Gaussian‑Process

실제 데이터셋은 종종 진화하는 데이터 분포를 특징으로 하는 시간적 동역학을 나타냅니다. 이러한 현상을 무시하면, 일반적으로 concept ...

1개월 전 · ai

[Paper] 테이블이 유출될 때: LLM 기반 Tabular Data Generation에서 문자열 기억 공격

대형 언어 모델(LLMs)은 최근 고품질의 표형 합성 데이터를 생성하는 데 놀라운 성능을 보여주었습니다. 실제로, 두 가지 주요 접근…

1개월 전 · ai

[Paper] 저해상도 이미지 잠재 임베딩을 위한 Siamese-Driven Optimization in Image Captioning

Image captioning은 시각 장애인을 돕고, 콘텐츠 관리 시스템을 개선하며, 인간‑컴퓨터 상호작용을 향상시키는 등 많은 분야에서 필수적입니다.

1개월 전 · ai

[Paper] Fed-SE: 프라이버시 제약 다중 환경 LLM 에이전트를 위한 연합 자기 진화

LLM 에이전트는 복잡한 인터랙티브 작업에 널리 배치되어 있지만, 프라이버시 제약으로 인해 동적 환경에서의 중앙 집중식 최적화와 공동 진화를 제한하는 경우가 많다.

1개월 전 · ai

[Paper] Depth-Grown 모델은 깊이의 저주를 극복할 수 있을까? 심층 분석

학습 중에 Transformer의 깊이를 점진적으로 늘리는 것은 학습 비용을 줄일 뿐만 아니라, MIDAS가 보여주듯 추론 성능을 향상시킬 수 있습니다.

1개월 전 · ai

[Paper] 질문하고, 답하고, 탐지하기: 질문 조건부 Mixture-of-Experts를 활용한 역할 연기 LLM을 통한 성격 탐지

인간의 성격을 이해하는 것은 personalized recommendation 및 mental health assessment와 같은 웹 애플리케이션에 매우 중요합니다. 기존 연구들은 성격…

1개월 전 · ai

[Paper] 멀티캘리브레이션 for LLM 기반 코드 생성

AI 기반 코드 생성이 보편화됨에 따라, 연구자들은 코드 LLM의 캘리브레이션을 조사하고 있습니다—즉, 그들의 confidence scores가 충실하게 표현되는지를 보장하기 위해.