1개월 전 · ai

[Paper] 분포 매칭 Variational AutoEncoder

대부분의 시각 생성 모델은 이미지를 잠재 공간(latent space)으로 압축한 뒤 diffusion이나 autoregressive 모델링을 적용합니다. 그러나 VAEs와 같은 기존 접근법은 …

1개월 전 · ai

[Paper] 치즈버거를 먹는 채식주의자 메리: LLM이 내러티브의 불일치를 인식할 수 있는가?

쌍을 이룬 서사를 포함한 데이터셋을 활용하여, 대형 언어 모델(LLMs)이 일관되지 않은 이야기와 일관된 이야기를 신뢰성 있게 구분할 수 있는 정도를 조사한다.

1개월 전 · ai

[Paper] SafeTerm Medical Map를 활용한 맞춤형 MedDRA 쿼리 자동 생성

시판 전 약물 안전성 검토에서, 관련 부작용 용어를 표준화된 MedDRA 쿼리 또는 FDA Office of New Drugs Custom Medical Queries (O...​

1개월 전 · ai

[Paper] HalluShift++: 언어와 비전을 연결하는 내부 표현 변화를 통한 MLLMs의 계층적 환각

멀티모달 대형 언어 모델(MLLMs)은 시각‑언어 이해 작업에서 놀라운 능력을 보여주었습니다. 이러한 모델은 종종 ling...

1개월 전 · ai

[Paper] 대규모 언어 모델이 작동하지 않을 때: 그래프 신경망을 통한 온라인 무례성 예측

온라인 무례함은 디지털 커뮤니티에서 널리 퍼지고 지속적인 문제로 떠올랐으며, 사용자들에게 상당한 사회적·심리적 부담을 안겨주고 있습니다. Alt...

1개월 전 · ai

[Paper] 코드 그래프와 대형 언어 모델을 연결하여 더 나은 코드 이해

Large Language Models (LLMs)은 코드 생성, 요약, 번역과 같은 코드 인텔리전스 작업에서 놀라운 성능을 입증했습니다. 그러나...

1개월 전 · ai

[Paper] 알고리즘‑하드웨어 공동 설계 기반 이중 메모리 경로를 갖는 뉴로모픽 네트워크

Spiking neural networks는 event-driven sensing에 뛰어나면서도 장시간에 걸쳐 task-relevant context를 유지합니다. 그러나 이러한 네트워크를 hardware에 구축하는 것은 …

1개월 전 · ai

[Paper] AutoICE: LLM 기반 진화를 통한 검증 가능한 C 코드 자동 합성

자연어 요구사항으로부터 검증 가능한 코드를 자동으로 합성하면 소프트웨어 정확성과 신뢰성을 보장하면서 장벽을 크게 낮출 수 있습니다.

1개월 전 · ai

[Paper] LLM은 Agentic 시나리오에서 어떻게 실패하는가? 다양한 LLM의 성공 및 실패 시나리오에 대한 정성적 분석 (Agentic 시뮬레이션)

우리는 대형 언어 모델(LLMs)이 도구 사용 능력을 갖춘 자율 에이전트로 작동할 때 어떻게 실패하는지를 조사한다. Kamiwaza Agentic Merit Index (KAM...

1개월 전 · ai

[Paper] KAN-Dreamer: Kolmogorov-Arnold Networks를 함수 근사기로서 World Models에서 벤치마킹

DreamerV3는 놀라운 샘플 효율성으로 알려진 최첨단 온라인 모델 기반 강화 학습(MBRL) 알고리즘입니다. 동시에, Kolmogorov-Arno…

1개월 전 · ai

[Paper] LLM은 자신이 작성한 코드를 신뢰할까?

대규모 언어 모델(LLMs)이 code generation에 효과적임에도 불구하고, 종종 잘못된 코드를 출력합니다. 그 이유 중 하나는 모델 출력 확률이…

1개월 전 · ai

[Paper] 희소 복구에서 plug-and-play priors까지, 일반화된 투영 경사 하강법을 이용한 안정적인 복구를 위한 trade‑offs 이해

우리는 잡음이 섞인 과소결정 관측값으로부터 알려지지 않은 저차원 벡터를 복원하는 문제를 고려한다. 우리는 Generalized Projected Gradient에 초점을 맞춘다.