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[Paper] 대형 언어 모델에서 의회 투표 기록을 활용한 정치적 편향 탐지

대형 언어 모델(LLM)이 디지털 플랫폼과 의사결정 시스템에 깊이 통합됨에 따라, 그들의 정치적 편향에 대한 우려가 커지고 있습니다. 반면…

6일 전 · ai

[Paper] 그래프 모델을 활용한 개인 및 그룹 공정성 달성에 관한 연구

Machine Learning 알고리즘은 정의, 의료 및 금융과 같은 핵심 의사결정 분야에 널리 퍼져 있어, fairness에 대한 큰 수요를 촉발했습니다.

6일 전 · ai

[Paper] 맨해튼 및 타니모토 거리에서의 빠르고 설명 가능한 클러스터링

CLASSIX 알고리즘은 데이터 클러스터링에 대한 빠르고 설명 가능한 접근 방식입니다. 원래 형태에서는 이 알고리즘이 데이터 포인트를 정렬하는 방식을 활용합니다.

6일 전 · ai

[Paper] 광범위한 주석 오류가 Text-to-SQL 벤치마크와 리더보드를 무너뜨리다

연구자들은 데이터 분석을 간소화하고 데이터베이스 기반 애플리케이션 개발을 가속화하기 위해 수많은 text-to-SQL 기술을 제안했습니다. 비교를 위해...

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[Paper] 점근적 보편 정렬: 테스트 시점 스케일링을 통한 새로운 정렬 프레임워크

다양하고 잠재적으로 상충되는 선호를 가진 사용자들에게 서비스를 제공하도록 대형 언어 모델(LLMs)을 정렬하는 것은 개인화 및 신뢰성 측면에서 핵심 과제이다.

6일 전 · ai

[Paper] Light‑Sheet Microscopy 이미지를 CycleGAN을 사용해 가상 H&E로 변환

조직병리학 분석은 헤마톡실린 및 에오신(H&E) 염색에 의존하지만, 형광 현미경은 보완적인 정보를 제공합니다. 형광을 변환하는…

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[Paper] 신뢰할 수 있는 Graph‑RAG for Codebases: AST 기반 그래프 vs LLM 추출 지식 그래프

소프트웨어 엔지니어링을 위한 Retrieval-Augmented Generation은 종종 vector similarity search에 의존하는데, 이는 주제 유사성을 포착하지만 다중 홉 …

6일 전 · ai

[Paper] 희소성을 보상하기: LLM에서 창의적 문제 해결을 위한 유니크성 인식 RL

강화 학습(RL)은 특히 복잡한 추론 작업에 대해 사후 훈련된 대형 언어 모델(LLMs)의 핵심 패러다임이 되었지만, 종종…

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[Paper] Non-Stationary Bandits를 통한 분산 Edge Networks에서의 Adaptive Requesting

우리는 edge networks로 구성된 환경에서 time-sensitive clients의 information freshness를 최적화하는 것을 목표로 하는 decentralized collaborative requesting problem을 연구한다.

6일 전 · ai

[Paper] M3CoTBench: 의료 영상 이해에서 MLLMs의 Chain-of-Thought 벤치마크

Chain-of-Thought (CoT) 추론은 단계별 중간 추론을 장려함으로써 대규모 언어 모델을 향상시키는 데 효과적인 것으로 입증되었으며, 최근의 발전…

6일 전 · ai

[Paper] 공간적 맥락이 텍스트와 원격 탐사의 통합을 개선하여 환경 변수 매핑을 향상시킨다

최근 natural language processing의 발전은 텍스트를 생태학을 위한 새로운 데이터 소스로 부각시킨다. 텍스트 자원은 고유한 정보를 담고 있어…

6일 전 · ai

[Paper] 검색할 것인가, 생각할 것인가? Agentic Approach for Context Evolution

현재 컨텍스트 증강 방법, 예를 들어 retrieval-augmented generation과 같은 방법은 지식 집약적 추론 작업을 해결하는 데 필수적입니다.하지만, 그들은 일반적으로...