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[Paper] PFF-Net: 포인트 클라우드 노멀 추정을 위한 패치 특징 피팅
점의 법선을 추정하려면 중심‑주변 컨텍스트를 제공하기 위해 로컬 패치를 구성해야 하지만, 적절한 이웃 크기를 결정하는 것은…
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[Paper] Hybrid-AIRL: Inverse Reinforcement Learning을 Supervised Expert Guidance와 함께 향상
Adversarial Inverse Reinforcement Learning (AIRL)은 강화학습(RL)에서 희소 보상 문제를 해결하기 위해 밀도 높은 보상을 추론함으로써 가능성을 보여주었다.
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[Paper] SurgMLLMBench: 외과 장면 이해를 위한 다중모달 대형 언어 모델 벤치마크 데이터셋
Recent advances in multimodal large language models (LLMs) have highlighted their potential for medical and surgical applications. However, existing surgical da... 최근 멀티모달 대형 언어 모델(LLM)의 최근 발전은 의료 및 외과 분야에서의 잠재력을 강조하고 있습니다. 그러나 기존 외과 데이터…
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[Paper] 하이브리드 SIFT‑SNN을 이용한 효율적인 교통 흐름 제어 인프라의 이상 탐지
본 논문은 운송 인프라에서 구조적 이상을 실시간으로 탐지하기 위한 저지연 뉴로모픽 신호 처리 파이프라인인 SIFT‑SNN 프레임워크를 제시한다.
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[Paper] 더 많을수록 좋다: 고차원 멀티모달 정렬을 위한 대조 융합
Learning joint representations across multiple modalities remains a central challenge in multimodal machine learning. Prevailing approaches predominantly operat... 다중 모달리티에 걸친 공동 표현 학습은 멀티모달 머신러닝에서 여전히 핵심 과제입니다. 기존 접근 방식은 주로 ...
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[Paper] TALES: LLM이 생성한 이야기에서 문화적 표현의 분류와 분석
전 세계 수백만 명의 사용자가 창의적인 요구를 위해 AI 챗봇을 이용하고 있으며, 이러한 챗봇이 다양성을 어떻게 표현하는지에 대한 이해에 대한 광범위한 관심을 불러일으키고 있습니다.
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[Paper] PEFT-Bench: 파라미터 효율적인 파인튜닝 방법 벤치마크
Despite the state-of-the-art performance of Large Language Models (LLMs) achieved on many tasks, their massive scale often leads to high computational and envir... **번역** 많은 작업에서 최첨단 성능을 달성한 대규모 언어 모델(LLM)에도 불구하고, 그 거대한 규모는 종종 높은 계산 비용과 환경…
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[Paper] 자체 가이드 방어: 합성 가이드라인을 통한 추론 모델의 적응형 안전 정렬
Reasoning models have demonstrated remarkable capabilities in complex reasoning tasks. However, ensuring their safety against adversarial jailbreak prompts rema...
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[Paper] 스파이킹 뉴럴 네트워크를 이용한 연합 학습의 프라이버시
스파이킹 신경망(SNN)은 임베디드 및 엣지 AI 분야에서 주요 후보로 부상했습니다. 이들의 고유한 저전력 소비 특성 덕분에 훨씬 더 효율적입니다.
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[Paper] LLM-as-a-Judge 평가를 올바르게 보고하는 방법
대형 언어 모델(LLMs)은 인간을 대신해 평가자로 점점 더 많이 사용되고 있습니다. 확장 가능하지만, 그들의 판단은 불완전한 specificity와 s...
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[Paper] MortgageLLM: 잔여 지시 전이, 정렬 튜닝 및 작업별 라우팅을 통한 도메인 적응 사전 학습
대형 언어 모델(LLM)은 일반 분야 전반에 걸쳐 뛰어난 역량을 보여주지만, 모기지 금융과 같은 전문 분야에 적용하는 데는 …
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[Paper] 표기 제약 만족 및 인간 난이도 정렬 대형 언어 모델
Large language models must satisfy hard orthographic constraints during controlled text generation, yet systematic cross-architecture evaluation remains limited...