대규모 언어 모델(LLMs)의 확산은 기계가 생성한 콘텐츠와 인간이 작성한 텍스트를 구별할 효율적인 메커니즘을 필요로 합니다. 통계적 ...

현재 speech LLM은 대체로 암시적 ASR을 수행한다: 전사본으로 해결 가능한 작업에서는 행동적으로 그리고 메커니즘적으로 단순 WhispertoL과 동등하다.

자율 웹 에이전트가 급속히 발전하고 있음에도 불구하고, 인간의 개입은 작업이 진행됨에 따라 선호도를 형성하고 에이전트 행동을 교정하는 데 여전히 필수적이다. Howe...

배경: Ring의 논란이 된 Search Party 기능은 원래 잃어버린 개를 찾기 위해 출시되었습니다. 404 Media가 입수한 최근 이메일에 따르면 회사는…

최근 멀티모달 대형 언어 모델(MLLMs)의 발전은 전문 도구 기반 이미지에 대한 비전‑언어 추론을 확장할 큰 잠재력을 보여주고 있습니다.

이 논문은 극히 긴 시간 범위 작업을 해결하도록 훈련된 오픈소스 LLM 에이전트인 KLong을 소개한다. 원리는 먼저 트래젝토리를 통해 모델을 콜드스타트하는 것이다.

Instruction‑following language models는 도움이 되고 안전하도록 훈련되지만, 그들의 안전 행동은 온건한 fine‑tuning 하에서는 악화될 수 있고, ad… 아래에서 더욱 악화될 수 있다.

AI는 통신 산업의 변혁을 가속화하고 있으며, 자율 네트워크와 AI‑네이티브 무선 인프라의 핵심이 되고 있습니다. 그곳에서...

GeForce NOW 6년 기념일 축하 행사 GeForce NOW 기념일 축하 행사는 계속 진행 중이며, 이번 주는 이를 가능하게 하는 게임들에 초점을 맞추고 있습니다. W...

전통적인 ETL vs. AI‑Driven 데이터 준비 전통적인 ETL 도구인 dbt 또는 Fivetran은 보고를 위해 데이터를 준비합니다: 구조화된 분석 및 대시보드와 함께...

대규모 언어 모델(LLM)은 점점 더 긴 코드 컨텍스트에 대한 추론이 필요한 소프트웨어 엔지니어링 작업을 지원하고 있지만, 다양한 입력에 따라 그 견고성은 아직 충분히 검증되지 않았다.

매일 운전자는 내비게이션 앱을 확인하지만, 도착했을 때 주차 공간이 없다는 것을 알게 된다. 결국 주차를 하고 걸어갈 때까지는...