[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.
본 논문은 운송 인프라에서 구조적 이상을 실시간으로 탐지하기 위한 저지연 뉴로모픽 신호 처리 파이프라인인 SIFT‑SNN 프레임워크를 제시한다.
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 ...
전 세계 수백만 명의 사용자가 창의적인 요구를 위해 AI 챗봇을 이용하고 있으며, 이러한 챗봇이 다양성을 어떻게 표현하는지에 대한 이해에 대한 광범위한 관심을 불러일으키고 있습니다.
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…
Reasoning models have demonstrated remarkable capabilities in complex reasoning tasks. However, ensuring their safety against adversarial jailbreak prompts rema...
스파이킹 신경망(SNN)은 임베디드 및 엣지 AI 분야에서 주요 후보로 부상했습니다. 이들의 고유한 저전력 소비 특성 덕분에 훨씬 더 효율적입니다.
대형 언어 모델(LLMs)은 인간을 대신해 평가자로 점점 더 많이 사용되고 있습니다. 확장 가능하지만, 그들의 판단은 불완전한 specificity와 s...
대형 언어 모델(LLM)은 일반 분야 전반에 걸쳐 뛰어난 역량을 보여주지만, 모기지 금융과 같은 전문 분야에 적용하는 데는 …
Large language models must satisfy hard orthographic constraints during controlled text generation, yet systematic cross-architecture evaluation remains limited...
Zipf's law in language lacks a definitive origin, debated across fields. This study explains Zipf-like behavior using geometric mechanisms without linguistic el...
인컨텍스트 학습(ICL)이 사전 학습된 라벨 의미를 무시할 수 있는가, 아니면 기존의 의미 백본을 단순히 정제하는 수준에 머무르는가? 우리는 이 질문을 …
대형 언어 모델(LLMs)은 사용자 입력 질의에 대해 정의형 답변을 제공하는 데 효율적인 것으로 입증되었습니다. 인간은 다양한 유형의 답변을 제공하는 반면, …