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[Paper] Wow, wo, val! 포괄적인 Embodied World Model 평가 튜링 테스트
세계 모델이 Embodied AI에서 가속화를 얻음에 따라, 점점 더 많은 연구가 비디오 foundation models를 예측적 세계 모델로 활용하여 downstream 작업에 적용하는 방안을 탐구하고 있다.
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[Paper] LLMberjack: 다자 대화 생성을 위한 토론 트리의 가이드된 트리밍
우리는 기존 토론을 기반으로, 원래는 reply trees 구조로 되어 있는 다자간 대화를 생성하기 위한 플랫폼인 LLMberjack을 소개합니다. 이 시스템은…
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[Paper] ContextFocus: 대규모 언어 모델의 맥락적 충실도를 위한 활성화 스티어링
대규모 언어 모델(LLMs)은 사전 학습(pre‑training) 동안 방대한 양의 파라메트릭 지식을 인코딩합니다. 세계 지식이 변화함에 따라 효과적인 배포는 점점 더 …
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[Paper] 픽셀 단위 다중모달 대조 학습을 이용한 원격 탐사 이미지
위성은 특히 지구 관측을 위해 위성 이미지 시계열(SITS)을 포함한 방대한 양의 데이터를 지속적으로 생성합니다. 그러나 대부분의 딥 러닝...
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[Paper] InfiniteWeb: GUI 에이전트 훈련을 위한 확장 가능한 웹 환경 합성
사용자를 대신해 그래픽 인터페이스와 상호작용하는 GUI agents는 실용적인 AI assistants를 위한 유망한 방향을 나타냅니다. 그러나 이러한 agents를 훈련하는 것은…
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[Paper] MORPHFED: 기관 간 혈액 형태학 분석을 위한 연합 학습
Automated blood morphology analysis는 저소득 및 중간소득 국가(LMICs)에서 혈액학 진단을 지원할 수 있지만, dataset shifts에 민감합니다.
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[Paper] 장애물 문제의 최적 제어를 위한 Single-Loop Bilevel Deep Learning 방법
Obstacle problems의 optimal control은 다양한 응용 분야에서 나타나며, 그 nonsmoothness, nonlinearity, 그리고 bilevel 구조 때문에 계산적으로 어려운 문제이다.
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강철, 센서 및 실리콘: 캐터필러가 현장에 Edge AI를 도입하는 방법
NVIDIA Rubin 플랫폼, 오픈 모델, 자율 주행: ...
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[Paper] PSO‑X 프레임워크에서 모듈과 그 상호작용의 영향을 정량화
PSO‑X 프레임워크는 입자 군집 최적화(particle swarm optimization)를 사용하여 단일 목표 연속 최적화 문제를 해결하기 위해 제안된 수십 개의 모듈을 통합합니다.
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[Paper] 계층별 Positional Bias in Short-Context Language Modeling
언어 모델은 종종 의미적 관련성과 무관하게 입력의 특정 위치에 있는 정보를 사용하는 경향을 보입니다. 위치 편향은 …
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[Paper] SearchAttack: 위험한 웹 정보 탐색 작업을 프레이밍하여 실제 위협에 대응하는 LLM Red-Teaming
최근 사람들은 고통을 겪으며 개방형(open) 및 지식 집약적(knowledge-intensive) 작업에서 LLMs의 신뢰성 격차를 점점 더 인식하게 되었고, 따라서 검색 기반(search-augmented)…
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[Paper] KDCM: 명시적 추론 구조를 통한 LLM의 환각 감소
대형 언어 모델(LLMs)에서 발생하는 환각을 완화하기 위해, 우리는 프롬프트에 의해 유발되는 오류에 초점을 맞춘 프레임워크를 제안합니다. 우리의 방법은 체인 스타일 k...