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[Paper] 교차 모달 충돌 하에서 대규모 멀티모달 모델의 추론 일관성 분석
대형 멀티모달 모델(LMMs)은 체인‑오브‑소트(Chain‑of‑Thought, CoT)를 통해 비디오 추론에서 인상적인 능력을 보여주었습니다. 그러나 그들의 추론의 견고성은…
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[Paper] 이산-연속 격차 연결: 결합 매니폴드 이산 흡수 Diffusion을 통한 통합 멀티모달 생성
생성 모델링을 이산 데이터(텍스트)를 위한 자동회귀 접근법과 연속 데이터(이미지)를 위한 확산 접근법으로 양분하는 것은 …
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[Paper] 엣지 GPU‑NDP 시스템에서 효율적인 MoE 추론을 위한 스케줄링 프레임워크
Mixture-of-Experts (MoE) 모델은 model capacity를 active computation으로부터 분리함으로써 edge deployment를 용이하게 하지만, 그들의 큰 memory footprint는 필요성을…
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[Paper] 작은 언어 모델을 사용해 머신러닝 파이프라인 구조를 리버스 엔지니어링
배경: 소스 코드에서 Machine Learning (ML) pipelines를 구성하는 단계들을 추출하는 것은 데이터 사이언스 실무에 대한 더 깊은 이해를 얻는 데 핵심이다.
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창고에서 지갑까지: 소매 및 CPG 분야 AI의 새로운 현황 조사, AI가 공급망과 고객 경험을 재구성하는 방식 밝혀내다
AI가 소매 및 소비재(CPG) 분야에 미치는 영향 AI는 소매와 CPG 운영을 다음과 같이 재구성하고 있습니다: - Customer analysis & segmentation – 하이퍼‑퍼스널라이제이션을 가능하게 함...
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[Paper] Monaas: Mobile Node as a Service for TSCH 기반 산업용 IoT 네트워크
IEEE802.15.4 표준의 Time‑Slotted Channel Hopping (TSCH) 모드는 초고 수준의 종단 간 신뢰성과 저전력 소비를 제공하여 fi...
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[Paper] 실험실에서 실제 적용까지: 레포지토리 수준에서 Agentic Code Reasoning Benchmarking
대형 언어 모델(LLMs)이 자율 에이전트로 진화함에 따라, 저장소 수준의 추론을 평가하고, 방대한 ...
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[Paper] 시계열 예측을 위한 Recurrent Neural Networks 재고: Prediction-Oriented Proximal Policy Optimization을 활용한 Reinforced Recurrent Encoder
Time series forecasting은 현대 공학 정보 시스템에서 다양한 산업 분야의 의사결정을 지원하는 데 중요한 역할을 합니다, 여기서 Rec...
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[Paper] 로컬 그래디언트 규제가 클라이언트 이질성 하에서 Federated Learning을 안정화한다
Federated learning (FL)은 원시 데이터를 공유하지 않고 분산된 클라이언트 간에 협업 모델 학습을 가능하게 하지만, 그 안정성은 근본적으로 도전받고 있다…
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맥킨지와 General Catalyst 임원들, ‘한 번 배우고 영원히 일한다’는 시대는 끝났다고 말한다
Calacanis, General Catalyst의 Taneja, 그리고 McKinsey의 Sternfels는 AI가 기술과 노동력을 어떻게 재편하고 있는지 논의했습니다....
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[Paper] 다중 스케일 Place Fields를 이용한 매핑 및 목표 지향 내비게이션을 위한 강화 학습 기반 모델
복잡하고 부분적으로 관측 가능한 환경에서의 Autonomous navigation은 로봇공학에서 여전히 핵심 과제입니다. 여러 bio‑inspired 모델의 mapping 및 navigation이 …
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[Paper] 진화하는 프로그래매틱 스킬 네트워크
우리는 에이전트가 실행 가능한 스킬의 확장되는 라이브러리를 구축하고 다듬으며 재사용해야 하는 open-ended embodied environments에서 지속적인 skill acquisition을 연구합니다...