자율적이고 다목적 전체 몸체 whole-body loco-manipulation을 달성하는 것은 인간형 로봇을 실용적으로 유용하게 만드는 데 핵심적인 장벽으로 남아 있습니다. 그러나 기존 접근 방식은 fu...

상호작용과 경험으로부터 수행하고 학습하는 능력은 로봇공학에서 핵심적인 과제로, 노동 집약적인 인간 ...에 대한 확장 가능한 대안을 제공합니다.

인간 이동 경로는 공중 보건 및 사회 과학 분야에서 널리 연구되고 있으며, 다양한 인구통계학적 그룹이 현저히 다른 이동성을 보입니다 ...

Feedforward geometric foundation models는 짧은 윈도우 재구성에서 강력한 성능을 달성하지만, 이를 분 단위 길이의 비디오로 확장하는 데는 quadratic attention에 의해 병목 현상이 발생합니다.

대류 지배적인 비정상 수송 현상의 수치 시뮬레이션은 급격한 구배와 전파되는 … 때문에 상당한 계산상의 도전 과제를 제기한다.

언어 모델(LMs)을 에이전트로 장기 컨텍스트 작업에 배치하는 것이 가속화됨에 따라 목표 드리프트에 대한 철저한 이해가 필요합니다: 에이전트의 …

AI algorithms for imperfect-information games는 일반적으로 개별 게임에 대한 performance metrics를 사용하여 비교되며, 이는 robustness를 평가하기 어렵게 만든다.

Autoregressive decoding은 그 순차적 특성 때문에 병목 현상이 발생합니다. Speculative decoding은 빠른 draft 모델을 사용하여 추론을 가속화하는 표준적인 방법이 되었습니다.

생성형 인공지능(AI)은 형성 피드백에 대한 확장 가능한 지원을 제공하지만, 대부분의 AI‑generated 피드백은 작성된 task‑specific rubrics에 의존합니다...

통합 멀티모달 모델은 최근 강력한 생성 능력을 보여주었지만, 생성이 이해를 향상시키는지, 그리고 언제 향상시키는지는 아직 명확하지 않습니다. Exi...

우리는 encoder--decoder 감소 차원 모델에서 학습된 잠재 표현에 대한 geometric regularization 전략을 조사합니다. 고정된 실험 설정에서 ...

클러스터 수를 선택하는 것은 비지도 학습에서 여전히 근본적인 과제이다. 기존 기준들은 일반적으로 단일 “optimal” 파티션을 목표로 한다, …