대형 언어 모델(LLMs)은 추론 벤치마크에서 종종 강력한 성능을 보이지만, 최종 답변 정확도만으로는 그들이 충실히 실행하는지 여부를 보여주지 못한다...

자기 회귀형 Large Vision-Language Models (LVLMs)은 멀티모달 작업에서 놀라운 능력을 보여주지만, 'Visual Signal Dilution' 현상에 직면한다…

본 논문에서는 Vision Transformers (ViTs)를 위해 설계된 최소주의적 생성 사전학습 프레임워크인 Generative Language-Image Pre-training (GenLIP)을 제시합니다.

표 형식 데이터에서 다양한 가독성 높은 통계 차트를 생성하는 것은 LLM에게 여전히 어려운 과제이며, 많은 오류가 렌더링 후에 드러나고 감지되지…

Gaze estimation 방법은 일반적으로 facial appearances를 사용하여 사람의 시선 방향을 예측합니다. 그러나 이전 연구들은 세 가지 주요 과제가 …

인간은 목표가 있는 계획을 실행함으로써 문제를 해결하지만, 대형 언어 모델(LLMs)은 구조화된 워크플로 실행에 여전히 신뢰할 수 없습니다. 우리는 RunAgent를 제안합니다.

배경: 환자용 의료 챗봇은 retrieval-augmented generation (RAG)을 기반으로 하여 접근 가능하고 근거 있는 건강 정보를 제공하기 위해 점점 더 많이 홍보되고 있다.

딥러닝의 발전으로 medical image processing은 임상 연구를 지원하는 데 널리 사용되고 있다. 이 논문은 denoising 문제에 초점을 맞춘다...

Key-Value (KV) 캐시는 현대 대형 비전‑언어 모델(LVLM)에서 추론을 위한 사실상의 구성 요소가 되었습니다. 이는 디코딩 효율성을 향상시키면서도…

!Ansh Guptahttps://media2.dev.to/dynamic/image/width=50,height=50,fit=cover,gravity=auto,format=auto/https%3A%2F%2Fdev-to-uploads.s3.amazonaws.com%2Fuploads%2Fu...

표현 및 유사성 학습이 강화학습(RL)의 샘플 효율성을 향상시켰지만, 이들은 정책 업데이트를 형성하는 데 거의 사용되지 않는다.

GIScience에서 신뢰할 수 있는 공간 분석은 좌표 의미, 토폴로지, 단위 및 지리적 타당성을 유지하는 것을 필요로 합니다. 현재 LLM 기반 GIS 시스템은 …

3D 월드 생성은 몰입형 콘텐츠 제작이나 자율 주행 시뮬레이션과 같은 응용 분야에 필수적입니다. 최근 3D 월드 생성 분야의 발전은 ...

생체역학 시스템에서 관찰 가능한 성능은 종종 기본 시스템 조직의 프록시로 사용됩니다. 그러나 이 가정은 암묵적으로 상관관계를 전제로 합니다.

다중언어 음성 클로닝에 사용되는 스피커 인코더는 오디오가 어떤 스크립트로 발화되었든 동일한 화자를 동일하게 처리해야 합니다. Off-the-shelf...

온라인 플랫폼, influence operations, 그리고 political rhetoric에서는 종종 pro-social sentiment(예: advocacy, helpfulness, co…)을 포함한 혼합된 감정을 유도한다.

Urban perception은 사람들이 도시 환경을 주관적으로 평가하는 방식을 설명하며, 이는 도시가 경험되고 이해되는 방식을 형성합니다. 기존의 computational approa...

우리는 예산이 제한된 조합적 다중 팔 밴딧에서 전 밴딧 피드백(full‑bandit feedback)을 사용하는 공정성(meritocratic fairness)을 위한 새로운 프레임워크(BCMAB‑FBF)를 제안한다. 반면에 반‑밴딧…

이 논문은 비파라미터 도메인에서 2D Helmholtz 방정식을 해결하는 방법을 다루며, DeepONet 기반의 physics‑informed neural operator network를 활용합니다.

Reward models (RMs)은 언어 모델(LM) 사후 훈련 플레이북에서 없어서는 안 될 요소가 되었으며, 정책 정렬과 테스트 시 스케일링을 가능하게 합니다. Res...

Monte Carlo Tree Search (MCTS)는 협력적인 다중 에이전트 도메인에서 확장이 공동 행동의 지수적으로 큰 집합을 고려해야 하기 때문에 확장성이 좋지 않습니다, sev...

Edge detection은 디지털 이미지에서 강도가 급격히 변하는 지점을 식별하여 객체 경계나 구조적 특징을 나타냅니다. Corners는…

LLMs는 예측 작업과 복잡한 추론 작업에서 뛰어나지만, 많은 고부가가치 배포는 불확실성 하에서의 의사결정에 의존합니다. 예를 들어, 어떤 도구를 호출할지 결정하는 경우가 있습니다.

Agentic AI architectures는 LLM에 외부 도구를 결합하여 강력한 능력을 발휘합니다. 그러나 도구 사용이 항상 유익한 것은 아니며, 일부 호출은 중복될 수 있습니다.

Hierarchical Gaussian Filtering (HGF) 네트워크는 에이전트 환경의 숨겨진 상태에 대한 사후 분포(신념)를 효율적으로 업데이트할 수 있게 합니다.

Large language models (LLMs)은 금융 시나리오에 점점 더 많이 적용되고 있습니다. 그러나 이들은 불법 활동을 조장하는 것을 포함한 해로운 출력을 생성할 수 있습니다.

Large language model (LLM) agents는 일관된 personalization을 위해 long-term user memory가 필요하지만, 제한된 context windows가 evolving preferences를 추적하는 것을 방해한다.

Distributed blackbox consensus optimization은 multi-agent systems에서 기본적인 문제이며, 에이전트는 local objective만을 사용하여 global objective를 향상시켜야 합니다.

Sequence learning은 temporally indexed representation space에서 similarity-based retrieval로 축소되며, 이는 모든 sequence model에 대한 제약일 뿐, …의 속성이 아니다.

엘론 머스크는 이 재판을 원했던 사람이다. 그는 몇 달 동안 OpenAI가 “비영리 단체를 훔쳤다”고 주장했으며, 자신이 그 중 하나의 실제 추진력이었다고 말했다…

대규모 언어 모델(Large Language Models, LLMs)에 대한 스케일링 법칙은 모델 품질이 계산 규모와 함께 향상된다는 것을 입증하지만, 엣지 배포는 엄격한 제약을 가한다.

AI 에이전트는 작업당 수십에서 수백 번의 연쇄된 LLM 호출을 실행하지만, GPU 스케줄러는 각 호출을 독립적으로 처리하고 중간 상태의 기가바이트를 버립니다 ...

high efficiency의 continuous solar energy harvesting을 활용하여, space data centers는 에너지 집약적인 대규모 ...을 실행하기 위한 유망한 플랫폼으로 구상되고 있다.

Code generation은 주어진 프로그래밍 요구사항으로부터 자동으로 source code를 생성하는 것을 목표로 하며, 소프트웨어 개발을 크게 향상시킬 잠재력을 가지고 있다.

Agent skills -- 구조화된 지시, 스크립트 및 레퍼런스 패키지로, 모델 자체를 수정하지 않고 대형 언어 모델(LLM)을 보강합니다 -- …

스파이킹 뉴럴 네트워크(SNN)는 에너지 효율적이며 생물학적으로 기반한 계산을 위한 유망한 프레임워크를 제공하지만, 깊은 재귀…

그녀가 어렸을 때, MIT 4학년인 Olivia Honeycutt는 버밍햄 외곽 알라바마 시골에 있는 조부모님의 농장에서 여름을 보냈다. 실용적이고 문화적인...

Kernel Logistic Regression (KLR)에 기반한 고용량 연관 기억은 강력한 저장 능력을 보여주지만, 동역학적 및 기하학적 메커니즘은 …

Public inference benchmarks는 모델 및 provider 수준에서 AI 시스템을 비교하지만, 실제 배포 결정을 내리는 단위는 endpoint입니다: ...

John Laurenson – 비즈니스 리포터, 파리

Runpod Flash: 서버리스 GPU 인프라에서 AI 개발 가속화 Runpod, AI 개발을 위해 구축된 고성능 클라우드 컴퓨팅 및 GPU 플랫폼...

Driving world models는 환경 역학을 시뮬레이션함으로써 자율 주행을 위한 핵심 기술로 작용합니다. 그러나 기존 접근 방식은 주로…

Human-robot collaboration은 주로 dyadic 또는 sequential settings에서 연구되어 왔습니다. 그러나 실제 가정에서는 다수의 인간이 참여하는 multiadic collaboration이 필요합니다, 여기서 여러 인간…

희소하고 포즈가 지정되지 않은 이미지로부터 3D 장면을 재구성하는 것은 조명 변화와 일시적인 가림 현상이 있는 실제 환경에서 여전히 어려운 과제이다. 기존...

Vision-Language-Action (VLA) 모델은 복잡한 로봇 조작을 위해 점점 더 추론 메커니즘을 통합해 왔습니다. 그러나 기존 접근 방식은 c...

우리는 Fréchet Distance(FD)가 오랫동안 훈련 목표로서 비현실적이라고 여겨졌지만, 실제로는 표현 공간에서 효과적으로 최적화될 수 있음을 보여준다. 우리의 i...

가장 친숙한 균형 개념들, 예를 들어 Nash와 correlated equilibrium는 단일 플레이어가 일방적으로 행동을 바꾸어 자신의 효용을 향상시킬 수 없다는 것만을 보장합니다.

최근 시각 생성 모델들은 사진실감(photorealism), 타이포그래피(typography), 지시 수행(instruction following), 그리고 인터랙티브 편집(interactive editing)에서 큰 진전을 이루었지만, 여전히 …에 어려움을 겪고 있다.