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[Paper] 절차적 공정성 in Multi-Agent Bandits
다중 에이전트 다중 팔 밴딧(MA-MAB) 맥락에서 공정성은 종종 결과로 환원됩니다: 복지를 극대화하고, 불평등을 감소시키며, 혹은 효용을 균형 있게 만드는 것 등.
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[Paper] Action100M: 대규모 비디오 행동 데이터셋
시각 관찰로부터 물리적 행동을 추론하는 것은 물리적 세계에서 machine intelligence를 발전시키기 위한 기본적인 능력이다. 이를 달성하려면...
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[Paper] 스스로 레드 팀을 하라: Self-Play와 Reflective Experience Replay를 통한 Safety Alignment
대형 언어 모델(LLMs)은 놀라운 능력을 달성했지만, 안전 가드레일을 우회하도록 설계된 적대적 “jailbreak” 공격에 여전히 취약합니다.
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[Paper] 내재적 다국어 평가에서 형식과 의미
조건부 언어 모델에 대한 내재적 평가 지표인 perplexity나 bits-per-character와 같은 지표는 단일 언어 및 다국어 설정 모두에서 널리 사용됩니다....
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[Paper] 활성화 시그니처를 통한 Representation-Aware Unlearning: 억제에서 Knowledge-Signature Erasure까지
LLM에서 선택적인 지식 삭제는 GDPR 준수와 모델 안전성에 필수적이지만, 현재의 unlearning 방법은 행동 억제를 실제...
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[Paper] 병렬 다중 에이전트 시스템을 위한 Latency-Aware Orchestration 학습
Multi-agent systems (MAS)는 여러 에이전트를 조정함으로써 복잡한 추론을 가능하게 하지만, 다단계 실행 및 반복적인 … 때문에 높은 inference latency가 발생하는 경우가 많다.
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[Paper] Large Language Models를 탈옥 공격으로부터 방어하기 위한 In-Decoding Safety-Awareness Probing
대규모 언어 모델(LLMs)은 자연어 작업 전반에 걸쳐 인상적인 성능을 달성했으며 실제 응용 프로그램에 점점 더 많이 배치되고 있습니다. Despit...
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[Paper] 모델이 보고, 모델이 행동하나요? Code LLM에서 Bug-vs-Fix Preference에 대한 노출 인식 평가
Large language models는 코드 생성 및 디버깅에 점점 더 많이 사용되고 있지만, 그들의 출력에는 여전히 버그가 포함될 수 있으며, 이는 training data에서 비롯됩니다. Dist...
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GeForce NOW에서 Devolver Digital 게임으로 격리 구역을 생존하고 더 많은 것을 즐기세요
CES 2026에서의 NVIDIA NVIDIA는 CES에서 새로운 게임 발표를 연속적으로 공개하며 한 해를 시작했습니다. 여기에는 다음이 포함됩니다: - Linux와 Amazon Fire TV용 네이티브 GeForce NOW 앱
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[Paper] 에이전트 스킬 인 더 와일드: 대규모 보안 취약점에 대한 실증 연구
AI agent frameworks의 부상은 agent skills를 도입했으며, 이는 instructions와 executable code를 포함하는 modular packages로, agent capabilities를 dynamically extend합니다.
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[Paper] 열등한 개체 처리를 위한 Crisscross Search와 Sparrow Search를 모두 갖춘 Evolutionary Algorithms 앙상블
인공지능 분야에서 실수 파라미터 단일 목표 최적화는 중요한 방향이다. 차등 진화(Differential Evolution, DE)와 Co...
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[Paper] MHub.ai: 의료 영상에서 AI 모델을 위한 간단하고 표준화된 재현 가능한 플랫폼
Artificial intelligence (AI)는 이미지 분석을 자동화하고 임상 연구를 가속화함으로써 의료 영상 분야를 변혁시킬 잠재력이 있습니다. 그러나 연구는 …