Instruction-based video editing은 급속한 발전을 이루었지만, 현재 방법들은 자연어가 본질적으로 … 때문에 정밀한 시각적 제어에 어려움을 겪는다.

SageAttention와 같은 Low-bit attention은 모델 추론을 가속화하는 효과적인 접근법으로 부상했지만, 학습에 대한 적용 가능성은 여전히 낮다.

Retrieval-Augmented Generation (RAG) 시스템은 일반적으로 multi‑query retrieval와 reciprocal rank fusion (RRF)과 같은 retrieval fusion 기술을 채택하여 …

범죄 관련 문서에서 중요한 정보를 추출하는 것은 법 집행 기관에게 매우 중요한 과제입니다. Named-Entity Recognition (NER)은 ...

스케일링 법칙은 더 많은 데이터로 훈련된 대형 모델이 일관되게 소형 모델보다 성능이 우수하다고 가정합니다—이는 컴퓨터 비전에서 모델 선택을 주도하는 가정이지만 …

현대 언어 모델은 제한된 컨텍스트 내에서 추론하며, 이는 장기 추론에 대한 근본적인 장벽이 되는 고유한 제약입니다. 우리는 재귀를 ...

Think-Answer 리저버와 같은 DeepSeek‑R1은 해석 가능한 내부 추론을 활용하여 눈에 띄는 진전을 이루었습니다. 그러나 빈번하게 존재하는 ...

멀티모달 검색은 이질적인 모달리티에 걸친 쿼리에서 정보를 집계하여 원하는 타깃을 검색하는 작업이다. 최첨단 멀티모달…

최첨단 대형 언어 모델(LLM)인 GPT-5와 Gemini-2.5에 대한 접근은 종종 높은 가격, 결제 장벽 및 지역 제한으로 인해 방해받습니다. T...

우리는 시간 전반에 걸쳐, 높은 확률로, stochastic gradient 로 훈련된 two-layer neural network 의 예측 간 불일치를 정량화한다.

도구 사용 에이전트를 훈련하는 것은 일반적으로 결과 기반 필터링에 의존한다: 성공적인 궤적에 대한 Supervised Fine-Tuning (SFT)과 Reinforcement Learning (RL) …

우리는 Legal RAG Bench를 소개한다. 이는 법률 RAG 시스템의 엔드‑투‑엔드 성능을 평가하기 위한 벤치마크 및 평가 방법론이다. 벤치마크로서 Legal RAG Bench는…