machine learning research | EUNO.NEWS

1일 전 · ai

왜 reinforcement learning은 representation depth 없이 정체되는가 (그리고 NeurIPS 2025의 주요 요점들)

매년 NeurIPS는 수백 편의 인상적인 논문을 발표하고, 그 중 소수는 실무자들이 scaling, evaluation 및 system design에 대해 생각하는 방식을 은근히 재설정합니다....

#reinforcement learning #representation depth #NeurIPS 2025 #scaling laws #model evaluation #system design #machine learning research
5일 전 · ai

Attention Matrix의 글리치

Transformer 아티팩트의 역사와 이를 해결하기 위한 최신 연구. “Glitches in the Attention Matrix” 포스트는 Towards Data Science에 처음 게재되었습니다....

#transformers #attention mechanism #deep learning #machine learning research #model artifacts
1주 전 · ai

DatBench: 판별적이고 충실하며 효율적인 VLM 평가

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#vision-language models #VLM evaluation #benchmark #DatBench #discriminative evaluation #faithful metrics #efficient benchmarking #machine learning research #arXiv
2주 전 · ai

스캐폴딩에서 초인까지: Curriculum Learning이 2048과 테트리스를 해결한 방법

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#curriculum learning #reinforcement learning #deep learning #game AI #2048 #Tetris #machine learning research
3주 전 · ai

새로운 AI 시대를 항해하며: AGI 경쟁에서 DeepMind의 전략

개요: 인공 일반 지능(Artificial General Intelligence AGI)을 향한 전 세계적인 스프린트에서 매달이 중요합니다. Google DeepMind의 London labs에서는 이 경쟁이 마치 …처럼 느껴집니다.

#DeepMind #AGI #Artificial General Intelligence #AI strategy #large-scale models #machine learning research #AI scaling
1개월 전 · ai

Deep Learning이 Devil's Wheel을 만났을 때: European Roulette를 위한 RL (Part 1)

Part 1: The Theory, The Math, and The Architecture Disclaimer 만약 이 기술들 중 어느 하나로라도 수익을 내게 된다면, 나는 내 몫을 요구할 것이다. 진지하게…

#deep reinforcement learning #RL #European roulette #stochastic environments #machine learning research #simulation #probabilistic modeling #AI experimentation
1개월 전 · ai

OpenEvolve: LLM에게 진화를 통해 알고리즘을 발견하도록 가르치기

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#LLM #evolutionary algorithms #algorithm discovery #machine learning research #OpenEvolve
1개월 전 · ai

[Paper] 데이터 스트림에서 분류기 투표의 선형 독립성을 통한 앙상블 성능

앙상블 학습은 여러 기본 분류기를 결합함으로써 분류 성능을 향상시킵니다. 분류기의 수를 늘리는 것이 일반적으로 정확도를 향상시키지만…

#ensemble learning #data streams #linear independence #machine learning research #model sizing
1개월 전 · ai

[Paper] 오염된 학습 데이터를 위한 적응형 및 공격적 거부 기반 이상 탐지

오염된 데이터를 처리하는 것은 anomaly detection에서 중요한 과제이며, 전통적인 모델은 순수하게 정상 데이터만으로 학습한다고 가정합니다. 기존 방법은 mi...

#anomaly detection #adaptive rejection #contaminated data #machine learning research #unsupervised learning