다국어 대형 언어 모델(Large Language Model, LLM) 평가의 신뢰성은 현재 번역된 벤치마크의 일관되지 않은 품질 때문에 손상되고 있습니다. 기존의 …

생성 AI(GenAI)의 발전으로 이미지의 무단 사용을 방지하기 위한 다양한 보호 전략이 개발되었습니다. 이러한 방법들은 ...

오픈소스 네이티브 GUI 에이전트는 여전히 장기 탐색 작업에서 클로즈드소스 시스템에 뒤처진다. 이 격차는 두 가지 제한에서 비롯된다: 고‑q…

암석-유체 상호작용을 모델링하려면 흐름 거동과 유체의 반응을 예측하기 위해 편미분 방정식(PDEs) 집합을 풀어야 합니다 wi...

많은 응용 분야에서 전체 인구보다 더 오래 혹은 더 짧게 생존하는 하위 집단을 식별하는 것이 중요합니다. 예를 들어 의학에서는, it al...

Cardiovascular disease (CVD)는 전 세계적인 주요 보건 과제 중 하나로, 전 세계에서 1900만 명 이상의 사망을 차지합니다. 이를 해결하기 위해, 여러…

인간 피드백을 활용한 강화 학습(RLHF)은 대형 언어 모델(LLM)을 인간의 선호에 맞추는 데 중요한 역할을 합니다. RLHF를 사용한 ...

대형 언어 모델(LLMs)은 직장 커뮤니케이션을 “전문화”하기 위해 점점 더 많이 활용되고 있으며, 이는 종종 언어 정체성을 희생시킵니다. 우리는 ‘Cultu…’ 를 소개합니다.

객체 환각은 대형 비전-언어 모델(LVLMs)에서 중요한 문제로, 출력에 입력 이미지에 존재하지 않는 객체가 포함되는 경우를 말합니다. 자연스러운…

Deep neural networks (DNNs)는 엣지 또는 모바일 디바이스에서 고급 작업을 수행하는 데 필수적이지만, 그 배포는 종종 심각한 자원 제약으로 인해 방해받는다.

우리는 mean estimation의 기본 과제를 mean‑shift contamination이 존재하는 상황에서 연구한다. mean‑shift contamination 모델에서, adversary는 데이터를 교체할 수 있다.

소형 언어 모델(SLM)은 비용, 지연 시간, 적응성 측면에서 매력적인 장점을 제공하지만, 지금까지 장기적인 소프트웨어…