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[Paper] LLM-as-a-Judge 평가를 올바르게 보고하는 방법
대형 언어 모델(LLMs)은 인간을 대신해 평가자로 점점 더 많이 사용되고 있습니다. 확장 가능하지만, 그들의 판단은 불완전한 specificity와 s...
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[Paper] MortgageLLM: 잔여 지시 전이, 정렬 튜닝 및 작업별 라우팅을 통한 도메인 적응 사전 학습
대형 언어 모델(LLM)은 일반 분야 전반에 걸쳐 뛰어난 역량을 보여주지만, 모기지 금융과 같은 전문 분야에 적용하는 데는 …
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[Paper] 인컨텍스트 학습에서 의미적 앵커: 왜 작은 LLM은 레이블을 뒤집을 수 없는가
인컨텍스트 학습(ICL)이 사전 학습된 라벨 의미를 무시할 수 있는가, 아니면 기존의 의미 백본을 단순히 정제하는 수준에 머무르는가? 우리는 이 질문을 …
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[Paper] RosettaSpeech: 단일 언어 데이터에서 제로샷 음성‑음성 번역
The scarcity of parallel speech corpora critically hampers speech-to-speech translation (S2ST), often forcing reliance on complex, multi-stage pipelines. This p...
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[Paper] 대형 오디오 언어 모델에서 오디오 토큰 압축을 향하여
대형 오디오 언어 모델(LALM)은 음성 인식부터 일반 오디오 이해에 이르기까지 다양한 작업에서 인상적인 성능을 보여줍니다. 어떻게…
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[Paper] SpaceX: 개발자 생산성을 위한 SPACE 모델을 활용한 메트릭 탐색
이 실증적 연구는 결정론적이며 단일 차원적인 생산성 휴리스틱의 한계를 밝히기 위해 SPACE 프레임워크를 운영함으로써 ...
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[논문] 잔차 하이브리드 양자‑클래식 모델을 위한 읽기 측면 바이패스
Quantum machine learning (QML)은 컴팩트하고 표현력이 풍부한 표현을 제공할 것을 약속하지만, 측정 병목 현상—좁은 양자‑클래식 읽기…에 시달린다.
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[Paper] 인프라 재건 프로그램 관리에 머신러닝 적용
이 논문의 목적은 엔지니어링 인프라 재구축의 효율성을 향상시키기 위한 adaptive decision‑making support model을 설명하는 것이다.
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[Paper] 사전 학습으로 이득 얻기: 깨끗한 라벨 없이도 강인한 학습
Training deep networks with noisy labels leads to poor generalization and degraded accuracy due to overfitting to label noise. Existing approaches for learning ... 노이즈가 있는 레이블로 딥 네트워크를 학습하면 레이블 노이즈에 과적합하여 일반화 성능이 저하되고 정확도가 떨어집니다. 기존의 학습 접근법은 ...
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[Paper] 순위 강화 이상 탐지: 능동 학습 지원 어텐션 적대적 이중 오토인코더 사용
Advanced Persistent Threats (APTs)는 은밀하고 장기적인 특성 때문에 사이버 보안에서 상당한 도전을 제기합니다. 현대의 감독 학습 방법은 …
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[Paper] Java에서 자동화된 단위 테스트 생성 및 평가를 위한 LLMs: AgoneTest Framework
Unit testing은 소프트웨어 개발에서 필수적이지만 자원이 많이 소모되는 단계로, 개별 코드 유닛이 올바르게 작동하는지를 보장합니다. 이 논문은 Agone을 소개합니다.
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[Paper] NNGPT: 대형 언어 모델을 활용한 AutoML 다시 생각하기
Building self-improving AI systems remains a fundamental challenge in the AI domain. We present NNGPT, an open-source framework that turns a large language mode...