학습된 분포의 기하학을 이해하는 것은 확산 모델을 개선하고 해석하는 데 근본적이지만, 그들의 …

Automated test generation은 소프트웨어 품질 보증에 필수적이며, coverage rate는 철저한 테스트를 보장하기 위한 핵심 metric으로 작용합니다. 최근 발전…

복잡한 medical appointment scheduling의 최적화는 다중 센터 healthcare environments에서 여전히 중요한 운영 과제로 남아 있으며, 여기서 clinical s...

Differentially private federated learning은 근본적인 긴장에 직면합니다: client data를 보호하는 privacy protection mechanisms가 동시에 정량화 가능한…

딥러닝을 활용하여 차량 라우팅 문제에 접근하는 Neural routing solvers (NRSs)는 실용적인 적용에 있어 눈에 띄는 잠재력을 보여주었습니다. By ...

표지 이미지: Resisting the Eye of the Machine: A Reflection on AI and Data Ownership https://media2.dev.to/dynamic/image/width=1000,height=420,fit=c...

질문: AI 시스템 설계 및 엔지니어링 전문가가 되기 위해 소프트웨어 공학을 전공하는 학생이 읽어야 할 책은 무엇인가요? 복잡한 수학을 다루는 책을 말하는 것이 아니라…

Test-time training (TTT)와 KV binding을 시퀀스 모델링 레이어로 사용하는 것은 일반적으로 키-값 매핑을 기억하는 온라인 메타러닝의 한 형태로 해석됩니다.

시각 강화 학습은 로봇공학에 매력적이지만 비용이 많이 듭니다 — 오프-폴리시 방법은 샘플 효율적이지만 느리고, 온-폴리시 방법은 병렬화가 잘 되지만…

Embodied LLMs는 로봇에 고수준 작업 추론 능력을 부여하지만, 무엇이 잘못됐는지 혹은 그 이유를 반성할 수 없으며, 이로 인해 배포가 일련의 독립적인 …

Transformer 모델을 사용하여 긴 시퀀스를 효율적으로 처리하려면 일반적으로 컨텍스트 병렬성을 통해 가속기들 간에 계산을 분할해야 합니다. The domin...

우리는 최근 ~cite{CKKMS24}에 의해 도입된 smoothed agnostic learning의 복잡성을 연구한다. 여기서 learner는 목표 …에서 가장 좋은 classifier와 경쟁한다.