AI agents의 역량을 software development에 완전히 활용하려면 software ecosystem 자체에 대한 재고가 필요합니다. 이를 위해 이 논문은 …

Internet measurement은 두 가지 과제에 직면해 있습니다: 복잡한 분석은 도구들의 expert-level orchestration을 필요로 하지만, 구문적으로 올바른 implementations이라 하더라도 …

확산 모델이 어떻게 작동하는지 궁금해 본 적 있나요? 프롬프트를 입력하면 마법처럼 몇 초에서 몇 분 안에 사진이나 비디오가 생성됩니다. Forward Diffusion Di...

AI 사전은 계속해서 커져만 가고 있다 작성자: Alex Perry https://mashable.com/author/aperry – Tech Reporter 2026년 2월 24일 게시! Alex Perry – M...

Federated Learning (FL)은 다수의 클라이언트가 협력하여 전역 Machine Learning (ML) 모델을 ...

LLM 에이전트는 코드 실행, 도구, 그리고 최근에 도입된 에이전트 스킬 기능에 의해 빠르게 진화하고 있습니다. 스킬은 사용자가 LLM 애플리케이션을 확장할 수 있게 합니다.

우리는 훈련된 분류기 앙상블에 대한 사후 보정 불확실성을 연구한다. 구체적으로, 우리는 aleatoric(라벨 노이즈)과 epistemic(모델) 불확실성을 모두 고려한다.

Mean Field Games (MFGs)은 대규모 인구 모델에서 상호작용을 모델링하기 위한 원칙적인 프레임워크를 제공합니다: 규모가 커짐에 따라 인구 동역학은 결정론적으로 변합니다,…

대형 언어 모델(LLMs)의 부상과 함께, 이들은 Retrieval‑Augmented Generation(RAG)과 같은 응용 분야에서 중요한 역할을 하게 되었습니다. 그러나 이러한 …

Epidemiological models는 vaccination status, mask usage, social distancing adherence와 같은 self-reported 행동 데이터를 점점 더 많이 활용하여 질병 확산을 예측한다.

현재 대규모 모델 추론을 위한 강화 학습(reinforcement learning) 목표는 주로 기대 보상(expected rewards)을 최대화하는 데 초점을 맞추고 있습니다. 이 패러다임은 도메인에 과적합될 수 있습니다.

목표: 불필요한 추론을 피하면서 대형 언어 모델(LLMs)을 활용한 의료 질문 응답(MedQA)의 효율성을 향상시키는 것.