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[Paper] ASTRO: 동역학 기반 궤적 롤아웃을 통한 적응형 스티칭
오프라인 강화 학습(RL)은 사전 수집된 데이터셋으로부터 에이전트가 최적 정책을 학습하도록 합니다. 그러나, 최적이 아닌 및 단편적인 데이터를 포함하는 데이터셋은...
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[Paper] 단일 확률적 포워드 패스와 코드 생성을 이용한 베이지안 신경망의 가속 실행
머신러닝 모델은 진단, 날씨 예측, NLP, 자율 주행 등과 같은 분야에서 좋은 성능을 보이지만, 그들의 제한된 불확실성 처리...
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[Paper] 지속적인 인텔리전스 성장: Self-Training, Continual Learning, 및 SuperIntelliAgent의 Dual-Scale Memory
우리는 SuperIntelliAgent를 소개합니다. 이는 학습 가능한 작은 diffusion model(learner)과 고정된 large language model을 결합한 agentic learning framework입니다.
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[Paper] 실제 및 인공 취약점에 대한 One-Shot 패치 평가를 위한 LLMs
자동화된 취약점 패치는 소프트웨어 보안에 필수적이며, 최근 Large Language Models(LLMs)의 발전은 자동화된 …에 대한 유망한 역량을 보여줍니다.
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[Paper] LFM2 기술 보고서
우리는 LFM2, 효율적인 온‑디바이스 배포와 강력한 작업 능력을 위해 설계된 Liquid Foundation Models 패밀리를 소개합니다. 하드웨어‑인‑루프 아키텍처를 사용하여…
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[Paper] Quantized-Tinyllava: 새로운 멀티모달 파운데이션 모델이 효율적인 스플릿 러닝을 가능하게 한다
Split learning은 모델을 분산 디바이스에서 학습시켜 데이터 공유를 피함으로써 데이터 프라이버시 문제를 해결하는 방법으로 잘 알려져 있습니다, 따라서 데이터 공유를 초래하는…
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[Paper] MegaChat: 고품질 영업 챗봇 평가를 위한 합성 페르시아어 Q&A 데이터셋
이란의 중소기업(SMEs)은 점점 더 Telegram을 활용하여 판매를 진행하고 있으며, 실시간 참여가 전환에 필수적입니다. 그러나, dev...
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[Paper] 학습 보강 온라인 이분 매칭 in the Random Arrival Order Model
우리는 learning-augmented 설정에서, $n$개의 offline 정점과 $n$개의 online 정점을 갖는 random arrival order model에서 online unweighted bipartite matching 문제를 연구한다.
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[Paper] 계층형 AI-Meteorologist: 다중 규모 및 설명 가능한 Weather Forecast Reporting을 위한 LLM-Agent System
우리는 Hierarchical AI-Meteorologist를 소개합니다. 이는 LLM-agent 시스템으로, 계층적 forecast reasoning과 weather를 활용하여 설명 가능한 weather reports를 생성합니다. ...
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[Paper] Agentic AI 프레임워크 for 스마트 인벤토리 보충
현대 리테일에서는 의류, 식료품, 화장품, 냉동식품 등 다양한 제품이 제공되면서 수요를 예측하기 어렵고, ...
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[Paper] 구조화된 Knowledge Discovery Approach를 통한 Language Model Generation의 Interpretability 향상
Knowledge‑enhanced text generation은 내부 또는 외부 지식 소스를 활용하여 생성된 텍스트의 품질을 향상시키는 것을 목표로 합니다. While language models have...
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[Paper] 모든 토큰이 중요하다: 16M Ultra-Long Context 일반화 in Large Language Models
이 연구는 “Machines that Can Remember”를 구축하는 도전을 탐구하며, 장기 기억을 효율적인 초장기 컨텍스트 모델링 문제로 정의합니다. W...