· ai
[Paper] 자동 안전 운전 지시를 향한: 대규모 Vision Language Model 접근
대규모 비전-언어 모델(LVLMs)은 객체 탐지를 포함한 시각 정보를 필요로 하는 작업에서 고급 능력을 보여줍니다. 이러한 능력은…
-
- · ai
[Paper] Parameter-efficient Federated Edge Learning에서 Generalization Gap 해소
Federated edge learning (FEEL)은 협업 모델 훈련을 가능하게 하면서 데이터 보존을 ...
- · ai
[Paper] 소프트웨어 엔지니어링을 위한 AI: 가능성에서 증명으로
Vibe 코딩은 프로그래밍을 위한 AI 기술의 널리 선전되는 활용이지만, 두 가지 압도적인 장애물에 직면해 있습니다: 목표를 명시하는 어려움('prompt engineering'은…).
- · ai
[Paper] 안정성 경계에서의 스펙트럴 집중: 커널 연관 메모리의 정보 기하학
고용량 커널 Hopfield 네트워크는 극도의 안정성을 특징으로 하는 ‘Ridge of Optimization’를 나타낸다. 이전에는 ‘Spectral Concentration’과 연결되어 있었지만,…
- · ai
[Paper] Intelligent Neural Networks: 계층형 아키텍처에서 Graph-Organized Intelligence
생물학적 뉴런은 놀라운 지능을 보여줍니다: 내부 상태를 유지하고, 다른 뉴런과 선택적으로 소통하며, 복잡한 그...
- · ai
[Paper] 제한 없이 Equilibrium Propagation
우리는 Equilibrium Propagation (EP)을 무한소 교란의 한계에서 해방시키고, 지역 신용 할당을 위한 유한-교란 기반을 확립합니다. By...
- · ai
[Paper] 난이도 수준별 일반화 재검토: 그렇게 쉽지는 않다
우리는 대형 언어 모델(LLM)이 다양한 과제 난이도에 걸쳐 얼마나 잘 일반화되는지를 조사합니다. 이는 효과적인 데이터 선별 및 평가를 위해 핵심적인 질문입니다. E...
- · ai
[Paper] TraceGen: 3D 트레이스 공간에서의 세계 모델링은 교차 구현 비디오 학습을 가능하게 합니다
새로운 플랫폼과 새로운 장면에서 단 몇 개의 시연만으로 새로운 로봇 작업을 학습하는 것은 여전히 어려운 과제입니다. 다른 구현체—예를 들어 인간—의 비디오를 활용하면서도…
- · ai
[Paper] ToolOrchestra: 효율적인 모델 및 도구 오케스트레이션을 통한 지능 향상
Large language models are powerful generalists, yet solving deep and complex problems such as those of the Humanity's Last Exam (HLE) remains both conceptually ... (keep the source link unchanged) 대형 언어 모델은 강력한 제너럴리스트이지만, 인류 최후의 시험(HLE)과 같은 깊고 복잡한 문제를 해결하는 것은 개념적으로 여전히 …
- · ai
[Paper] G$^2$VLM: 기하학 기반 비전-언어 모델, 통합 3D 재구성 및 공간 추론
Vision-Language Models (VLMs)은 여전히 공간 지능에서 견고함이 부족하여 공간 이해 및 추론 작업에서 성능이 저조합니다. 우리는 ...
- · ai
[Paper] 매트릭스: 피어‑투‑피어 다중‑에이전트 합성 데이터 생성 프레임워크
Synthetic data has become increasingly important for training large language models, especially when real data is scarce, expensive, or privacy-sensitive. Many ...
- · ai
[Paper] 간섭 하에서 실험을 위한 진화 기반 모델
네트워크 시스템에서 인과 효과 추정은 데이터 기반 의사결정의 핵심입니다. 이러한 환경에서는 한 단위에 대한 개입이 다른 단위로 파급될 수 있으며, 이는 ...