1주 전 · 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 ...

1주 전 · ai

[Paper] 통신 렌즈를 통해: 모든 훈련 샘플이 중요한가?

통신 분야에서 AI의 부상은 라디오 액세스 네트워크 최적화부터 사용자 경험 관리에 이르기까지 데이터 양과 학습 요구를 급격히 증가시켰습니다...

1주 전 · ai

[Paper] Vision Transformers에서 비단조 스케일링 메커니즘

Deeper Vision Transformers는 종종 얕은 모델보다 성능이 떨어지며, 이는 일반적인 스케일링 가정에 도전합니다. ViT-...에 대한 체계적인 실증 분석을 통해 이를 조사합니다.

1주 전 · ai

[Paper] Qwen3-VL 기술 보고서

우리는 Qwen 시리즈 중 현재까지 가장 뛰어난 비전‑언어 모델인 Qwen3‑VL을 소개합니다. 이 모델은 다양한 멀티모달 벤치마크 전반에 걸쳐 우수한 성능을 달성합니다.

1주 전 · ai

[Paper] 스케일에 구애받지 않는 콜모고로프‑아놀드 기하학 in 신경망

Freedman과 Mulligan의 최근 연구에 따르면, 얕은 다층 퍼셉트론이 Kolmogorov‑Arnold 기하학적(KAG) 구조를 자발적으로 개발한다는 것이 입증되었습니다. 이는 t… 동안에 발생합니다.

1주 전 · ai

[Paper] AI에서 알고리즘적 진보의 기원에 관하여

Algorithms have been estimated to increase AI training FLOP efficiency by a factor of 22,000 between 2012 and 2023 [Ho et al., 2024]. Running small-scale ablati... → 알고리즘은 2012년부터 2023년 사이에 AI 훈련 FLOP 효율성을 22,000배 향상시킨 것으로 추정됩니다 [Ho et al., 2024]. 소규모 ablati...

1주 전 · ai

[Paper] TAB-DRW: 생성형 테이블 데이터를 위한 DFT 기반 강인 워터마크

생성 AI의 부상으로 의료, 금융, 공공 정책 등 분야에서 고충실도 합성 표형 데이터의 생산이 가능해졌으며, ...

1주 전 · ai

[Paper] 차원 축소를 통한 LLM 잠재 공간 기하학 시각화

Large language models (LLMs) achieve state-of-the-art results across many natural language tasks, but their internal mechanisms remain difficult to interpret. I...

1주 전 · ai

[Paper] 대형 언어 모델에서 선천적 계획의 한계에 대하여

Large language models (LLMs) achieve impressive results on many benchmarks, yet their capacity for planning and stateful reasoning remains unclear. We study the...

1주 전 · ai

[Paper] AI 기반 하이브리드 사이버-물리 프레임워크를 이용한 스마트 그리드의 적응형 제어

스마트 그리드는 고전적인 전력 인프라와 첨단 통신 네트워크 및 스마트 제어를 결합하여 사이버-물리 환경을 구축합니다.

1주 전 · ai

[Paper] 폐쇄‑루프 엔드‑투‑엔드 자율 주행을 위한 모델 기반 정책 적응

엔드‑투‑엔드(E2E) 자율주행 모델은 오픈‑루프 평가에서 강력한 성능을 보여왔지만, 종종 연쇄 오류와 일반화 부족으로 어려움을 겪는다.

1주 전 · ai

[Paper] 언제 멈출지 학습: Adaptive Latent Reasoning via Reinforcement Learning

Latent reasoning은 Transformer 언어 모델에서 새로운 개발을 의미하며, chain-of-thought에 비해 추론 길이를 압축하는 잠재력을 보여주었습니다.