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[Paper] 코드 관련 작업을 위한 언어 모델의 발전
최근 언어 모델(LMs)의 발전은 다양한 소프트웨어 엔지니어링 작업에서 큰 진전을 이끌어냈습니다. 그러나 기존 LMs는 여전히 ...
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머신러닝에서 벡터 공간이란? (수학과 직관 포함)
Machine‑Learning과 Vector Spaces: 머신러닝에서는 데이터가 종종 Vector Spaces에 표현되어 덧셈, 결합과 같은 수학적 연산을 수행할 수 있게 합니다.
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[Paper] Phasor Agents: Three-Factor Plasticity와 Sleep-Staged Learning을 포함한 Oscillatory Graphs
Phasor Agents는 내부 상태가 Phasor Graph인 동적 시스템이며, 이는 결합된 Stuart‑Landau 진동자들의 가중 그래프이다. Stuart‑Landau 진동자는...
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[Paper] 자원 제한형 로봇 플랫폼에 Autonomous Agents 임베딩
많은 임베디드 디바이스는 자원 제약과 동적 환경에서 동작하며, 로컬 의사결정 능력이 필요합니다. 디바이스가 인...
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[Paper] 경량 테스트 시 적응을 위한 EMG 기반 제스처 인식
표면 근전도(EMG)의 신뢰할 수 있는 장기 디코딩은 전극 이동, 근육 피로 및 자세 변화에 의해 발생하는 신호 드리프트로 인해 방해받는다. While...
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[Paper] 고도로 손상된 데이터에서 강인한 물리 발견: 비선형 슈뢰딩거 방정식에 적용된 PINN 프레임워크
우리는 심각한 잡음 조건 하에서 비선형 슈뢰딩거 방정식(NLSE)으로부터 물리적 파라미터를 복원할 수 있는 deep learning 프레임워크를 시연한다....
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[Paper] SWE 에이전트를 위한 컨텍스트 검증기로서의 Agentic Rubrics
검증은 에이전트를 개선하는 데 중요합니다: 이는 Reinforcement Learning을 위한 보상 신호를 제공하고 Test-Time Scaling을 통한 추론 시 이점을 가능하게 합니다.
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[Paper] Agent Drift: 장기 상호작용에서 다중 에이전트 LLM 시스템의 행동 저하 정량화
멀티 에이전트 대형 언어 모델 (LLM) 시스템은 복잡한 작업 분해와 협업 문제 해결을 위한 강력한 아키텍처로 부상했습니다. 그러나,…
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[Paper] 임상 데이터가 MEDS? 우리 OWL이 의미를 파악한다
machine learning을 healthcare data에 적용하는 것은 종종 standardized하고 semantically explicit representation이 부족하여 제한을 초래한다.
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[Paper] Scanner-Induced Domain Shifts가 병리학 파운데이션 모델의 견고성을 약화시킨다
Pathology foundation models (PFMs)은 computational pathology의 중심이 되었으며, whole-slide images에서 feature extraction을 위한 general encoders를 제공하는 것을 목표로 합니다.
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[Paper] FLEx: Few-shot 언어 설명을 활용한 언어 모델링
Language models는 수학 문제 해결부터 open-domain question answering에 이르기까지 다양한 작업에서 효과적이 되었습니다. 그러나 여전히 실수를 저지릅니다, ...
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[Paper] Klear: 통합 멀티태스크 오디오-비디오 공동 생성
Audio-video joint generation은 빠르게 진행되었지만, 여전히 상당한 도전 과제가 남아 있습니다. 비상업적 접근 방식은 여전히 audio‑visual asynchrony, …