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[Paper] 반사실적 공정성 및 Graph Uncertainty
머신러닝(ML) 모델 편향을 평가하는 것은 신뢰할 수 있고 견고한 ML 시스템을 구축하는 데 핵심입니다. 반사실 공정성(CF) 감사는 편향을 측정할 수 있게 해줍니다.
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[Paper] 가중치 구조를 이용한 신경망의 재귀적 질의
machine learning models에 대한 표현력 있는 쿼리—이를 intentional data의 한 형태로 보는—는 declarative language를 사용하여 검증 및 해석을 가능하게 한다.
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[Paper] DIP: 동적 인-컨텍스트 플래너 for Diffusion Language Models
Diffusion language models (DLMs)는 in-context examples와 함께 일반 자연어 작업에 대해 강력한 잠재력을 보여주었습니다. 그러나 양방향 ...
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[Paper] MLLMs에서 신뢰할 수 있는 시각 중심 지시 수행 강화
Multimodal Large Language Models (MLLMs)의 instruction-following (IF) 능력을 평가하는 것은 모델이 얼마나 충실하게 … 를 엄밀히 평가하기 위해 필수적이다.
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[Paper] Sparse Knowledge Distillation: 확률-도메인 Temperature Scaling 및 Multi-Stage Compression을 위한 수학적 프레임워크
우리는 probability-domain softening operators에 기반한 sparse knowledge distillation을 위한 통합 이론적 프레임워크를 개발한다. p^{1/T}의 동등성은 …
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[Paper] UniCorn: 자체 생성된 감독을 통한 자기 개선 통합 멀티모달 모델
Unified Multimodal Models (UMMs)가 cross-modal comprehension에서 눈에 띄는 성공을 거두었지만, 그들의 ... 활용 능력에는 여전히 큰 격차가 존재한다.
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[Paper] AnatomiX, 해부학 인식 기반 멀티모달 대형 언어 모델을 이용한 흉부 X-레이 해석
멀티모달 의료 대형 언어 모델은 흉부 X-레이 해석에서 인상적인 진전을 보여왔지만, 공간 추론 및 …
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[Paper] 분산형 자동회귀 생성
우리는 자기회귀 생성의 분산화에 대한 이론적 분석을 제시한다. 우리는 Decentralized Discrete Flow Matching 목표를 정의하며, ...를 표현한다.
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[Paper] 무선 네트워크에서의 예측 및 제어를 위한 Multi-Modal Data-Enhanced Foundation Models: 설문 조사
Foundation models (FMs)은 인공지능(AI)의 미래를 재구성하기 시작한 변혁적인 돌파구로 인식되고 있으며, 학계와 산업 전반에 걸쳐 그 영향을 확대하고 있습니다.
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[Paper] Unified Thinker: 이미지 생성을 위한 일반 추론 모듈 코어
high-fidelity image synthesis에서 인상적인 진전에도 불구하고, generative models는 여전히 logic-intensive instruction following에 어려움을 겪으며, 지속적인…
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[Paper] 근육에서 텍스트로: MyoText와 함께 sEMG를 Finger Classification 및 Transformer‑Based Decoding을 통해 텍스트로
Surface electromyography (sEMG)는 근육 활동을 해독하기 위한 직접적인 신경 인터페이스를 제공하며, 키보드 없이 텍스트 입력을 위한 유망한 기반을 제공합니다.
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최고의 Data Scientist는 항상 배우고 있다
파트 2: 번아웃 방지, 학습 전략 및 고독의 초능력 The post The Best Data Scientists Are Always Learning appeared first on Towards Data...