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[Paper] Map2Thought: 메트릭 인지 지도를 통한 명시적 3D 공간 추론

우리는 Map2Thought를 제안한다, 이는 3D VLMs에 대해 명시적이고 해석 가능한 공간 추론을 가능하게 하는 프레임워크이다. 이 프레임워크는 두 가지 핵심 구성 요소에 기반한다: Metr...

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[Paper] 대규모 언어 모델에서 정밀한 대규모 편집을 위한 Hierarchical Orthogonal Residual Spread

대형 언어 모델(LLMs)은 다양한 분야에서 뛰어난 성능을 보여주지만, 중요한 안전 문제에 직면해 있습니다. 모델 편집은 …

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[Paper] PubMed-OCR: PMC 오픈 액세스 OCR 주석

PubMed-OCR는 PubMed Central Open Access PDF에서 파생된 과학 논문들의 OCR 중심 코퍼스입니다. 각 페이지 이미지에는 Google Cloud Vision을 사용하여 주석이 달려 있습니다.

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[Paper] Synaptic Scaling 도입이 Spiking Neural Network 학습에 미치는 효과

신경 가소성에서 영감을 받은 비지도 학습 방법을 활용하는 스파이킹 신경망(SNN)은 인공지능을 위한 새로운 프레임워크가 될 것으로 기대된다.

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Day 1: Regression — 예측의 예술

1️⃣ 회귀란? 회귀는 과거 정보를 사용하여 미래의 숫자를 예측하는 것을 의미합니다. 예시 | 질문 | 유형 |

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[Paper] ABC-Bench: 실제 개발 환경에서 에이전트형 백엔드 코딩 벤치마킹

Large Language Models (LLMs)이 자율 에이전트로 진화하면서 AI 코딩의 범위가 국지적인 코드 생성에서 복잡한, 저장소 기반 …

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[Paper] DInf-Grid: 차별화 가능한 특징 그리드를 갖춘 신경 미분 방정식 솔버

우리는 차별화 가능한(differentiable) 그리드 기반(grid‑based) 표현을 제시하여 미분 방정식(DEs)을 효율적으로 해결한다. 신경 솔버(neural solvers)에 널리 사용되는 아키텍처, ...

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[Paper] MatchTIR: 이분 매칭을 통한 도구 통합 추론을 위한 세밀한 감독

Tool-Integrated Reasoning (TIR)은 대형 언어 모델(LLMs)이 추론 단계와 외부 도구 상호작용을 교차시켜 복잡한 작업을 수행하도록 지원합니다.

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[Paper] 고정밀 및 차원에 구애받지 않는 샘플링 with diffusions

Diffusion models는 풍부한 multi-modal distributions에서 샘플링하는 데 놀라운 경험적 성공을 보여왔습니다. 그들의 추론은 특정을 수치적으로 해결하는 데 의존합니다.

3일 전 · ai

[Paper] 덜 보고, 더 나은 운전: 파운데이션 모델을 통한 일반화 가능한 엔드-투-엔드 자율 주행, 확률적 패치 선택

최근 엔드투엔드 자율주행 분야의 진보는, 파운데이션 모델에서 추출한 패치 정렬 특징을 사용해 훈련된 정책이 Out-...에 대해 더 잘 일반화한다는 것을 보여준다.

3일 전 · ai

[Paper] 제한된 지연, 부분 참여 및 잡음 통신 하의 분산 퍼셉트론

우리는 반복 파라미터 혼합(IPM 스타일 평균화)을 통해 훈련되는 반비동기 클라이언트‑서버 퍼셉트론을 연구한다: 클라이언트는 로컬 퍼셉트론 업데이트를 수행하고 a s...

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[Paper] 맥락적 의도에서 에이전트 메모리 그라운딩

대규모 언어 모델을 long-horizon, goal-oriented interactions에 배치하는 것은 여전히 어려운 과제이다. 이는 유사한 엔터티와 사실이 서로 다른 latent …