3주 전 · ai

[Paper] 중첩된 Browser-Use Learning for Agentic Information Seeking

Information-seeking (IS) agents는 광범위하고 깊이 있는 검색 작업 전반에 걸쳐 강력한 성능을 달성했지만, 그들의 도구 사용은 여전히 크게 제한되어 있습니다...

3주 전 · ai

[Paper] Score Function 및 그 도함수의 동시 근사 by Deep Neural Networks

우리는 score function과 그 도함수를 동시에 근사하는 이론을 제시하여, low-dimensional 데이터 분포를 처리할 수 있게 합니다.

3주 전 · ai

[Paper] AI 튜터링은 안전하고 효과적으로 학생들을 지원할 수 있다: 영국 교실에서의 탐색적 RCT

One-to-one tutoring은 personalized education의 gold standard로 널리 여겨지지만, 규모를 확장하는 데 비용이 지나치게 많이 듭니다. gene…

3주 전 · ai

[Paper] BOAD: 밴딧 최적화를 통한 계층적 소프트웨어 엔지니어링 에이전트 탐색

대규모 언어 모델(LLM)은 강력한 추론 및 코딩 능력을 보여주었지만, 실제 소프트웨어 엔지니어링(SWE) 문제에 일반화하는 데 어려움을 겪고 있습니다.

3주 전 · ai

[Paper] 3D Shape Generation에서의 기억화: 실증 연구

Generative models는 새로운 형태를 합성하기 위해 3D vision에서 점점 더 많이 사용되고 있지만, 그들의 생성이 훈련 s...에 의존하는지는 아직 명확하지 않다.

3주 전 · ai

[Paper] Regret 기반 연합 인과 발견 (알 수 없는 개입)

대부분의 causal discovery methods는 observational data로부터 Markov equivalence class를 나타내는 completed partially directed acyclic graph를 복원한다. Recent work …

3주 전 · ai

[Paper] Physics-Informed Neural Networks for Device and Circuit Modeling: NeuroSPICE 사례 연구

우리는 디바이스 및 회로 시뮬레이션을 위한 물리 기반 신경망(PINN) 프레임워크인 NeuroSPICE를 제시한다. 기존의 SPICE와 달리, 이는 time-dis…에 의존한다.

3주 전 · ai

[Paper] Le Cam Distortion: 견고한 전이 학습을 위한 결정 이론적 프레임워크

Distribution shift는 실제 머신러닝에서 가장 중요한 도전 과제이다. 지배적인 패러다임인 Unsupervised Domain Adaptation (UDA)은 feature invariance를 강제한다.

3주 전 · ai

[Paper] 대규모 언어 모델에서의 발산‑수렴적 사고를 통한 창의적 문제 생성

대규모 언어 모델(LLMs)은 교육용 질문과 문제를 생성하는 데 큰 잠재력을 가지고 있어, 교육자들이 대규모 학습 자료를 만들 수 있게 합니다.

3주 전 · ai

[Paper] RxnBench: 과학 문헌에서 화학 반응 이해를 평가하기 위한 대형 언어 모델용 멀티모달 벤치마크

멀티모달 대형 언어 모델(MLLMs)을 화학에 통합하는 것은 과학적 발견을 혁신할 것을 약속하지만, 그들의 …

3주 전 · ai

당신이 완전히 길을 잃지 않은 것처럼 보이게 해줄 10가지 AI 용어

AI의 급변하는 세계와 당신이 따라잡아야 하는 이유 불과 10여 년 전만 해도 우리는 AI를 과학 소설 속 개념, 즉 사라... (이하 생략)

3주 전 · ai

[Paper] CubeBench: 부분 관측 하에서 인터랙티브·장기 공간 추론 진단

Large Language Model (LLM) 에이전트는 디지털 영역에서는 능숙하지만, 물리적 세계에 배치하는 데 있어 형성의 어려움 때문에 큰 격차에 직면하고 있다.