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[Paper] $exists^*forall^*$ 하이퍼프로퍼티의 컨포먼트 플래닝 및 모델 검증에 관하여

우리는 계획 및 검증 커뮤니티 내의 두 문제, 즉 Conformant planning과 hyperproperties의 model-checking 사이의 연결을 연구한다. Conformant pl...

3주 전 · ai

[Paper] 설명 가능한 Neural Inverse Kinematics for Obstacle-Aware 로봇 매니퓰레이션: IKNet 변형의 비교 분석

Deep neural networks는 inverse-kinematics (IK) 추론을 가속화하여 저비용 매니퓰레이터가 복잡한 궤적을 실시간으로 실행할 수 있게 했습니다, ...

3주 전 · ai

[Paper] Splitwise: LLM을 위한 Lyapunov-Assisted DRL 기반 협업 엣지-클라우드 추론

대규모 언어 모델(LLMs)을 엣지 디바이스에 배포하는 것은 제한된 메모리와 전력 자원 때문에 어려운 과제입니다. 클라우드 전용 추론은 디바이스의 부담을 줄여줍니다.

3주 전 · ai

[Paper] MedGemma vs GPT-4: 오픈소스와 프로프라이어터리 제로샷 의료 질병 이미지 분류

멀티모달 대형 언어 모델(LLMs)은 방대한 임상 지식을 바탕으로 스캔을 해석함으로써 의료 영상 분야에 새로운 패러다임을 제시합니다.

3주 전 · ai

[Paper] 해석 가능한 안전 정렬: SAE 구축 저랭크 서브스페이스 적응을 통한

Parameter-efficient fine-tuning은 대형 언어 모델을 다운스트림 작업에 맞추는 주요 패러다임이 되었다. LoR와 같은 Low-rank adaptation 방법은 …

3주 전 · ai

현대 AI Annotation 워크플로우에서 Human-in-the-Loop (HITL)의 역할

AI systems는 점점 더 빠르고 능력이 향상되고 있지만, 여전히 완벽하지는 않습니다—특히 데이터가 지저분하거나, 맥락이 복잡하거나, high‑stakes인 경우에는 더욱 그렇습니다. 바로 그때가 huma...

3주 전 · ai

[Paper] FairGFL: 프라이버시 보호 및 공정성 인식 연합 학습과 중첩 서브그래프

Graph federated learning은 분산된 서브그래프에서 고차 정보를 협업적으로 추출하면서 원시 데이터의 프라이버시를 보호합니다. 어떻게…

3주 전 · ai

[Paper] Anka: 신뢰할 수 있는 LLM Code Generation을 위한 Domain-Specific Language

Large Language Models (LLMs)은 code generation에서 놀라운 능력을 입증했지만, 복잡하고 다단계 programming에서는 systematic errors를 보입니다.

3주 전 · ai

[Paper] 스코어링, 추론, 그리고 최고의 선택! Peer-Review Process를 통한 Large Language Models 앙상블

우리는 LLM-PeerReview를 제안한다. 이는 비지도 LLM Ensemble 방법으로, 각 질의에 대해 다수의 LLM이 생성한 후보들 중 가장 이상적인 응답을 선택한다, …

3주 전 · ai

📌 21일 차: 21일간 소형 언어 모델 구축: 전체 여정 요약: 책 증정📌

영상 요약 보기: 요약 영상을 시청하세요 https://youtu.be/-rzMxb1JhuU 감사합니다. 우리가 함께 끝까지 올 수 있었다는 것이 믿기지 않아요. 모든 분들께 진심으로 큰 감사를 전합니다.

3주 전 · ai

[Paper] Osmotic Learning: 분산형 컨텍스트 데이터 표현을 위한 자기지도 학습 패러다임

특정 맥락 내의 데이터는 고립된 해석을 넘어 더 깊은 의미를 갖게 됩니다. 분산 시스템에서 상호 의존적인 데이터 소스는 숨겨진 r...

3주 전 · ai

머신러닝에서 데이터 누수

머신러닝에서 데이터 누수: 멘티가 머신러닝 작업 흐름에서 기본적인 실수를 자주 합니다: 탐색적 데이터 분석(EDA) → 전처리…