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[Paper] LEAD: End-to-End 운전에서 학습자‑전문가 비대칭 최소화
시뮬레이터는 사실상 무제한에 가까운 주행 데이터를 생성할 수 있지만, 시뮬레이션에서의 imitation learning 정책은 여전히 견고한 closed-loop performance를 달성하는 데 어려움을 겪는다.
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[Paper] Shallow Neural Networks가 Learnable Channel Attention을 통해 Low‑Degree Spherical Polynomials를 학습한다
우리는 차수 ℓ₀ = Θ(1) ≥ 1인 저차원 구면 다항식을 ℝ^d의 단위 구면 위에서 학습하는 문제를 연구한다. 이를 위해 과다 매개변수화된 모델을 훈련한다.
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[Paper] 멀티모달 교사 감정 분석의 진보: 대규모 T-MED 데이터셋 및 효과적인 AAM-TSA 모델
교사의 감정 상태는 교육 현장에서 중요하며, teaching efficacy, student engagement, learning achievements에 깊은 영향을 미칩니다. 그러나...
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✨ 2026년을 빌더 마인드셋으로 시작하기 ✨
참여 방법 - 📌 21 Days of Building a Small Language Model 시리즈를 따라가기 - 📌 지금까지 배운 것이 있다면 - 📌 공유하는 게시물 만들기
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[Paper] SweRank+: 다국어, 다중 턴 코드 순위 매기기를 통한 소프트웨어 이슈 로컬라이제이션
대규모, multilingual codebases를 유지 관리하는 것은 문제를 정확히 로컬라이징하는 데 달려 있으며, 이는 자연어 오류 설명을 관련…
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[Paper] 생성형 디지털 트윈: 실행 가능한 산업 시스템을 위한 비전‑언어 시뮬레이션 모델
우리는 시각 및 언어 이해를 통합하여 레이아웃 스케치와 …로부터 실행 가능한 FlexScript를 합성하는 Vision-Language Simulation Model (VLSM)을 제안한다.
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[Paper] Deep Reinforcement Learning을 이용한 적절한 규모의 서비스 식별
Service-based architecture (SBA)는 레거시 시스템을 현대화하는 수단으로 산업계와 학계에서 주목받고 있습니다. 이는 ...
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[Paper] Clust-PSI-PFL: 클러스터된 Non-IID Personalized Federated Learning을 위한 Population Stability Index 접근법
Federated learning (FL)은 데이터 를 클라이언트 디바이스에 보관함으로써 프라이버시를 보호하고 분산된 머신러닝(ML) 모델 훈련을 지원합니다. 그러나 비독립…
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위대한 AI 융합: 2026년 PyTorch vs. TensorFlow
PyTorch vs. TensorFlow – 워크플로우에 맞는 선택은? 출처: PyTorch vs. TensorFlow Enterprise Guide https://www.netcomlearning.com/blog/pytorch-vs-tensor...
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[Paper] 소프트웨어 엔지니어링 작업에서 대형 언어 모델 설명을 향하여
최근 대형 언어 모델(LLMs)의 발전은 소프트웨어 엔지니어링(SE) 작업의 자동화를 크게 진전시켰으며, 복잡한 활동을 가능하게 합니다.
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[Paper] 메모리, 공명으로서: Ergodic Phonetic Manifolds 위의 무한 컨텍스트 메모리를 위한 바이오모픽 아키텍처
현대 대형 언어 모델(Large Language Models)의 메모리는 물리적 역설에 얽매여 있다: 학습함에 따라 메모리가 채워진다. 키‑값 상태(Key‑Value states)의 선형 누적(O(N))…
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[Paper] 진화적 신경망 아키텍처 탐색과 Dual Contrastive Learning
Evolutionary Neural Architecture Search (ENAS)는 신경망 아키텍처를 자동으로 설계하는 데 주목받고 있습니다. 최근 연구들은 neural predictor…