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Shapley Values가 실패할 때: 견고한 모델 설명 가능성을 위한 가이드
Shapley Values는 설명 가능성을 위한 가장 일반적인 방법 중 하나이지만, 오해를 일으킬 수 있습니다. 이러한 제한을 극복하여 더 나은 인사이트를 얻는 방법을 알아보세요.
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[Paper] 활성화 시그니처를 통한 Representation-Aware Unlearning: 억제에서 Knowledge-Signature Erasure까지
LLM에서 선택적인 지식 삭제는 GDPR 준수와 모델 안전성에 필수적이지만, 현재의 unlearning 방법은 행동 억제를 실제...
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[Paper] 병렬 다중 에이전트 시스템을 위한 Latency-Aware Orchestration 학습
Multi-agent systems (MAS)는 여러 에이전트를 조정함으로써 복잡한 추론을 가능하게 하지만, 다단계 실행 및 반복적인 … 때문에 높은 inference latency가 발생하는 경우가 많다.
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[Paper] Large Language Models를 탈옥 공격으로부터 방어하기 위한 In-Decoding Safety-Awareness Probing
대규모 언어 모델(LLMs)은 자연어 작업 전반에 걸쳐 인상적인 성능을 달성했으며 실제 응용 프로그램에 점점 더 많이 배치되고 있습니다. Despit...
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[Paper] 모델이 보고, 모델이 행동하나요? Code LLM에서 Bug-vs-Fix Preference에 대한 노출 인식 평가
Large language models는 코드 생성 및 디버깅에 점점 더 많이 사용되고 있지만, 그들의 출력에는 여전히 버그가 포함될 수 있으며, 이는 training data에서 비롯됩니다. Dist...
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2026년 데이터 과학자를 위한 필수 Python 라이브러리
기초: NumPy와 Pandas NumPy는 Python에서 수치 계산의 핵심 역할을 합니다. 대규모 다차원 배열 및 행렬을 지원합니다.
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[Paper] 에이전트 스킬 인 더 와일드: 대규모 보안 취약점에 대한 실증 연구
AI agent frameworks의 부상은 agent skills를 도입했으며, 이는 instructions와 executable code를 포함하는 modular packages로, agent capabilities를 dynamically extend합니다.
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Linear Regression을 이용한 직원 급여 예측
선형 회귀를 이용한 급여 예측 !Njeri Muriithi https://media2.dev.to/dynamic/image/width=50,height=50,fit=cover,gravity=auto,format=auto/https%3A%2F%2F...
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[Paper] MHub.ai: 의료 영상에서 AI 모델을 위한 간단하고 표준화된 재현 가능한 플랫폼
Artificial intelligence (AI)는 이미지 분석을 자동화하고 임상 연구를 가속화함으로써 의료 영상 분야를 변혁시킬 잠재력이 있습니다. 그러나 연구는 …
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AI 레이어의 모든 종류
마크다운 !All the Different Types of AI Layers의 표지 이미지 https://media2.dev.to/dynamic/image/width=1000,height=420,fit=cover,gravity=auto,format=auto/https...
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Kaggle에 Community Benchmarks 도입
‘Introducing Community Benchmarks on Kaggle’용 표지 이미지 https://media2.dev.to/dynamic/image/width=1000,height=420,fit=cover,gravity=auto,format=auto/https%3A...
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사용자 피드백을 기반으로 Facebook Reels RecSys AI 모델 적응
우리는 likes와 watch time과 같은 지표를 넘어 직접 user feedback을 활용함으로써 Facebook Reels에서 개인화된 동영상 추천을 개선했습니다....