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[Paper] Re-Depth Anything: 테스트 시 자기지도 재조명을 통한 깊이 정제
단일 카메라 깊이 추정은 여전히 어려운 과제로, Depth Anything V2 (DA-V2)와 같은 최신 기반 모델들은 실제 세계 이미지에서 멀리 떨어진…
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[Paper] Open Foundation Models에서 Vision의 적대적 견고성
딥러닝이 증가함에 따라 AI 시스템이 객체를 식별할 수 있는 모델을 이해하기가 점점 어려워집니다. 따라서, 적대자는…
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[Paper] 추론이 법칙을 만날 때
대규모 추론 모델(LRMs)의 우수한 성능에도 불구하고, 그들의 추론 행동은 종종 직관에 반하여 최적 이하의 추론 능력을 초래한다.
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[Paper] Distributionally Robust Imitation Learning: Certifiable Autonomy를 위한 Layered Control Architecture
모방 학습(Imitation learning, IL)은 전문가 시연으로부터 학습함으로써 자율 행동을 가능하게 합니다. 비교 대안인 강화 학습과 같은 방법보다 샘플 효율성이 높지만, IL은 여전히…
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[Paper] Humanlike AI 디자인은 Anthropomorphism을 증가시키지만 전 세계적으로 Engagement와 Trust에 대한 상이한 결과를 낳는다
전 세계에서 10억 명이 넘는 사용자가 인간의 특성을 모방하도록 점점 더 정교하게 설계된 AI 시스템과 상호작용하고 있습니다. 이러한 변화는 긴급한 …
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[Paper] RadarGen: 카메라에서 자동차 레이더 포인트 클라우드 생성
우리는 RadarGen을 소개합니다. RadarGen은 다중 뷰 카메라 이미지로부터 현실적인 자동차 레이더 포인트 클라우드를 합성하기 위한 diffusion model입니다. RadarGen은 효율적인 이미지‑...
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[Paper] Basis Rotation이 NQS 성능에 미치는 영향 탐구
Neural Quantum States (NQS)는 신경망을 사용하여 양자 다체 시스템의 wavefunctions를 나타내지만, 그 성능은 basis 선택에 따라 달라집니다, y...
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[Paper] Regularized Random Fourier Features와 Finite Element Reconstruction을 이용한 Sobolev Space에서의 Operator Learning
Operator learning은 infinite-dimensional function spaces 사이의 매핑을 data-driven 방식으로 근사하는 방법이며, 예를 들어 partial differential equation의 solution operators와 같은 경우에 적용됩니다.
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[Paper] Wasserstein-Fisher-Rao Gradient Flow 구현을 위한 가중 확률 미분 방정식
Score-based diffusion models 현재 연속 생성 모델링에서 최첨단을 차지하고 있습니다. 이러한 방법들은 일반적으로 overdamped ...
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[Paper] 동역학 코어의 자동 미분을 통한 수직 좌표 학습
대기 모델에서 지형 따라가는 좌표는 종종 해결책에 격자 구조를 새겨 넣으며, 특히 급경사 지형에서는 왜곡된 …
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[Paper] Visually Prompted 벤치마크는 놀라울 정도로 취약하다
VLM을 평가할 때 주요 과제는 모델이 텍스트 사전 지식과는 독립적으로 시각적 콘텐츠를 분석할 수 있는 능력을 테스트하는 것입니다. BLINK와 같은 최신 벤치마크는…
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Machine Learning “Advent Calendar” Day 19: Excel에서 Bagging
Excel에서 기본 원리부터 앙상블 학습 이해하기. 이 게시물은 Toward…에 처음 게재된 “The Machine Learning ‘Advent Calendar’ Day 19: Bagging in Excel”입니다.