[Paper] 중요한 차이점: Auditing Models for Capability Gap Discovery and Rectification
멀티모달 LLM(MLLM)용 기존 평가 방법은 해석 가능성이 부족하고, 종종 중요한 능력 격차를 완전히 드러내기에 충분하지 않다.
멀티모달 LLM(MLLM)용 기존 평가 방법은 해석 가능성이 부족하고, 종종 중요한 능력 격차를 완전히 드러내기에 충분하지 않다.
시각 입력으로부터 3D 장면 기하학을 인식하고 재구성하는 것은 자율 주행에 매우 중요합니다. 그러나 아직도 운전 목표에 특화된 밀집 기하학이 부족합니다.
이미지 편집은 급속히 발전했지만, 비디오 편집은 덜 탐구된 상태이며 일관성, 제어 및 일반화에 대한 도전에 직면하고 있습니다. 우리는 디자인을…
명시적 추론 능력을 갖춘 Large language models (LLMs)은 수학적 추론에 뛰어나지만 여전히 잘못된 계산과 같은 process errors를 범합니다.
이 논문은 검증 가능한 보상(RLVR)을 갖는 강화 학습에서 exploration‑exploitation trade‑off를 조사하며, 이는 추론 능력을 향상시키기 위한 프레임워크이다.
로봇공학에서 언어에 이르기까지 다양한 분야에서 표준적인 관행은 먼저 대규모 시연 데이터셋으로 정책(policy)을 사전학습(pretrain)하고, 그 다음에 이 정책을 파인튜닝(fin... )
최근 멀티모달 모델의 발전은 고해상도 이미지 생성에서 이미지 토큰화의 핵심적인 역할을 강조합니다. 이미지를 압축하여 컴팩트한 la...
3D hand trajectory prediction에 관한 기존 연구들은 움직임을 의미론적 감독과 분리하는 데이터셋과 추론을 약하게 연결하는 모델에 의해 제한됩니다.
우리는 토큰이 의미가 결정되는 변수인 시퀀스에서 산술을 해결하도록 트랜스포머를 학습시킬 때 발생하는 메커니즘을 조사한다.
AI technologies는 대규모 텍스트 코퍼스를 포함하는 비즈니스 및 연구 응용 분야로 빠르게 진입했으며, 여기에는 computational journalism 연구와 뉴스가 포함됩니다.
Video Large Language Models (VLLMs)는 인터넷 규모 데이터에 대한 사전 학습을 통해 세계 지식을 활용한 비디오 이해를 가능하게 하며, 이미 가능성을 보여주고 있습니다.
Equivariant atomistic machine learning 모델은 외삽 능력과 예측 정확도 모두에서 상당한 향상을 가져왔습니다. 기반에 따라...