1개월 전 · ai

[Paper] mimic-video: 일반화 가능한 로봇 제어를 위한 Video-Action Models, VLAs를 넘어

로봇 조작을 위한 기존 Vision-Language-Action Models (VLAs)는 대규모이지만 서로 연결되지 않은 데이터로 사전 학습된 vision-language 백본을 기반으로 구축됩니다.

1개월 전 · ai

[Paper] 멀티모달 시맨틱 커뮤니케이션

시맨틱 커뮤니케이션은 원시 데이터가 아니라 작업에 가장 관련된 정보를 전송하는 것을 목표로 하며, 애플리케이션에서 통신 효율성을 크게 향상시킵니다.

1개월 전 · ai

[Paper] BashArena: 고권한 AI 에이전트를 위한 제어 설정

미래의 AI 에이전트는 상승된 권한을 가지고 자율적으로 실행될 수 있습니다. 이러한 에이전트가 정렬되지 않으면, 그 권한을 악용하여 심각한 피해를 초래할 수 있습니다. The...

1개월 전 · ai

[Paper] LLM이 스스로 탐색을 안내할 수 있을까? LLM Reasoning을 위한 Gradient‑Guided Reinforcement Learning

Reinforcement learning은 large language models의 추론 능력을 강화하는 데 필수적이 되었지만, 현재의 exploration mechanisms는 여전히 fundam...

1개월 전 · ai

[Paper] 물 배급 네트워크에서 이상 탐지, 분류 및 사전 위치 지정 위한 다변량 통계 프레임워크

본 논문은 다중...을 활용하여 급수 배관망에서 이상 현상의 detection, classification 및 preliminary localization을 위한 통합 framework을 제시한다.

1개월 전 · ai

[Paper] 고차원 Partial Least Squares: 스펙트럼 분석 및 근본적인 한계

Partial Least Squares (PLS)는 데이터 통합에 널리 사용되는 방법으로, 쌍을 이루는 고차원 데이터셋 간에 공유되는 잠재 컴포넌트를 추출하도록 설계되었습니다.

1개월 전 · ai

[Paper] Stylized Synthetic Augmentation이 데이터 오염 강인성을 추가로 향상시킨다

본 논문은 합성 이미지 데이터를 신경 스타일 전이와 결합한 학습 데이터 증강 파이프라인을 제안하여 취약성을 해결한다.

1개월 전 · ai

[Paper] Activation Oracles: LLM을 일반‑목적 Activation Explainers로 훈련 및 평가

대규모 언어 모델(LLM) 활성화는 이해하기가 매우 어렵기로 유명하며, 기존의 대부분 기술은 복잡하고 특수한 방법을 사용하여 해석…

1개월 전 · ai

[Paper] Attribution Graphs를 활용한 대형 언어 모델의 추론 설명

대형 언어 모델(LLMs)은 놀라운 능력을 보여주지만, 그들의 추론은 불투명하여 안전성과 신뢰에 대한 우려를 제기합니다. Attribution methods, which ...

1개월 전 · ai

[Paper] 단계별 Think-Critique: 견고하고 해석 가능한 LLM 추론을 위한 통합 프레임워크

인간은 비판적 사고를 통해 복잡한 문제를 해결하며, 추론과 평가가 얽혀 올바른 해결책으로 수렴합니다. 그러나, mos...

1개월 전 · ai

[Paper] PPSEBM: 지속 학습을 위한 점진적 파라미터 선택을 갖춘 에너지 기반 모델

Continual learning은 machine learning에서 여전히 근본적인 과제로 남아 있으며, 모델이 이전에 습득한 것을 잊지 않고 작업 스트림으로부터 학습하도록 요구합니다.

1개월 전 · ai

[Paper] VTCBench: Vision‑Language 모델은 Vision‑Text Compression을 통해 긴 컨텍스트를 이해할 수 있을까?

LLM의 컨텍스트 윈도우를 확장하는 데 따른 계산 및 메모리 오버헤드는 확장성을 크게 제한합니다. 주목할 만한 해결책은 vision-te...