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[Paper] 학습 성과 정렬을 기반으로 한 교육 자원에 대한 Embedding-Based Rankings: Benchmarking, Expert Validation, Learner Performance
online learning 환경이 변화함에 따라 personalization에 대한 필요성이 점점 더 명확해지고 있습니다. 교육 자원이 급증하고 있지만, 교육자들은 …
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[Paper] Large-Language Memorization 중 미국 대법원 사건 분류
대규모 언어 모델(LLMs)은 질문 응답 외의 분류 작업에서 다양한 방식으로 응답하는 것으로 나타났습니다. LLM 응답은 때때로...
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[Paper] World Models는 Human Videos를 활용해 Dexterous Manipulation을 수행할 수 있다
Dexterous manipulation은 섬세한 hand motion이 물체와의 contact을 통해 environment에 미치는 영향을 이해해야 하기 때문에 어려운 과제입니다. We intro…
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[Paper] 코드에서 현장으로: 망고 잎 질병 진단을 위한 Convolutional Neural Networks의 견고성 평가
인공지능(AI) 모델의 검증 및 확인을 견고성 평가를 통해 수행하는 것은 통합 시스템의 신뢰할 수 있는 성능을 보장하는 데 필수적입니다.
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[Paper] 확률적 경사 하강법의 고차원 스케일링 한계의 보편성
우리는 고차원에서 통계적 작업을 고려한다. 이때 손실은 데이터가 파라미터에 의해 생성된 고정 차원의 부분공간으로의 투영을 통해서만 의존한다.
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[Paper] StutterFuse: Jaccard-Weighted Metric Learning 및 Gated Fusion을 사용하여 Stuttering Detection에서 Modality Collapse 완화
불유창성이 겹칠 때 말더듬 탐지는 제대로 작동하지 않는다. 기존 파라메트릭 모델은 복잡하고 동시에 발생하는 불유창성(예: 'bloc…')을 구분하는 데 어려움을 겪는다.
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[Paper] 대형 언어 모델을 이용한 이벤트 시퀀스 모델링을 위한 Temporal Tokenization 전략
continuous time을 표현하는 것은 large language models (LLMs)로 temporal event sequences를 모델링할 때 중요한 동시에 충분히 탐구되지 않은 과제입니다. Various strategi...
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[Paper] LightTopoGAT: 효율적인 그래프 분류를 위한 토폴로지 특징과 Graph Attention Networks 강화
Graph Neural Networks는 graph classification 작업에서 상당한 성공을 보여왔지만, 종종 상당한 계산 자원을 필요로 하고 어려움을 겪는다.
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[Paper] Do-Undo: Vision-Language Models에서 물리적 행동 생성 및 역전
우리는 vision-language 모델에서 중요한 격차인 물리적으로 타당한 장면 변환을 이해하고 생성하는 문제를 해결하기 위해 Do-Undo 작업과 벤치마크를 소개합니다.
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[Paper] Nemotron-Cascade: 범용 추론 모델을 위한 연쇄 강화 학습 확장
강화 학습(RL)을 사용하여 범용 추론 모델을 구축하는 것은 도메인 간 이질성이 크게 존재하며, 추론에서의 큰 변동인 inferenc...을 포함합니다.
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[Paper] DA-SSL: self-supervised 도메인 어댑터를 활용한 turbt 조직병리 슬라이드에서 foundational models 활용
최근 조직병리학에서 딥러닝 프레임워크, 특히 다중 인스턴스 학습(MIL)과 병리학 기본 모델(PFMs)을 결합한 것이 ...
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[Paper] 텍스트 그라디언트는 자동 프롬프트 최적화를 위한 결함 있는 은유이다
잘 설계된 prompt는 large language models의 성능을 향상시킬 수 있습니다; 자동 prompt 최적화 기술은 수동 작업 없이 성능을 향상시키는 것을 목표로 합니다.