1개월 전 · ai

[Paper] 결정 메이킹 에이전트와 고차 인과 과정

우리는 부분 관측 마코프 의사결정 프로세스(POMDPs)의 decision-making agents와 one-input process functions 사이에 정확한 대응 관계를 설정한다.

1개월 전 · ai

[Paper] 화이트박스 적대적 공격 구성을 위한 Frank‑Wolfe 방법의 실증 평가

신경망에 대한 적대적 공격을 구성하는 것은 다양한 서비스에 배치할 때 중요한 과제로 보인다. 적대적 …

1개월 전 · ai

[Paper] Any4D: 통합 피드포워드 메트릭 4D 재구성

우리는 Any4D를 소개한다. Any4D는 메트릭 스케일의 밀집 피드포워드 4D 재구성을 위한 확장 가능한 멀티뷰 트랜스포머이다. Any4D는 픽셀당 모션과 지오메트리를 직접 생성한다.

1개월 전 · ai

[Paper] 커리큘럼 기반 강화학습을 이용한 미지의 곡선형 관내 자율 UAV 내비게이션

Autonomous drone navigation in confined tubular environments는 관의 제약적인 geometry와 벽과의 근접성 때문에 여전히 큰 도전 과제로 남아 있습니다.

1개월 전 · ai

[Paper] 비동기 추론: 훈련 없이 인터랙티브 사고 LLMs

많은 최첨단 LLM은 답변을 제공하기 전에 생각하도록 훈련됩니다. 추론은 언어 모델의 능력과 안전성을 크게 향상시킬 수 있지만, 또한 …

1개월 전 · ai

[Paper] 노이즈 양자 학습 이론

우리는 noisy quantum experiments로부터 학습하기 위한 framework을 개발하고, noisy couplings을 통해 uncharacterized systems에 접근하는 fault-tolerant devices에 초점을 맞춘다.

1개월 전 · ai

[Paper] 디커플드 Q-Chunking

Temporal-difference (TD) 방법은 자체 미래 가치 예측으로부터 부트스트래핑함으로써 상태와 행동 값을 효율적으로 학습하지만, 이러한 self-bootstrappi...

1개월 전 · ai

AI agents 인텐시브 프로그램에서의 나의 여정...✨

개요: Kaggle AI Agents Intensive에 참여하는 것은 저에게 완전히 새롭고 흥미로운 경험이었습니다. 제가 참여했을 때, 저는 어떻게 해야 할지 완전히 자신이 없었습니다.

1개월 전 · ai

[Paper] Discrete Diffusion Language Models의 스케일링 거동

현대 LLM 사전 학습은 방대한 양의 compute와 training data를 소비하며, 다양한 모델의 scaling behavior, 혹은 scaling laws가 핵심 구분 요소가 된다.

1개월 전 · ai

[Paper] 블랙박스 손상에서의 Generative Modeling: Self-Consistent Stochastic Interpolants를 이용한 방법

Transport 기반 방법은 대규모의 깨끗한 데이터셋으로부터 생성 모델을 구축하는 주요 패러다임으로 부상했습니다. 그러나 많은 과학 및 엔지니어링…

1개월 전 · ai

[Paper] 베이지안 심볼릭 회귀: 사후 샘플링을 이용한

Symbolic regression은 데이터를 직접 사용하여 지배 방정식을 발견하는 강력한 도구이지만, 잡음에 대한 민감성 때문에 그 적용 범위가 제한됩니다. Thi...

1개월 전 · ai

[Paper] 다중 에이전트 환경에서 제어 가능하고 다양한 플레이어 행동 학습

본 논문은 인간 게임플레이 데이터를 사용하지 않고도 제어 가능하고 다양한 플레이어 행동을 가능하게 하는 reinforcement learning 프레임워크를 소개한다. 기존...