1개월 전 · ai

[Paper] LogSumExp 스무딩의 근접 최적성에 대한 초등적 증명

우리는 무한 노름에서 (mathbb{R}^d)의 (좌표별) 최대 함수의 스무딩 설계를 고려한다. LogSumExp 함수 (f(x)=ln!left(sum_{i=1}^{d}exp(x_i)right)) ...

1개월 전 · ai

ADK와 새로운 Interactions API를 사용한 에이전트 구축

AI 개발의 풍경은 무상태 요청‑응답 사이클에서 상태를 유지하는 다중 턴 에이전시 워크플로우로 전환하고 있습니다. Intera의 베타 출시와 함께...

1개월 전 · ai

Runway, 첫 번째 World Model을 출시하고 최신 Video Model에 네이티브 오디오를 추가

Runway가 physics-aware world model을 공개하여 현실을 시뮬레이션하고 에이전트를 훈련시키며 비디오, 로보틱스 및 아바타 애플리케이션에 활용합니다....

1개월 전 · ai

[Paper] LabelFusion: LLM과 Transformer 분류기의 융합 학습을 통한 강인한 텍스트 분류

LabelFusion은 텍스트 분류를 위한 퓨전 앙상블로, 전통적인 트랜스포머 기반 분류기(예: RoBERTa)와 하나 이상의 Larg...

1개월 전 · ai

[Paper] FACTS Leaderboard: 대규모 언어 모델 사실성을 위한 포괄적인 벤치마크

우리는 FACTS Leaderboard를 소개합니다. 이는 온라인 리더보드 스위트와 연관된 일련의 벤치마크로, 언어 모델의 능력을 포괄적으로 평가합니다.

1개월 전 · ai

[Paper] 교체하라, 확장하지 말라: 고정 예산 증거 조립을 통한 다중 홉 RAG에서 컨텍스트 희석 완화

Retrieval-Augmented Generation (RAG) 시스템은 초기 검색에서 연결 사실(bridge fact)을 놓칠 경우 다중 홉 쿼리에서 종종 실패합니다. 기존의 교정 접근 방식은 …

1개월 전 · ai

[Paper] Script Gap: 실제 환경에서 인도 언어를 원어 스크립트와 로마 스크립트로 구분하는 LLM 트리아지 평가

대형 언어 모델(LLMs)은 인도에서 고위험 임상 응용 분야에 점점 더 많이 배치되고 있습니다. 많은 이러한 환경에서, 인도 언어 사용자는 freque...

1개월 전 · ai

[Paper] PACIFIC: 코드에서 Precise Automatically Checked Instruction Following을 확인하기 위한 벤치마크 생성 프레임워크

대규모 언어 모델(LLM) 기반 코드 어시스턴트는 생성 AI의 강력한 응용 분야로 부상했으며, 코드 생성에서 인상적인 역량을 보여주고 있습니다...

1개월 전 · ai

[Paper] Phythesis: 물리 기반 진화적 장면 합성을 통한 LLM을 활용한 에너지 효율적인 데이터 센터 설계

Data center (DC) 인프라스트럭처는 컴퓨팅 용량에 대한 증가하는 수요를 지원하는 백본 역할을 합니다. 인간을 결합하는 전통적인 설계 방법론...

1개월 전 · ai

[Paper] Phythesis: 물리 기반 진화적 장면 합성을 통한 에너지 효율적인 데이터 센터 설계 LLM 활용

데이터 센터(DC) 인프라는 컴퓨팅 용량에 대한 증가하는 수요를 지원하는 백본 역할을 합니다. 인간을 결합한 전통적인 설계 방법론은…

1개월 전 · ai

[Paper] 실험실에서 현실로: 취약점 탐지를 위한 Deep Learning Models 및 LLMs의 실용적 평가

딥러닝(DL) 기반 취약점 탐지 방법은 벤치마크 데이터셋에서 강력한 성능을 보여왔지만, 실제 현장에서의 효과는 아직 충분히 검증되지 않았다.

1개월 전 · ai

[Paper] 클러스터형 연합 학습과 계층적 지식 증류

Clustered Federated Learning (CFL)은 데이터 이질성을 해결하고 대규모 분산 IoT 환경에서 프라이버시를 보장하는 강력한 접근법으로 부상했습니다.