1개월 전 · ai

[Paper] Supervised learning이 주의를 기울인다

In-context learning with attention은 대규모 신경망이 관련 예시들에 선택적으로 집중함으로써 상황에 맞는 예측을 가능하게 합니다. 여기서 우리는 …

1개월 전 · ai

[Paper] 효율적인 지속 학습을 위한 신경망 기계 번역: Low-Rank Adaptation 접근법

Neural Machine Translation(NMT)에서 지속 학습은 재앙적 망각(catastrophic forgetting)과 재학습에 드는 높은 계산 비용이라는 두 가지 과제에 직면한다. 이것은 …

1개월 전 · ai

[Paper] STACHE: 강화학습 정책을 위한 지역 블랙박스 설명

Reinforcement learning 에이전트는 보상이 희박하거나 안전이 중요한 환경에서 종종 예기치 않게 행동하여 신뢰할 수 있는 디버깅 및 검증에 대한 강한 필요성을 만들는다.

1개월 전 · ai

[Paper] 베이지안 네트워크, 마코프 네트워크, Moralisation, Triangulation: 범주적 관점

Moralisation과 Triangulation은 확률 분포를 그래픽 모델로 인수분해하는 다양한 방법 사이를 전환할 수 있게 하는 변환입니다. Mor...

1개월 전 · ai

[Paper] 자율 항공기를 위한 시각적 헤딩 예측

무인 항공기(UAV)와 무인 지상 차량(UGV)의 통합은 지능형 자율 시스템 개발에 점점 더 중심적인 역할을 하고 있습니다.

1개월 전 · ai

[Paper] SCOPE: Language Models를 One-Time Teacher로 활용한 Text Environments에서의 Hierarchical Planning

복잡한 text-based environments에서의 장기 계획은 open-ended action spaces, ambiguous observations, 그리고 sparse feedback 때문에 상당한 도전을 제시한다.

1개월 전 · ai

[Paper] Human-in-the-Loop와 AI: Materials Science를 위한 메타데이터 Vocabulary 크라우드소싱

Metadata vocabularies는 FAIR 및 FARR 데이터 원칙을 발전시키는 데 필수적이지만, 그 개발은 제한된 인적 자원과 일관되지 않은 s...

1개월 전 · ai

[Paper] 항체 이해를 위한 Protein Language Model 아키텍처 유도 편향 탐구

최근 단백질 언어 모델(PLM)의 발전은 단백질 서열을 이해하는 데 놀라운 능력을 보여주었습니다. 그러나, 차이가 어느 정도까지...

1개월 전 · ai

[Paper] 현대 언어 모델에서 Low Logit Rank를 통한 증명 가능한 학습

현대 언어 모델과 그 내부 작동 방식은 믿을 수 없을 정도로 복잡하지만, 최근 연구(Golowich, Liu & Shetty; 2025)는 간단하고 잠재적인 …을 제안했습니다.

1개월 전 · ai

[Paper] 디리클레 에너지를 오버스무딩 측도로서 분석

우리는 과도한 스무딩 측정으로 자주 사용되는 두 함수형 사이의 차이를 분석한다: 비정규화 그래프 라플라시안에 의해 유도된 Dirichlet energies…

1개월 전 · ai

[Paper] HPM-KD: 지식 증류와 효율적인 모델 압축을 위한 계층적 진행형 다중 교사 프레임워크

Knowledge Distillation (KD)은 모델 압축을 위한 유망한 기술로 부상했지만, 중요한 제한점에 직면하고 있습니다: (1) 하이퍼파라미터에 대한 민감도 요구…

1개월 전 · ai

[Paper] MedForget: 계층 인식 멀티모달 언러닝 테스트베드 for Medical AI

사전 학습된 멀티모달 대형 언어 모델(MLLMs)은 임상 추론, 진단 지원 및 보고서 생성 등을 위해 의료 AI 시스템에 점점 더 많이 배치되고 있습니다.