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JAX와 Google Cloud TPU를 활용한 프로덕션 AI 구축
JAX는 AI 전반에 걸쳐 최첨단 파운데이션 모델을 개발하기 위한 핵심 프레임워크가 되었으며, 구글에만 국한되지 않습니다. 주요 LLM 제공업체인 …
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[Paper] 진화하는 탁월함: LLM 기반 에이전트의 자동 최적화
Agentic AI 시스템은 대규모 언어 모델(LLMs)을 기반으로 구축되어 소프트웨어 개발부터 고객 지원에 이르기까지 복잡한 워크플로우를 자동화할 수 있는 상당한 잠재력을 제공합니다.
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[Paper] Astra: 일반적인 인터랙티브 월드 모델과 자동회귀 디노이징
최근 확산 트랜스포머의 발전으로 비디오 생성 모델이 텍스트나 이미지로부터 고품질 비디오 클립을 생성할 수 있게 되었습니다. 그러나 world model...
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[Paper] 같은 내용, 다른 답변: MLLMs의 크로스모달 불일치
우리는 멀티모달 대형 모델에서 교차 모달 불일치를 체계적으로 평가할 수 있도록 두 개의 새로운 벤치마크인 REST와 REST+(Render-Equivalence Stress Tests)를 도입합니다.
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[Paper] OSMO: 오픈소스 촉각 장갑을 이용한 인간‑로봇 스킬 전이
인간 비디오 시연은 로봇 정책 학습을 위한 풍부한 훈련 데이터를 제공하지만, 비디오만으로는 마스트...에 중요한 풍부한 contact signals를 포착할 수 없습니다.
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[Paper] SAQ: 스테이빌라이저 인식 양자 오류 정정 디코더
양자 오류 정정(QEC) 디코딩은 근본적인 정확도‑효율성 트레이드오프에 직면합니다. Minimum Weight Perfect Matching(MWPM)과 같은 고전적인 방법은 …
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[Paper] Open Polymer Challenge: 대회 후 보고서
머신러닝(ML)은 지속 가능한 고분자 재료를 발견하기 위한 강력한 경로를 제공하지만, 대규모 고품질 데이터의 부족으로 진전이 제한되어 왔습니다,…
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[논문] Unsupervised Learning of Density Estimates with Topological Optimization
Kernel density estimation은 머신러닝, 베이지안 추론, 확률 동역학 및 신호 처리 등 다양한 알고리즘의 핵심 구성 요소입니다....
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[Paper] 대형 언어 모델 훈련에서 다운스트림 메트릭의 스케일링 특성 재검토
Large Language Models (LLMs)의 스케일링 법칙은 전통적으로 사전학습 손실과 같은 프록시 메트릭에 초점을 맞추지만, 다운스트림 작업 성능을 예측하는 것은 …
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[Paper] Sparse Autoencoders와 함께하는 Faithful Retrieval‑Augmented Generation
Retrieval-Augmented Generation (RAG)은 검색된 증거에 기반해 출력을 근거함으로써 대형 언어 모델(LLMs)의 사실성을 향상시키지만, 충실도 실패…
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[Paper] 라벨 없이도 문제없다: Visual Reasoners를 Multimodal Verifiers로 훈련
시각적 추론은 어려운 작업으로, 정확한 객체 그라운딩과 복잡한 공간 관계에 대한 이해가 모두 필요합니다. 기존 방법들은 두 가지 진영으로 나뉩니다: ...
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[Paper] 설명 가능한 이상 탐지 for Industrial IoT 데이터 스트림
산업 유지보수는 Internet of Things와 edge computing에 의해 변혁되고 있으며, 실시간 적응형 결정을 요구하는 연속적인 데이터 스트림을 생성합니다.