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[Paper] 한 레이어만 있으면 충분: Pretrained Visual Encoders를 Image Generation에 적용
시각 생성 모델(예: diffusion models)은 일반적으로 압축된 latent spaces에서 작동하여 학습 효율성과 샘플 품질의 균형을 맞춥니다. 동시에, ...
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[Paper] AI 에이전트의 채택 및 사용: Perplexity에서의 초기 증거
이 논문은 오픈 월드 웹에서 작동하는 범용 AI 에이전트의 채택, 사용 강도 및 사용 사례에 대한 최초의 대규모 현장 연구를 제시한다.
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[Paper] 딥러닝을 통한 위협 행동 분석을 위한 적응형 다계층 허니넷 아키텍처
증가하는 정교함과 다양성을 가진 사이버 위협은 정적 honeypots를 부적합하게 만들었으며, 적응형이고 intelligence-driven deception이 필요하게 되었습니다. In ...
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[Paper] WorldReel: 일관된 기하학 및 모션 모델링을 통한 4D 비디오 생성
최근 비디오 생성기들은 놀라운 photorealism을 달성하지만, 3D에서는 근본적으로 일관성이 부족합니다. 우리는 WorldReel을 소개합니다, 이는 natively 4D 비디오 생성기입니다.
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[Paper] 그래프 기반 학습을 통한 스펙트로-위상 EEG 표현의 Gradient Alignment for Brain-Computer Interfaces
우리는 그래프 기반 학습과 그래디언트 정렬(GEEGA)을 활용하여 다중 도메인 정보를 이용해 EEG 표현을 학습하는 새로운 방법을 제시한다.
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[Paper] Next-Token Prediction의 증명 가능한 장기 이점
왜 현대 language models가 next-word prediction에 잘 맞도록 훈련되었음에도 불구하고 coherent documents를 생성하고 long-range structure를 포착하는 것처럼 보일까? 여기서 우리는 …
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[Paper] 코드 모델의 프라이버시 위험 이해: 학습 역학을 통한 인과 접근법
코드를 위한 대형 언어 모델(LLM4Code)은 개발자 생산성을 크게 향상시켰지만, 오픈소스 레포에 의존하기 때문에 프라이버시 우려도 제기합니다.
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[Paper] 샌드백킹을 위한 게임 감사
미래의 AI 시스템은 평가 중에 자신의 능력을 숨길 수 있습니다('sandbagging'), 이는 개발자와 감사자를 오도할 수 있습니다. 우리는 sandbagging을 스트레스 테스트했습니다.
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[Paper] LUNA: LUT 기반 신경망 아키텍처를 이용한 빠르고 저비용 큐비트 리드아웃
큐비트 리드아웃은 양자 컴퓨팅 시스템에서 중요한 작업으로, 큐비트의 아날로그 응답을 이산적인 고전 상태로 매핑합니다. 딥 뉴럴 네트워크...
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[Paper] 그룹 표현 포지션 인코딩
우리는 그룹 작용에 기반한 위치 인코딩을 위한 통합 프레임워크인 GRAPE (Group RepresentAtional Position Encoding)를 제시한다. GRAPE는 두 가지 …
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[Paper] 협업적 인과 Sensemaking: Human-AI Decision Support에서 Complementarity Gap 해소
LLM 기반 에이전트가 전문가 의사결정 지원에 빠르게 도입되고 있지만, 혼란스럽고 높은 위험이 따르는 상황에서는 팀을 더 똑똑하게 만들지는 못한다: 인간‑AI 팀은…
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[Paper] 대규모 언어 모델에서 파생된 대규모 인과 모델
우리는 오늘날의 대형 언어 모델(LLMs)에 내재된 거대한 잠재력을 활용하는 대형 인과 모델(LCMs) 구축을 위한 새로운 패러다임을 소개합니다. 우리는 설명합니다...