AI가 Sphere-Packing 퍼즐을 풀다: 밀도 극대화를 위한 새로운 접근
가능한 한 효율적으로 오렌지를 상자에 넣는다고 상상해 보세요. 이제 시각화가 불가능한 고차원으로 확장해 보세요. 질문은…
가능한 한 효율적으로 오렌지를 상자에 넣는다고 상상해 보세요. 이제 시각화가 불가능한 고차원으로 확장해 보세요. 질문은…
Clustering이란 무엇인가? Clustering은 유사한 데이터 포인트를 함께 그룹화하는 unsupervised machine learning 기법의 일종이다. Clustering은 자동으로…
대형 언어 모델(LLM) 시대에, 검색 강화 생성(RAG) 아키텍처는 언어를 기반으로 하는 능력으로 인해 큰 주목을 받고 있습니다.
Real-time chunking (RTC)은 vision-language-action models (VLAs)이 비동기적으로 action chunks를 예측함으로써 부드럽고 반응적인 robot trajectories를 생성하도록 합니다.
Reinforcement Learning (RL)은 추론을 포함하는 작업을 해결하기 위해 LLM을 튜닝하는 사실상의 표준이 되었습니다. 그러나 점점 더 많은 증거가 모델이 …
수중 이미지는 파장에 따라 달라지는 빛의 흡수와 산란 때문에 색 왜곡이 심하고, 대비가 낮으며, 흐릿한 외관을 자주 보입니다. Si...
비전-언어 모델(VLM)은 시각 질문 응답(VQA)에서 강력한 성능을 달성했지만, 여전히 정적인 학습 데이터에 제한을 받고 있습니다. Retrieva...
대규모 언어 모델(LLM)을 기반으로 한 생성형 검색 엔진이 전통적인 검색을 대체하고 있으며, 정보 제공자가 보상받는 방식을 근본적으로 변화시키고 있습니다.
본 연구에서는 RKHS 함수의 밴딧 최적화에서 커널 정규성 및 알고리즘 성능 간의 관계를 조사합니다. While reproduci...
우리는 15,045개의 대학 수준 물리 문제로 구성된 대규모 synthetic benchmark(90/10% train/test split)를 소개한다. 각 문제는 완전히 parameterized되어 있으며, …
대규모 언어 모델을 기반으로 하는 AI 에이전트는 민감한 데이터에 자율적으로 접근하고, 외부 도구를 호출하며, inter…
불완전한 데이터는 실제 응용에서 흔합니다. 센서가 고장 나고, 기록이 일관되지 않으며, 서로 다른 출처에서 수집된 데이터셋은 종종 규모가 다릅니다.