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[Paper] 맨해튼 및 타니모토 거리에서의 빠르고 설명 가능한 클러스터링

CLASSIX 알고리즘은 데이터 클러스터링에 대한 빠르고 설명 가능한 접근 방식입니다. 원래 형태에서는 이 알고리즘이 데이터 포인트를 정렬하는 방식을 활용합니다.

6일 전 · ai

[Paper] 광범위한 주석 오류가 Text-to-SQL 벤치마크와 리더보드를 무너뜨리다

연구자들은 데이터 분석을 간소화하고 데이터베이스 기반 애플리케이션 개발을 가속화하기 위해 수많은 text-to-SQL 기술을 제안했습니다. 비교를 위해...

6일 전 · ai

[Paper] 점근적 보편 정렬: 테스트 시점 스케일링을 통한 새로운 정렬 프레임워크

다양하고 잠재적으로 상충되는 선호를 가진 사용자들에게 서비스를 제공하도록 대형 언어 모델(LLMs)을 정렬하는 것은 개인화 및 신뢰성 측면에서 핵심 과제이다.

6일 전 · ai

[Paper] Light‑Sheet Microscopy 이미지를 CycleGAN을 사용해 가상 H&E로 변환

조직병리학 분석은 헤마톡실린 및 에오신(H&E) 염색에 의존하지만, 형광 현미경은 보완적인 정보를 제공합니다. 형광을 변환하는…

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[Paper] 신뢰할 수 있는 Graph‑RAG for Codebases: AST 기반 그래프 vs LLM 추출 지식 그래프

소프트웨어 엔지니어링을 위한 Retrieval-Augmented Generation은 종종 vector similarity search에 의존하는데, 이는 주제 유사성을 포착하지만 다중 홉 …

6일 전 · ai

[Paper] 희소성을 보상하기: LLM에서 창의적 문제 해결을 위한 유니크성 인식 RL

강화 학습(RL)은 특히 복잡한 추론 작업에 대해 사후 훈련된 대형 언어 모델(LLMs)의 핵심 패러다임이 되었지만, 종종…

6일 전 · ai

[Paper] Non-Stationary Bandits를 통한 분산 Edge Networks에서의 Adaptive Requesting

우리는 edge networks로 구성된 환경에서 time-sensitive clients의 information freshness를 최적화하는 것을 목표로 하는 decentralized collaborative requesting problem을 연구한다.

6일 전 · ai

[Paper] 검색할 것인가, 생각할 것인가? Agentic Approach for Context Evolution

현재 컨텍스트 증강 방법, 예를 들어 retrieval-augmented generation과 같은 방법은 지식 집약적 추론 작업을 해결하는 데 필수적입니다.하지만, 그들은 일반적으로...

6일 전 · ai

[Paper] TableCache: 저지연 Text-to-SQL을 위한 Primary Foreign Key 기반 KV Cache 사전 계산

Text-to-SQL 작업에서 기존 LLM 기반 방법은 종종 프롬프트에 방대한 데이터베이스 스키마를 포함하여, 긴 컨텍스트 길이와 증가된 prefilling 비용을 초래합니다.

6일 전 · ai

[Paper] TerraFormer: 정책 기반 검증자 피드백을 통해 파인튜닝된 LLM을 활용한 자동화 Infrastructure-as-Code

Infrastructure-as-Code (IaC)를 자동화하는 것은 어려우며, 대형 언어 모델(LLMs)은 종종 자연어(NL)로부터 잘못된 구성을 생성합니다. 우리는 …

6일 전 · ai

[Paper] 의사결정에서 양자화된 활성 성분을 활용한 Explainable AI의 새로운 접근법

인공지능(AI) 시스템은 분류 작업에서 좋은 성공을 보여왔습니다. 그러나 explainability의 부족은 특히 진정하고 중요한 도전 과제입니다.

6일 전 · ai

Google의 Veo가 이제 포트레이트 이미지를 세로 AI 비디오로 변환합니다

Google은 생성된 비디오가 이제 기반이 되는 참조 이미지와 더 일관되도록 해야 한다고 말했습니다. | 이미지: Google / The Verge Google은…