언어 모델을 기반으로 한 자율 AI 과학자들의 급속한 발전에도 불구하고, 출판용 일러스트레이션을 생성하는 일은 여전히 노동 집약적인 병목 현상이다…

최근 language identification 및 generation에 관한 연구들은 이러한 작업을 달성할 수 있는 엄격한 statistical rates를 확립했습니다. 이러한 연구들은 일반적으로 …

대규모 audio-language 모델은 점점 더 raw speech inputs를 기반으로 작동하여, voice assistants, education 등과 같은 분야에서 보다 원활한 통합을 가능하게 합니다.

멀티에이전트 시스템은 전문화를 통해 복잡한 작업을 해결하는 데 가능성을 보여주었지만, 여러 에이전트를 동시에 파인튜닝하는 데는 두 가지 주요 과제가 있다: (...

Language models (LMs)은 토큰 시퀀스를 기반으로 학습되지만, 사용자는 텍스트를 통해 LMs와 상호작용합니다. 이러한 불일치로 인해 partial token problem이 발생합니다, ...

대규모 언어 모델(Large Language Models) 기반 Deep search agents는 다단계 검색, 추론, 장기 과제 실행에서 강력한 역량을 입증했습니다.

Chain-of-Thought (CoT)가 Large Language Models (LLMs)의 성능을 크게 향상시키지만, 명시적인 추론 체인은 상당한 계산을 요구한다...

우리는 JobResQA를 소개합니다. 이는 HR‑specific tasks에서 LLMs의 Machine Reading Comprehension (MRC) 능력을 평가하기 위한 multilingual Question Answering 벤치마크입니다.

대규모 언어 모델(LLM) 서빙 시스템은 근본적으로 취약한 상태를 유지하고 있으며, 하이퍼스케일 클러스터에서 빈번한 하드웨어 결함이 서비스에 불균형적인 영향을 초래합니다...

사이버 보안 운영은 민감한 데이터를 노출하지 않으면서 다양한 워크플로를 지원하는 어시스턴트 LLM을 필요로 합니다. 기존 솔루션은 독점 API에 의존하거나…

공개 저장소에는 수백만 개의 fine-tuned models가 호스팅되고 있지만, 커뮤니티 사용은 여전히 소수의 foundation checkpoints에 불균형적으로 집중되어 있습니다....

Agentic Reinforcement Learning (Agentic RL)은 에이전트가 복잡한 추론과 도구 사용을 수행하도록 하는 데 눈에 띄는 성공을 거두었습니다. 그러나 대부분의 방법은 아직...