3주 전 · ai

[Paper] ReaSeq: 추론을 통한 세계 지식 활용으로 시퀀셜 모델링

산업용 추천 시스템은 로그 기반 패러다임 하에서 두 가지 근본적인 제한에 직면합니다: (1) ID 기반 아이템 표현에서 지식 빈곤으로 인해…

3주 전 · ai

[Paper] SpidR-Adapt: 소수 샷 적응을 위한 범용 음성 표현 모델

인간 영아는 단 몇 백 시간의 언어 노출만으로 새로운 언어의 기본 단위를 습득하며, 이는 data와 비교했을 때 눈에 띄는 효율성 격차를 강조한다.

3주 전 · ai

[Paper] ClarifyMT-Bench: 대화형 대형 언어 모델을 위한 다중 턴 명확화 벤치마킹 및 개선

대규모 언어 모델(LLM)은 개방형 도메인, 다중 턴 설정에서 대화형 어시스턴트로 점점 더 많이 배치되고 있으며, 사용자는 종종 불완전하거나...

3주 전 · ai

[Paper] 컨텍스트를 넘어: Large Language Models의 사용자 의도 파악 실패

현재 대형 언어 모델(Large Language Models, LLMs) 안전 접근 방식은 명시적으로 유해한 콘텐츠에 초점을 맞추면서 중요한 취약점인 이해력 부족을 간과한다.

3주 전 · ai

[Paper] 대형 언어 모델을 효율적인 Dense Retriever로 만들기

최근 연구에 따르면 대형 언어 모델(LLMs)을 직접 파인튜닝하여 dense retrieval을 수행하면 강력한 성능을 얻을 수 있지만, 그들의 상당한 파라미터 수...

3주 전 · ai

[Paper] MoE-DiffuSeq: Sparse Attention 및 Mixture of Experts를 활용한 Long-Document Diffusion 모델 강화

우리는 MoE‑DiffuSeq를 제시한다. 이는 mixture of experts 기반 프레임워크로, 긴 문서 생성에서 diffusion 모델을 향상시키기 위한 것이다. 기존 diffusion 기반 텍스트 생성…

3주 전 · ai

[Paper] Cube Bench: MLLMs의 공간 시각 추론을 위한 벤치마크

우리는 Cube Bench를 소개합니다. 이는 Rubik's-cube 벤치마크로, 멀티모달 대형 언어 모델(MLLMs)의 공간 및 순차적 추론을 평가하기 위해 설계되었습니다. 이 벤치마크는 ...

3주 전 · ai

[Paper] 자동화된 stereotactic radiosurgery 계획을 위한 human-in-the-loop 추론 large language model 에이전트

Stereotactic radiosurgery (SRS)는 중요한 구조물 주변에 정밀한 dose shaping을 요구하지만, black-box AI 시스템은 불투명성 때문에 임상 채택이 제한적이다 ...

3주 전 · ai

[Paper] LLM이 자신의 실패를 예측할 수 있을까? 내부 회로를 통한 자기 인식

Large language models (LLMs)는 유창하고 복잡한 출력을 생성하지만, 자신의 실수와 hallucinations를 인식하지 못하는 경우가 많다. 기존 접근 방식은 보통…

3주 전 · ai

[Paper] KL‑가이드 레이어 선택을 통한 하이브리드 어텐션 모델 디스틸링

사전 학습된 softmax attention Transformers를 softmax와 linear attention 레이어를 교차 배치하는 보다 효율적인 하이브리드 아키텍처로 증류하는 것은 유망한…

3주 전 · ai

[Paper] Step-DeepResearch 기술 보고서

LLM이 자율 에이전트로 전환함에 따라 Deep Research가 핵심 지표로 부상했습니다. 그러나 BrowseComp와 같은 기존 학술 벤치마크는 종종 …

3주 전 · ai

[Paper] 뇌의 코히런스는 구분 가능한 시간적 구간에 걸쳐 전개된다

언어의 일관성을 위해 뇌는 두 가지 상충되는 시간적 요구를 충족해야 한다: 확장된 맥락에서 의미의 점진적 축적과 빠른 재구성…