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[Paper] Fluent Alignment with Disfluent Judges: Lower-resource Languages를 위한 Post-training
우리는 낮은 자원 언어에 대한 사후 훈련(post‑training) 방법을 제안한다. 이 방법은 비유창(disfluent) 보상 모델에 의해 정렬되더라도 언어 모델의 유창성(fluency)을 유지한다. Preference…
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[Paper] 포즈 기반 수화 스포팅 via an End-to-End Encoder Architecture
Automatic Sign Language Recognition (ASLR)은 청각 장애인과 청인 커뮤니티 간의 격차를 메우는 중요한 분야로 부상했습니다. 그러나, 수화‑...
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[Paper] 바스크어 학습을 위한 자동 에세이 채점 및 피드백 생성
이 논문은 바스크어에서 자동 에세이 채점(AES) 및 피드백 생성을 위한 최초의 공개 데이터셋을 소개하며, CEFR C1 수준을 목표로 합니다.
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[Paper] 멀티 프레임워크 커뮤니케이션 코딩을 위한 Agentic AI 시스템
임상 커뮤니케이션은 환자 결과에 핵심적인 역할을 하지만, 환자‑제공자 대화에 대한 대규모 인간 주석은 여전히 노동 집약적이고 일관성이 없으며, ...
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[Paper] QSTN: 대규모 언어 모델을 활용한 견고한 설문지 추론을 위한 모듈형 프레임워크
우리는 QSTN을 소개합니다. QSTN은 설문지 형식 프롬프트로부터 체계적으로 응답을 생성하여 인실리코 설문조사와 ann…을 지원하는 오픈 소스 Python 프레임워크입니다.
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[Paper] 일반화 결과도 일반화될까?
대형 언어 모델(LLM)의 out-of-distribution(OOD) 일반화 능력은 배포에 있어 매우 중요합니다. 이전 연구에서는 LLM의 일반화를 평가…
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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] ReasonBENCH: LLM 추론의 (불)안정성 벤치마킹
대형 언어 모델(LLM)은 다단계 문제 해결 및 chain-of-thought와 같은 추론이 필수적인 환경에 점점 더 많이 배치되고 있습니다. 그러나, ...
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[Paper] Pre-Training, Mid-Training, 그리고 RL이 Reasoning Language Models에 미치는 상호작용
최근 강화 학습(RL) 기술은 언어 모델에서 인상적인 추론 향상을 가져왔지만, post‑training tr...
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[Paper] 치즈버거를 먹는 채식주의자 메리: LLM이 내러티브의 불일치를 인식할 수 있는가?
쌍을 이룬 서사를 포함한 데이터셋을 활용하여, 대형 언어 모델(LLMs)이 일관되지 않은 이야기와 일관된 이야기를 신뢰성 있게 구분할 수 있는 정도를 조사한다.
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[Paper] SafeTerm Medical Map를 활용한 맞춤형 MedDRA 쿼리 자동 생성
시판 전 약물 안전성 검토에서, 관련 부작용 용어를 표준화된 MedDRA 쿼리 또는 FDA Office of New Drugs Custom Medical Queries (O...