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[Paper] Progress-Aware Confidence Schedules를 통한 Fast-Decoding Diffusion Language Models
Diffusion large language models (dLLMs)은 autoregressive 모델에 대한 유망한 대안을 제공하지만, 그 실용성은 느린 반복적인 과정 때문에 크게 제한됩니다.
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[Paper] OptPO: 테스트 시 정책 최적화를 위한 최적 롤아웃 할당
Test-time policy optimization은 대규모 언어 모델(LLMs)이 자체 생성 롤아웃으로부터의 피드백을 활용하여 분포 변화에 적응하도록 합니다. 그러나,…
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[Paper] 병렬적으로 생각하고, 하나로 답하라: Open-Ended Reasoning을 위한 Logit Averaging
Majority voting은 parallel reasoning traces를 집계함으로써 close-ended question answering에 효과적인 것으로 입증되었습니다. 그러나 이는 open...
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[Paper] Bangla 혐오 발언 분류 with Fine-tuned Transformer Models
저자원 언어에서의 Hate speech recognition은 데이터셋 부족, orthographic heterogeneity, linguistic variety 등으로 인해 여전히 어려운 문제입니다. ...
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[Paper] 음성 대화형 에이전트와 Large Language Models
음성 대화형 에이전트는 voice-native LLMs 쪽으로 수렴하고 있습니다. 이 튜토리얼은 cascaded ASR/NLU에서 end-to-end, retrieval-and vision …까지의 경로를 정리합니다.
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[Paper] 뇌‑AI 융합: 예측 및 생성적 세계 모델을 통한 범용 계산
attention-based transformers를 활용한 general-purpose AI 시스템의 최근 발전은 neocortex와 cerebellum이 …에도 불구하고 어떻게 작동하는지에 대한 잠재적인 창을 제공한다.
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[Paper] Feature Selection이 적용된 BERT를 이용한 혐오 발언 탐지와 Vocabulary Augmentation
소셜 미디어에서의 악성 발언은 지속적이고 진화하는 과제로, 새로운 은어와 은폐된 용어가 지속적으로 등장하면서 ...
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[Paper] Four Over Six: Adaptive Block Scaling을 이용한 더 정확한 NVFP4 양자화
대형 언어 모델이 점점 커짐에 따라, NVFP4와 같은 저정밀 수치 형식이 속도와 메모리 이점 때문에 점점 더 인기를 얻고 있습니다 ...
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[Paper] Large Language Models를 위한 Test-Time Compute 스케일링의 기술
Test-time scaling (TTS) — 추론 중에 컴퓨팅을 동적으로 할당하는 것 — 은 대형 언어 모델(LLMs)에서 추론 능력을 향상시키는 유망한 방향이다.
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[Paper] AlignSAE: 개념 정렬된 희소 오토인코더
대형 언어 모델(LLM)은 숨겨진 파라메트릭 공간에 사실적 지식을 인코딩하는데, 이는 검사하거나 제어하기 어렵다. Sparse Autoencoders(SAE)…
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[Paper] LLM CHESS: 체스를 통한 LLM의 추론 및 명령 수행 벤치마킹
우리는 LLM CHESS를 소개합니다, 이는 large language models에서 추론 및 지시 수행 능력의 일반화를 탐색하도록 설계된 평가 프레임워크입니다 (...
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[Paper] Chain-of-Ground: 반복적 추론 및 레퍼런스 피드백을 통한 GUI 그라운딩 개선
GUI grounding은 자연어 명령을 복잡한 사용자 인터페이스의 정확한 영역과 맞추는 것을 목표로 합니다. 고급 멀티모달 대형 언어 모델은 강력한…