1개월 전 · ai

[Paper] AlignSAE: 개념 정렬된 희소 오토인코더

대형 언어 모델(LLM)은 숨겨진 파라메트릭 공간에 사실적 지식을 인코딩하는데, 이는 검사하거나 제어하기 어렵다. Sparse Autoencoders(SAE)…

1개월 전 · ai

[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 (...

1개월 전 · ai

[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…

1개월 전 · ai

[Paper] 원자적에서 복합적으로: Reinforcement Learning이 보완적 추론에서 일반화를 가능하게 함

RL이 reasoning capabilities에 기여하는 메커니즘—새로운 기술의 합성을 장려하는지, 아니면 기존 행동을 단순히 증폭시키는지—는 아직 남아 있다.

1개월 전 · ai

[Paper] 우리는 진정으로 유용한 Deep Research Agents에 얼마나 가까워졌는가?

Deep Research Agents (DRAs)는 반복적인 정보 검색 및 합성을 통해 분석가 수준의 보고서를 자동으로 생성하는 것을 목표로 합니다. 그러나 대부분의 기존 DRA…

1개월 전 · ai

[Paper] 에이전트 정책 최적화를 위한 Instruction-Policy 공동 진화

검증 가능한 보상을 이용한 강화 학습(RLVR)은 대형 언어 모델(LLM)의 추론 능력을 향상시켜, 자율 에이전트가 ...

1개월 전 · ai

[Paper] 최적화 관점에서 LLM 사고 교정

최근 대형 언어 모델(LLMs)의 발전은 특히 긴 체인-오브-생각(Chain-of-Thought, CoT) 방식을 통한 emergent reasoning capabilities에 의해 주도되고 있습니다...

1개월 전 · ai

[Paper] 잠재적 논쟁: LLM 사고 해석을 위한 대리 프레임워크

Large Language Models (LLMs)의 내부 사고 과정을 이해하고 환각의 원인을 파악하는 것은 여전히 주요 과제이다. 이를 위해 우리는 l...

1개월 전 · ai

[Paper] MEGConformer: Conformer 기반 MEG 디코더를 이용한 강인한 음성 및 음소 분류

우리는 LibriBrain 2025 PNPL 대회를 위해 Conformer 기반 디코더를 제시하며, 두 가지 기본적인 MEG 작업인 Speech Detection과 Phoneme Classification을 목표로 합니다....

1개월 전 · ai

[Paper] BackportBench: 자동 패치 백포팅을 위한 다국어 벤치마크

많은 현대 소프트웨어 프로젝트는 새로운 기능과 보안 패치를 통합하기 위해 빠르게 진화합니다. 사용자가 의존성을 보다 안전한 버전으로 업데이트하는 것이 중요합니다.

1개월 전 · ai

[Paper] 머신 의식 가설 테스트

Machine Consciousness Hypothesis는 의식이 substrate-free 기능적 속성으로, second‑order perception을 수행할 수 있는 computational systems의 특성이라고 주장한다.

1개월 전 · ai

[Paper] ThetaEvolve: 테스트 시 학습 on Open Problems

최근 large language models (LLMs)의 발전은 수학적 발견에서 획기적인 진전을 가능하게 했으며, 그 예로 폐쇄형 시스템인 AlphaEvolve가 ...