[Paper] G$^2$VLM: 기하학 기반 비전-언어 모델, 통합 3D 재구성 및 공간 추론
Vision-Language Models (VLMs)은 여전히 공간 지능에서 견고함이 부족하여 공간 이해 및 추론 작업에서 성능이 저조합니다. 우리는 ...
Vision-Language Models (VLMs)은 여전히 공간 지능에서 견고함이 부족하여 공간 이해 및 추론 작업에서 성능이 저조합니다. 우리는 ...
Synthetic data has become increasingly important for training large language models, especially when real data is scarce, expensive, or privacy-sensitive. Many ...
대형 언어 모델은 창의적인 텍스트를 생성하는 능력이 점점 향상되고 있지만, AI‑생성 시에 대한 대부분의 연구는 영어—지배적인 언어인—에 초점을 맞추고 있습니다.
대형 언어 모델(LLM)은 최근 텍스트 속성 그래프에 대한 머신러닝을 혁신했지만, LLM을 그래프 이상치 탐지에 적용하는 것은, ...
대형 언어 모델(LLM)은 종종 바뀐 형태의 질문에 답할 때 일관되지 않은 행동을 보이며, 이는 깊은 이해보다는 표면 수준의 패턴에 의존하고 있음을 시사한다.
텍스트와 달리, 음성은 피치와 같은 음향 신호를 통해 화자의 성별과 같은 정보를 전달합니다. 이는 모달리티별 편향 문제를 야기합니다....
가독성 평가는 텍스트의 읽기 난이도를 평가하는 것을 목표로 합니다. 최근 몇 년간, 딥러닝 기술이 점차 가독성에 적용되어 왔습니다.
텍스트 속성 그래프는 모델이 강력한 텍스트 이해와 구조적으로 정보를 활용한 추론을 효과적으로 결합하도록 요구합니다. 기존 접근 방식은 ...
The rigid, uniform allocation of computation in standard Transformer (TF) architectures can limit their efficiency and scalability, particularly for large-scale... → 표준 Transformer (TF) 아키텍처에서의 경직되고 균일한 연산 할당은 특히 대규모...
Recent divide-and-conquer reasoning approaches, particularly those based on Chain-of-Thought (CoT), have substantially improved the Text-to-SQL capabilities of ... → 최근의 분할‑정복 추론 접근 방식, 특히 체인‑오브‑씽크(Chain-of-Thought, CoT)를 기반으로 한 방식은 Text-to‑SQL 기능을 크게 향상시켰습니다 ...
Lindsey (2025)는 네 가지 실험을 통해 언어 모델의 내성적 인식을 조사했으며, 모델이 때때로 주입된 …을 감지하고 식별할 수 있음을 발견했습니다.
Web automation employs intelligent agents to execute high-level tasks by mimicking human interactions with web interfaces. Despite the capabilities of recent La... 웹 자동화는 지능형 에이전트를 사용하여 웹 인터페이스와의 인간 상호작용을 모방함으로써 고수준 작업을 수행합니다. 최근 대형 언어 모델(LLM)의 능력에도 불구하고...