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[Paper] 어텐션 기반 해석성을 통한 멀티모달 언어 모델 최적화
현대의 large language models는 multimodal이 되어 텍스트와 이미지와 같은 다양한 데이터 형식을 분석합니다. fine-tuning은 이러한 multimodal을 적응시키는 데 효과적입니다.
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[Paper] 아프리카 언어를 위한 HuBERT 스케일링: Base에서 Large 및 XL까지
Despite recent progress in multilingual speech processing, African languages remain under-represented in both research and deployed systems, particularly when i...
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[Paper] 구조화된 Knowledge Discovery Approach를 통한 Language Model Generation의 Interpretability 향상
Knowledge‑enhanced text generation은 내부 또는 외부 지식 소스를 활용하여 생성된 텍스트의 품질을 향상시키는 것을 목표로 합니다. While language models have...
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[Paper] 도전적인 코퍼스를 활용한 도박 장애 조기 탐지를 위한 접근: UNSL at MentalRiskES 2025
Gambling disorder는 이해하고 대처하기 어려운 복합적인 행동 중독으로, 신체적, 심리적, 사회적으로 심각한 결과를 초래합니다....
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[Paper] 모든 토큰이 중요하다: 16M Ultra-Long Context 일반화 in Large Language Models
이 연구는 “Machines that Can Remember”를 구축하는 도전을 탐구하며, 장기 기억을 효율적인 초장기 컨텍스트 모델링 문제로 정의합니다. W...
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[Paper] 자동 안전 운전 지시를 향한: 대규모 Vision Language Model 접근
대규모 비전-언어 모델(LVLMs)은 객체 탐지를 포함한 시각 정보를 필요로 하는 작업에서 고급 능력을 보여줍니다. 이러한 능력은…
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[Paper] Intelligent Neural Networks: 계층형 아키텍처에서 Graph-Organized Intelligence
생물학적 뉴런은 놀라운 지능을 보여줍니다: 내부 상태를 유지하고, 다른 뉴런과 선택적으로 소통하며, 복잡한 그...
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[Paper] 난이도 수준별 일반화 재검토: 그렇게 쉽지는 않다
우리는 대형 언어 모델(LLM)이 다양한 과제 난이도에 걸쳐 얼마나 잘 일반화되는지를 조사합니다. 이는 효과적인 데이터 선별 및 평가를 위해 핵심적인 질문입니다. E...
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[Paper] ToolOrchestra: 효율적인 모델 및 도구 오케스트레이션을 통한 지능 향상
Large language models are powerful generalists, yet solving deep and complex problems such as those of the Humanity's Last Exam (HLE) remains both conceptually ... (keep the source link unchanged) 대형 언어 모델은 강력한 제너럴리스트이지만, 인류 최후의 시험(HLE)과 같은 깊고 복잡한 문제를 해결하는 것은 개념적으로 여전히 …
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[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 ...
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[Paper] 매트릭스: 피어‑투‑피어 다중‑에이전트 합성 데이터 생성 프레임워크
Synthetic data has become increasingly important for training large language models, especially when real data is scarce, expensive, or privacy-sensitive. Many ...
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[Paper] 저자는 사망했지만, 그들이 살아 있지 않았다면? 체코 AI 및 인간이 만든 시에 대한 수용 실험
대형 언어 모델은 창의적인 텍스트를 생성하는 능력이 점점 향상되고 있지만, AI‑생성 시에 대한 대부분의 연구는 영어—지배적인 언어인—에 초점을 맞추고 있습니다.