1주 전 · ai

[Paper] Reference Games를 Model Uncertainty와 Clarification Requests 정렬을 위한 테스트베드로

인간 대화에서, 두 interlocutor는 상호 이해(mutual understanding)를 유지하는 데 적극적인 역할을 합니다. 청자(addressees)가 화자(speakers)의 의미에 대해 확신이 없을 때, ...

1주 전 · ai

[Paper] 신뢰 함정: LLM에서의 성 편향과 예측 확신

민감한 분야에서 Large Language Models (LLMs)의 사용이 증가함에 따라, 그들의 confidence scores가 fairness와 bias에 어떻게 대응하는지에 대한 관심이 커지고 있다....

1주 전 · ai

[Paper] 대화를 통한 학습: 인간‑LLM 대화의 정치적 이슈 역학 분석

Large language models (LLMs)은 학습을 위한 대화 파트너로 점점 더 많이 사용되고 있지만, 사용자의 학습과 참여를 지원하는 상호작용 역학은 …

1주 전 · ai

[Paper] 멀티홉 추론을 위한 Kinship 데이터 벤치마크

Large language models (LLMs)은 다중 홉 추론을 수행하는 능력, 즉 여러 정보 조각을 결합하는 능력에 대해 점점 더 평가되고 있습니다…

1주 전 · ai

[Paper] 단일 샷을 넘어: Multi-step Tool Retrieval via Query Planning

대규모이며 동적인 툴 라이브러리를 활용하는 LLM agents는 효과적인 검색에 의존하지만, 표준 단일 샷 dense retrievers는 복잡한 요청을 처리하는 데 어려움을 겪는다....

1주 전 · ai

[Paper] 대형 언어 모델에서 Multi-Perspective Reflection을 통한 Self-Correction 강화

Chain-of-Thought (CoT) 프롬프트가 LLM 추론을 향상시키는 한편, 일관성, 정확성 및 자기 교정 측면에서 특히 복잡하거나 윤리적인 …

1주 전 · ai

[Paper] OS-Symphony: 견고하고 범용적인 컴퓨터 활용 에이전트를 위한 전체론적 프레임워크

Vision-Language Models (VLMs)가 Computer-Using Agents (CUAs)를 크게 발전시켰지만, 현재 프레임워크는 장기 작업 흐름에서 견고성에 어려움을 겪고 있습니다...

1주 전 · ai

[Paper] LLM 결정이 언어적 자신감에 충실한가?

대형 언어 모델(LLMs)은 자신의 불확실성에 대해 놀라울 정도로 정교한 추정치를 제공할 수 있다. 그러나 이러한 표현이 어느 정도까지 유효한지는 아직 명확하지 않다.

1주 전 · ai

[Paper] Narrative Twins와 Contrastive Learning을 이용한 Story Salience 모델링

이야기의 전개에 가장 중요한 사건을 식별하는 것이 서사를 이해하는 데 필요합니다. 우리는 모델링을 위한 contrastive learning framework를 제시합니다.

1주 전 · ai

[Paper] 구조 우선, 추론 다음: 금융 문서에서 수치 추론을 위한 지식 그래프를 활용한 대형 언어 모델 강화

Numerical reasoning은 재무 문서 분석에서 중요한 작업입니다. 이는 논리적 일관성을 갖춘 수치 예측을 이해하고 수행하는 데 도움이 됩니다.

1주 전 · ai

AI가 당신의 개인 언어 튜터가 되는 방법

제가 n8n을 활용해 만다린 학습을 위한 AI 스터디 파트너를 만든 방법: 어휘, 듣기, 발음 교정. 게시물 “How AI Can Become Your Personal L...”

1주 전 · ai

언제 고급 RAG 기능을 추가하면 작동합니까?

다양한 파이프라인의 성능을 살펴보면 “When Does Adding Fancy RAG Features Work?”라는 글이 처음으로 Towards Data Science에 게재되었습니다....