1주 전 · ai

Generative AI와 Contextual Inference: 지저분한 메모를 전문 회의록으로 변환

우리가 시작한 문제는 회의록 작성이 기업 환경에서 가장 지루하면서도 중요한 작업이라는 점입니다. 이 시나리오를 상상해 보세요: 한 시간…

1주 전 · ai

[Paper] 제어된 자기 진화를 통한 알고리즘 코드 최적화

Self-evolution 방법은 반복적인 ‘generate-verify-refine’ 사이클을 통해 코드 생성을 향상시키지만, 기존 접근법은 탐색 효율성이 낮다…

1주 전 · ai

[논문] Controlled Self-Evolution for Algorithmic Code Optimization

Self-evolution 방법은 반복적인 'generate-verify-refine' 사이클을 통해 코드 생성을 향상시키지만, 기존 접근법은 탐색 효율성이 낮다...

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[Paper] 제어된 자기 진화를 통한 알고리즘 코드 최적화

Self-evolution 방법은 반복적인 'generate-verify-refine' 사이클을 통해 코드 생성 능력을 향상시키지만, 기존 접근 방식은 탐색 효율성이 낮은 문제를 안고 있다.

1주 전 · ai

AI 작업에서 스와힐리어의 과소표현

스와힐리어 – AI 및 ML 대표성 격차 표지 이미지도 충분히 다루어지지 않았습니다! 스와힐리어는 AI 연구 및 응용 분야에서 크게 과소대표되고 있습니다,…

1주 전 · ai

[Paper] AdaFuse: 적응형 앙상블 디코딩과 테스트 시 스케일링을 이용한 LLMs

대형 언어 모델(LLMs)은 사전 학습 데이터, 모델 아키텍처, 디코딩 행동의 차이에서 비롯되는 상보적인 강점을 보여준다. Inference...

1주 전 · ai

[Paper] 증거 연결: 견고한 Reinforcement Learning for Deep Search Agents with Citation-Aware Rubric Rewards

강화 학습(RL)은 LLM 기반 딥 서치 에이전트를 향상시키는 핵심 기술로 부상했습니다. 그러나 기존 접근 방식은 주로 이진...

1주 전 · ai

[Paper] 캐시를 깨뜨리지 마세요: 장기 지평선 에이전시 작업을 위한 Prompt Caching 평가

최근 대형 언어 모델(Large Language Model, LLM) 에이전트의 발전으로 인해 광범위한 도구 호출이 필요한 복잡한 다중 턴 에이전시 작업이 가능해졌으며, 대화는…

1주 전 · ai

[Paper] 생각의 분자 구조: Long Chain-of-Thought Reasoning 위상의 매핑

대규모 언어 모델(LLMs)은 인간이나 비 Long CoT LLMs의 모방으로부터 효과적인 장기 사고 연쇄(Long CoT) 추론을 학습하는 데 종종 실패한다. 이를 이해하기 위해…

1주 전 · ai

[Paper] 피드백을 Memory-as-a-Tool로 증류

우리는 파일 기반 m...을 통해 일시적인 비판을 검색 가능한 가이드라인으로 변환함으로써 추론 시점 추론 비용을 상쇄하는 프레임워크를 제안한다.

1주 전 · ai

[Paper] 머신러닝 에이전트를 실행하기 전에 예측할 수 있을까?

자율 머신러닝 에이전트는 과학적 발견에 혁명을 일으켰지만, 여전히 Generate-Execute-Feedback 패러다임에 의해 제한됩니다. 이전 접근법…

1주 전 · ai

[Paper] Pantagruel: 프랑스어 텍스트와 음성을 위한 통합 Self‑Supervised Encoders

우리는 Pantagruel 모델을 공개합니다, 프랑스어 텍스트와 음성을 위한 새로운 self-supervised encoder 모델군입니다. modality-tailored 목표를 예측하는 대신에…