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[Paper] 베이지안 심볼릭 회귀: 사후 샘플링을 이용한
Symbolic regression은 데이터를 직접 사용하여 지배 방정식을 발견하는 강력한 도구이지만, 잡음에 대한 민감성 때문에 그 적용 범위가 제한됩니다. Thi...
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[Paper] 다중 에이전트 환경에서 제어 가능하고 다양한 플레이어 행동 학습
본 논문은 인간 게임플레이 데이터를 사용하지 않고도 제어 가능하고 다양한 플레이어 행동을 가능하게 하는 reinforcement learning 프레임워크를 소개한다. 기존...
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[Paper] LogSumExp 스무딩의 근접 최적성에 대한 초등적 증명
우리는 무한 노름에서 (mathbb{R}^d)의 (좌표별) 최대 함수의 스무딩 설계를 고려한다. LogSumExp 함수 (f(x)=ln!left(sum_{i=1}^{d}exp(x_i)right)) ...
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[Paper] Zorya: 단일 스레드 Go 바이너리의 자동 Concolic 실행
Go의 핵심 인프라 채택이 증가함에 따라 체계적인 취약점 탐지의 필요성이 커지고 있지만, 기존의 symbolic execution 도구들은 Go 바이너리에서 어려움을 겪고 있다.
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[Paper] LabelFusion: LLM과 Transformer 분류기의 융합 학습을 통한 강인한 텍스트 분류
LabelFusion은 텍스트 분류를 위한 퓨전 앙상블로, 전통적인 트랜스포머 기반 분류기(예: RoBERTa)와 하나 이상의 Larg...
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[Paper] FACTS Leaderboard: 대규모 언어 모델 사실성을 위한 포괄적인 벤치마크
우리는 FACTS Leaderboard를 소개합니다. 이는 온라인 리더보드 스위트와 연관된 일련의 벤치마크로, 언어 모델의 능력을 포괄적으로 평가합니다.
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[Paper] 교체하라, 확장하지 말라: 고정 예산 증거 조립을 통한 다중 홉 RAG에서 컨텍스트 희석 완화
Retrieval-Augmented Generation (RAG) 시스템은 초기 검색에서 연결 사실(bridge fact)을 놓칠 경우 다중 홉 쿼리에서 종종 실패합니다. 기존의 교정 접근 방식은 …
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[Paper] Script Gap: 실제 환경에서 인도 언어를 원어 스크립트와 로마 스크립트로 구분하는 LLM 트리아지 평가
대형 언어 모델(LLMs)은 인도에서 고위험 임상 응용 분야에 점점 더 많이 배치되고 있습니다. 많은 이러한 환경에서, 인도 언어 사용자는 freque...
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[Paper] TriHaRd: TEE Trusted Time의 높은 복원력
시간이 흐르는 것을 정확하게 측정하는 것은 많은 애플리케이션에 필수적입니다. 그러나 Intel SGX와 같은 Trusted Execution Environments (TEEs)에서는 시간 소스가 …
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[Paper] PACIFIC: 코드에서 Precise Automatically Checked Instruction Following을 확인하기 위한 벤치마크 생성 프레임워크
대규모 언어 모델(LLM) 기반 코드 어시스턴트는 생성 AI의 강력한 응용 분야로 부상했으며, 코드 생성에서 인상적인 역량을 보여주고 있습니다...
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[Paper] 다중 브리지 아키텍처를 위한 성공 증명 및 보상 분배 프로토콜 (Cross-chain Communication)
싱글-브리지 블록체인 솔루션은 크로스체인 커뮤니케이션을 가능하게 합니다. 그러나 이들은 중앙집중화와 단일 장애 지점 위험과 연관되어 있습니다. 이…
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[Paper] 스파이킹 뉴럴 네트워크를 이용한 가우시안 베리프 전파 구현
Bayesian inference는 자연 에이전트의 정보 처리에 대한 원칙적인 설명을 제공합니다. 그러나 신경 메커니즘이 이를 어떻게 수행하는지는 아직 해결되지 않은 질문으로 남아 있습니다.