2개월 전 · ai

[Paper] Zipf 분포는 두 단계 상징적 과정에서: 확률적 어휘 필터링에 의한 안정성

Zipf's law in language lacks a definitive origin, debated across fields. This study explains Zipf-like behavior using geometric mechanisms without linguistic el...

2개월 전 · ai

[Paper] 인컨텍스트 학습에서 의미적 앵커: 왜 작은 LLM은 레이블을 뒤집을 수 없는가

인컨텍스트 학습(ICL)이 사전 학습된 라벨 의미를 무시할 수 있는가, 아니면 기존의 의미 백본을 단순히 정제하는 수준에 머무르는가? 우리는 이 질문을 …​

2개월 전 · software

[Paper] 경량 모델 편집을 통한 LLM의 폐기된 API 권고 수정

대규모 코드 코퍼스에 대해 사전 학습되었거나 파인튜닝된 대형 언어 모델(LLM)은 코드 완성 작업에서 강력한 성능을 보여주었습니다. 그러나 그들의 embe...

2개월 전 · ai

[Paper] TrackList: 오픈 대형 언어 모델에서 헤드와 테일 지식을 위한 쿼리 언어 다양성 추적

대형 언어 모델(LLMs)은 사용자 입력 질의에 대해 정의형 답변을 제공하는 데 효율적인 것으로 입증되었습니다. 인간은 다양한 유형의 답변을 제공하는 반면, …

2개월 전 · ai

[Paper] RosettaSpeech: 단일 언어 데이터에서 제로샷 음성‑음성 번역

The scarcity of parallel speech corpora critically hampers speech-to-speech translation (S2ST), often forcing reliance on complex, multi-stage pipelines. This p...

2개월 전 · ai

[Paper] 대형 오디오 언어 모델에서 오디오 토큰 압축을 향하여

대형 오디오 언어 모델(LALM)은 음성 인식부터 일반 오디오 이해에 이르기까지 다양한 작업에서 인상적인 성능을 보여줍니다. 어떻게…

2개월 전 · ai

[Paper] TrafficLens: 다중 카메라 트래픽 비디오 분석 LLM 활용

Traffic cameras are essential in urban areas, playing a crucial role in intelligent transportation systems. Multiple cameras at intersections enhance law enforc... 교통 카메라는 도시 지역에서 필수적이며, 지능형 교통 시스템에서 중요한 역할을 합니다. 교차로에 여러 대의 카메라를 설치하면 법 집행을 강화합니다...

2개월 전 · ai

[Paper] SpaceX: 개발자 생산성을 위한 SPACE 모델을 활용한 메트릭 탐색

이 실증적 연구는 결정론적이며 단일 차원적인 생산성 휴리스틱의 한계를 밝히기 위해 SPACE 프레임워크를 운영함으로써 ...

2개월 전 · software

[Paper] 소프트웨어 설계 역량에 대한 계층적 평가 – Large Language Models of Code

대형 언어 모델(LLMs)은 소프트웨어 엔지니어링 분야에서 점점 더 많이 채택되고 있지만, 핵심 소프트웨어 설계 개념에 대한 그들의 이해가 얼마나 견고한지는 아직 불확실합니다.

2개월 전 · ai

[논문] 잔차 하이브리드 양자‑클래식 모델을 위한 읽기 측면 바이패스

Quantum machine learning (QML)은 컴팩트하고 표현력이 풍부한 표현을 제공할 것을 약속하지만, 측정 병목 현상—좁은 양자‑클래식 읽기…에 시달린다.

2개월 전 · ai

[Paper] 사전 학습으로 이득 얻기: 깨끗한 라벨 없이도 강인한 학습

Training deep networks with noisy labels leads to poor generalization and degraded accuracy due to overfitting to label noise. Existing approaches for learning ... 노이즈가 있는 레이블로 딥 네트워크를 학습하면 레이블 노이즈에 과적합하여 일반화 성능이 저하되고 정확도가 떨어집니다. 기존의 학습 접근법은 ...

2개월 전 · software

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Existing C to Rust translation techniques fail to balance quality and scalability: transpilation-based approaches scale to large projects but produce code with ... → 기존 C에서 Rust로의 변환 기술은 품질과 확장성의 균형을 맞추지 못합니다: 트랜스파일 기반 접근 방식은 대규모 프로젝트에 확장 가능하지만 코드가 ... 로 생성됩니다.