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[Paper] 진보의 대가: Algorithmic Efficiency와 AI Inference 비용 감소

언어 모델은 최근 몇 년간 고급 벤치마크에서 엄청난 진전을 보였지만, 이러한 진전의 대부분은 더 비용이 많이 드는 모델을 사용함으로써만 가능했습니다.

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[Paper] 객체 중심 데이터 합성을 이용한 카테고리 수준 객체 탐지

Deep learning 접근법은 object detection에서 이미지 내 특정 객체 클래스에 대한 신뢰할 수 있는 탐지를 달성했습니다. 그러나 모델의 detection capability를 확장하는 것은…

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[Paper] Physics-Informed Neural Networks를 이용한 열물성 특성 추출

Inverse heat problems는 관측되거나 알려진 열 확산 거동을 기반으로 재료의 thermophysical properties를 추정하는 것을 말합니다. Inverse heat problems는…

1주 전 · ai

[Paper] 모듈러 덧셈을 위한 Sinusoidal Activation의 입증된 이점

이 논문은 두 층 신경망을 이용한 모듈러 덧셈 학습에서 activation functions의 역할을 연구한다. 우리는 먼저 sharp expressivity gap을 확립한다: si...

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[Paper] ASTRO: 동역학 기반 궤적 롤아웃을 통한 적응형 스티칭

오프라인 강화 학습(RL)은 사전 수집된 데이터셋으로부터 에이전트가 최적 정책을 학습하도록 합니다. 그러나, 최적이 아닌 및 단편적인 데이터를 포함하는 데이터셋은...

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[Paper] 단일 확률적 포워드 패스와 코드 생성을 이용한 베이지안 신경망의 가속 실행

머신러닝 모델은 진단, 날씨 예측, NLP, 자율 주행 등과 같은 분야에서 좋은 성능을 보이지만, 그들의 제한된 불확실성 처리...

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[Paper] 지속적인 인텔리전스 성장: Self-Training, Continual Learning, 및 SuperIntelliAgent의 Dual-Scale Memory

우리는 SuperIntelliAgent를 소개합니다. 이는 학습 가능한 작은 diffusion model(learner)과 고정된 large language model을 결합한 agentic learning framework입니다.

1주 전 · ai

[Paper] Hunyuan-GameCraft-2: 명령어 기반 인터랙티브 게임 월드 모델

생성적 세계 모델(generative world models)의 최근 발전은 정적 장면 합성(static scene synthesis)에서 시작해 개방형 게임 환경(open-ended game environments)을 만드는 데 있어 눈에 띄는 진전을 가능하게 했습니다, …

1주 전 · ai

[Paper] DisMo: 오픈 월드 모션 전송을 위한 분리된 모션 표현

최근 텍스트-투-비디오(T2V) 및 이미지-투-비디오(I2V) 모델의 발전으로, 간단한 텍스트만으로도 시각적으로 매력적이고 역동적인 비디오를 생성할 수 있게 되었습니다...

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[Paper] 실제 및 인공 취약점에 대한 One-Shot 패치 평가를 위한 LLMs

자동화된 취약점 패치는 소프트웨어 보안에 필수적이며, 최근 Large Language Models(LLMs)의 발전은 자동화된 …에 대한 유망한 역량을 보여줍니다.

1주 전 · ai

[Paper] MANTA: 물리 기반 일반화된 수중 객체 추적

Underwater object tracking은 wavelength dependent attenuation과 scattering 때문에 어려우며, 이는 깊이와 물 조건에 따라 외관을 크게 왜곡합니다.

1주 전 · ai

[Paper] LFM2 기술 보고서

우리는 LFM2, 효율적인 온‑디바이스 배포와 강력한 작업 능력을 위해 설계된 Liquid Foundation Models 패밀리를 소개합니다. 하드웨어‑인‑루프 아키텍처를 사용하여…