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  • 1주 전 · ai

    [Paper] 간섭 하에서 실험을 위한 진화 기반 모델

    네트워크 시스템에서 인과 효과 추정은 데이터 기반 의사결정의 핵심입니다. 이러한 환경에서는 한 단위에 대한 개입이 다른 단위로 파급될 수 있으며, 이는 ...

    #research #paper #ai #machine-learning
  • 1주 전 · ai

    [Paper] 글리오마 분할 및 등급 매김 혁신: 3D MRI 기반 가이드 하이브리드 딥러닝 모델

    Gliomas는 사망률이 높은 뇌종양 유형으로, 이는 종양에 대한 치료 개입을 위해 조기 및 정확한 진단이 중요함을 의미합니다....

    #research #paper #ai #computer-vision
  • 1주 전 · ai

    [Paper] 통신 렌즈를 통해: 모든 훈련 샘플이 중요한가?

    통신 분야에서 AI의 부상은 라디오 액세스 네트워크 최적화부터 사용자 경험 관리에 이르기까지 데이터 양과 학습 요구를 급격히 증가시켰습니다...

    #research #paper #ai #machine-learning
  • 1주 전 · ai

    [Paper] 시각 객체 자세 추정을 위한 불확실성 정량화

    객체의 자세 추정에 대한 불확실성을 정량화하는 것은 견고한 제어와 계획에 필수적입니다. 자세 추정은 로봇공학에서 잘 연구된 문제이지만…

    #research #paper #ai #computer-vision
  • 1주 전 · ai

    [Paper] 멀티-크리트: 다중모달 판사들의 다원적 기준 준수 벤치마킹

    대형 멀티모달 모델(LMM)은 강력한 지시 수행 능력과 일관성 때문에 멀티모달 평가 시스템에서 판사 역할로 점점 더 많이 채택되고 있습니다.

    #research #paper #ai #computer-vision
  • 1주 전 · ai

    [Paper] Vision Transformers에서 비단조 스케일링 메커니즘

    Deeper Vision Transformers는 종종 얕은 모델보다 성능이 떨어지며, 이는 일반적인 스케일링 가정에 도전합니다. ViT-...에 대한 체계적인 실증 분석을 통해 이를 조사합니다.

    #research #paper #ai #machine-learning #computer-vision
  • 1주 전 · ai

    [Paper] Qwen3-VL 기술 보고서

    우리는 Qwen 시리즈 중 현재까지 가장 뛰어난 비전‑언어 모델인 Qwen3‑VL을 소개합니다. 이 모델은 다양한 멀티모달 벤치마크 전반에 걸쳐 우수한 성능을 달성합니다.

    #research #paper #ai #machine-learning #computer-vision
  • 1주 전 · ai

    [Paper] 저자는 사망했지만, 그들이 살아 있지 않았다면? 체코 AI 및 인간이 만든 시에 대한 수용 실험

    대형 언어 모델은 창의적인 텍스트를 생성하는 능력이 점점 향상되고 있지만, AI‑생성 시에 대한 대부분의 연구는 영어—지배적인 언어인—에 초점을 맞추고 있습니다.

    #research #paper #ai #nlp
  • 1주 전 · ai

    [Paper] 스케일에 구애받지 않는 콜모고로프‑아놀드 기하학 in 신경망

    Freedman과 Mulligan의 최근 연구에 따르면, 얕은 다층 퍼셉트론이 Kolmogorov‑Arnold 기하학적(KAG) 구조를 자발적으로 개발한다는 것이 입증되었습니다. 이는 t… 동안에 발생합니다.

    #research #paper #ai #machine-learning
  • 1주 전 · ai

    [Paper] TAGFN: 텍스트 속성 그래프 데이터셋을 이용한 LLM 시대의 가짜 뉴스 탐지

    대형 언어 모델(LLM)은 최근 텍스트 속성 그래프에 대한 머신러닝을 혁신했지만, LLM을 그래프 이상치 탐지에 적용하는 것은, ...

    #research #paper #ai #nlp
  • 1주 전 · ai

    [Paper] AI에서 알고리즘적 진보의 기원에 관하여

    Algorithms have been estimated to increase AI training FLOP efficiency by a factor of 22,000 between 2012 and 2023 [Ho et al., 2024]. Running small-scale ablati... → 알고리즘은 2012년부터 2023년 사이에 AI 훈련 FLOP 효율성을 22,000배 향상시킨 것으로 추정됩니다 [Ho et al., 2024]. 소규모 ablati...

    #research #paper #ai #machine-learning
  • 1주 전 · ai

    [Paper] ReSAM: 정제, 재조회, 그리고 강화: 원격 감지 이미지를 위한 자체 프롬프트 포인트‑감독 세분화

    Interactive segmentation models such as the Segment Anything Model (SAM) have demonstrated remarkable generalization on natural images, but perform suboptimally...

    #research #paper #ai #computer-vision

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