[Paper] TAB-DRW: 생성형 테이블 데이터를 위한 DFT 기반 강인 워터마크
생성 AI의 부상으로 의료, 금융, 공공 정책 등 분야에서 고충실도 합성 표형 데이터의 생산이 가능해졌으며, ...
생성 AI의 부상으로 의료, 금융, 공공 정책 등 분야에서 고충실도 합성 표형 데이터의 생산이 가능해졌으며, ...
Large language models (LLMs) achieve state-of-the-art results across many natural language tasks, but their internal mechanisms remain difficult to interpret. I...
Video diffusion models achieve strong frame-level fidelity but still struggle with motion coherence, dynamics and realism, often producing jitter, ghosting, or ... 비디오 확산 모델은 프레임 수준에서 높은 충실도를 달성하지만, 움직임 일관성, 역동성 및 현실감에서는 여전히 어려움을 겪으며, 흔히 흔들림, 유령 현상 등을 발생시킵니다.
Large language models (LLMs) achieve impressive results on many benchmarks, yet their capacity for planning and stateful reasoning remains unclear. We study the...
엔드‑투‑엔드(E2E) 자율주행 모델은 오픈‑루프 평가에서 강력한 성능을 보여왔지만, 종종 연쇄 오류와 일반화 부족으로 어려움을 겪는다.
Latent reasoning은 Transformer 언어 모델에서 새로운 개발을 의미하며, chain-of-thought에 비해 추론 길이를 압축하는 잠재력을 보여주었습니다.
적대적 공격은 학습 기반 3D 포인트 클라우드 모델에 중대한 위협을 가하며, 보안에 민감한 응용 분야에서 그 신뢰성을 심각하게 저해합니다.
언어 모델이 전문가 상황에서 AI 정체성을 신뢰할 수 있게 공개하지 못한다면, 사용자는 그 모델의 역량 한계를 신뢰할 수 없습니다. 이 연구는 자기 투명성...
대형 언어 모델(LLM)은 종종 바뀐 형태의 질문에 답할 때 일관되지 않은 행동을 보이며, 이는 깊은 이해보다는 표면 수준의 패턴에 의존하고 있음을 시사한다.
Illumination inconsistency는 다중 뷰 3D 재구성에서 근본적인 도전 과제입니다. 햇빛 방향, 구름 양, 그리고 그림자의 변동은 일관성을 깨뜨립니다.
이 연구는 시간적 불규칙성, 샘플링...와 같은 문제들을 해결하기 위해 다중 스케일 시간 정렬 네트워크(Multi-Scale Temporal Alignment Network, MSTAN)를 기반으로 한 위험 예측 방법을 제안한다.
Vision Language Action 모델은 대규모 사전 학습된 비전 및 언어 표현을 활용함으로써 범용 로봇 조작을 크게 발전시켰습니다…