1주 전 · ai

[Paper] 에이전트 도구 선택에서 환각을 나타내는 내부 표현

Large Language Models (LLMs)은 tool calling과 tool usage에서 놀라운 능력을 보여왔지만, 잘못된 tool을 선택하는 hallucinations 문제를 겪는다.

1주 전 · ai

[Paper] FlowLet: Wavelet Flow Matching을 이용한 조건부 3D 뇌 MRI 합성

뇌 자기공명영상(MRI)은 신경 발달, 노화 및 질병을 연구하는 데 중심적인 역할을 합니다. 주요 응용 분야 중 하나는 뇌 연령 예측입니다.

1주 전 · ai

[Paper] MoE3D: 3D 재구성을 위한 Mixture-of-Experts 모듈

MoE3D는 깊이 경계를 선명하게 하고 기존 피드포워드 3D 모델에서 발생하는 flying-point artifacts(빨간색으로 강조된)를 완화하도록 설계된 mixture-of-experts 모듈이다.

1주 전 · ai

[Paper] EARL: 에너지 인식 최적화를 위한 Liquid State Machines for Pervasive AI

보편적인 AI는 점점 더 엄격한 자원 제약 하에서 저지연 및 에너지 효율적인 계산을 제공하는 온‑디바이스 학습 시스템에 의존하고 있다. Liq...

1주 전 · ai

[Paper] Neural Prophet와 Deep Neural Network를 이용한 주식 시장 가격 예측

주식 시장 가격 예측은 금융, 통계, 경제학이 교차하는 영역에 의존하는 중요한 학제간 연구 분야입니다. Forecas...

1주 전 · ai

[Paper] Vision-Language 모델에서 프롬프트 유발 환각의 메커니즘

Large vision-language models (VLMs)은 매우 높은 성능을 가지고 있지만, 시각적 증거보다 텍스트 프롬프트를 선호함으로써 종종 환각을 일으킵니다. 우리는 이 실패 모드를 연구합니다...

1주 전 · ai

[Paper] 해석 가능한 데이터 기반 접근법을 통한 임상 낙상 위험 평가 최적화

본 연구에서는 Johns Hopkins Fall Risk Assessment Tool (JHFRAT)에서의 낙상 위험 예측을 추가적인 임상적으로 의미 있는 측정과 더 잘 맞추는 것을 목표로 합니다.

1주 전 · ai

[논문] LELA: LLM 기반 Entity Linking 접근법과 Zero-Shot Domain Adaptation

Entity linking(텍스트에서 모호한 언급을 지식 베이스의 엔터티에 매핑하는 작업)은 지식 그래프 구축, 질문 응답과 같은 작업에서 기본적인 단계이다.

1주 전 · ai

[Paper] AI 연구 비용 절감: Task-Aware Compression이 Large Language Model Agents를 저렴하게 만든다

연구자들이 문헌 검토나 가설 생성과 같은 자율 작업에 large language models를 배치할 때, 컴퓨팅 비용이 빠르게 누적됩니다. A...

1주 전 · ai

[Paper] SimuAgent: 강화 학습으로 향상된 LLM 기반 Simulink 모델링 어시스턴트

대형 언어 모델(LLMs)은 텍스트 기반 코드 자동화를 혁신했지만, 그래프 지향 엔지니어링 워크플로우에서의 잠재력은 아직 충분히 탐구되지 않았다....

1주 전 · ai

[Paper] 대형 언어 모델 편향에 대한 관찰 및 해결책: Self-Consuming Performative Loop

대규모 언어 모델(LLMs)의 급속한 발전은 향후 모델을 훈련하기 위해 합성 데이터를 사용하는 것에 대한 관심이 증가하고 있습니다. 그러나 이는 자기‑c…

1주 전 · ai

[Paper] VideoAuto‑R1: 한 번 생각하고 두 번 답하기를 통한 Video Auto Reasoning

Chain-of-thought (CoT) reasoning은 비디오 이해 작업에서 멀티모달 대형 언어 모델을 위한 강력한 도구로 부상했습니다. 그러나 그 필요성과 …