Physics‑grounded 3D assets를 합성하는 것은 인터랙티브 가상 세계와 embodied AI에 대한 중요한 병목 현상이다. Existing methods는 주로 static …

Zero-shot anomaly localisation via vision-language models (VLMs)은 희귀 병리 검출을 위한 매력적인 접근법을 제공하지만, 그 성능은 근본적으로…

우리는 22개 언어에 걸친 이진 분류 작업인 SemEval-2026 Task 9: Multilingual Polarization Detection을 위한 시스템을 소개합니다. 우리의 접근 방식은 ...

Transformer 아키텍처는 시계열 예측에 널리 채택되고 있지만, NLP에서 그들을 강력하게 만드는 표현 메커니즘이 실제로…

Learned codecs가 hard‑coded traditional counterparts에 비해 제공하는 주요 차별점 중 하나는 바로 …에 직접 최적화할 수 있는 능력이다.

탈중앙화 금융(DeFi) 프로토콜은 현재 규제된 스테이블코인과 담보로 활용되는 토큰화 자산을 포함해 1,000억 달러 이상의 가치를 중개하고 있다.

이 논문은 고등학생 및 초기 대학생 팀이 대학원 연구자들의 멘토링 아래 수행한 AI 연구 프로젝트를 반영한다...

Large Language Models (LLMs)은 설득력은 있지만 사실이 아닌 내용을 자주 생성하는데, 이는 hallucination이라고 알려진 현상입니다. 기존의 detection methods는 전형적으로…

Multi-Output Gaussian Processes (MOGPs)는 상관된 출력을 모델링하기 위한 원칙적인 확률론적 프레임워크를 제공하지만, 적용할 때 확장성 병목 현상에 직면합니다.

우리는 텍스트 코퍼스의 **Concept Field**를 소개한다: 점별 불확실성을 가진 **local drift field**이며, **sentence‑embedding space**에서 **deltas**를 통해 추정된다.

우리는 45개의 검증된 psychometric questionnaires를 50개의 large language models (LLMs)에 적용하여 LLM이 psychometrically 차이를 보이는 차원을 식별합니다. U...

우리는 장시퀀스 모델을 지배하는 근본적인 트레이드오프를 식별하고 증명한다: 어떤 모델도 (i) 단계별 계산이 시퀀스 길이에 독립적이며, (ii) ... 를 동시에 달성할 수 없다.

최첨단 모델들은 대규모 모델 성능을 비용을 절감하면서 달성하기 위해 Mixture-of-Experts (MoE) 아키텍처를 점점 더 많이 채택하고 있습니다. 그러나 HP에서 MoE 모델을 훈련하는 것은 …

Per-instance algorithm selection (PIAS)은 알고리즘 집합 간의 보완성을 활용하여 주어진 인스턴스에 대해 실행할 알고리즘을 결정한다.

기업들은 고품질이면서도 프라이버시가 보장된 AI 코드 완성을 원하지만, 딜레마에 직면합니다. 독점 모델은 더 나은 결과를 제공하지만, 자체 코드를 노출시킬 위험이 있습니다.

자동차 전자 제어 유닛(ECU)은 수백 개의 개별 기능, 수많은 소프트웨어 구성 요소, 그리고 다중 상호 의존성을 가진 복잡한 시스템입니다.

대규모 언어 모델(LLMs)은 널리 인기를 얻었으며 시간이 지남에 따라 꾸준히 개선되어, 소프트웨어 개발자들이 이를 다양한 코드 관련 작업에 활용할 수 있게 되었습니다.

Bug fixing은 소프트웨어 개발에서 복잡하고 시간 소모가 큰 작업입니다. Bug localization 연구는 자동화 도구의 정확도에 초점을 맞추는 경향이 있습니다 that sugges...

Generative artificial intelligence (GenAI)는 프로그래밍에 점점 더 많이 사용되고 있지만, GenAI 도구가 언제, 어디서 생산성 향상을 가져오는지는 아직 명확하지 않다. E...

코드 완성을 위한 Retrieval-augmented generation (RAG) 파이프라인은 소스 파일을 검색 가능한 단위로 분할하기 위해 chunking에 의존하지만, chunking 전략은 ...

Nsight Compute와 같은 도구가 생성한 GPU 커널의 성능 프로파일은 상세한 정보를 많이 담고 있지만 해석하기가 종종 어렵습니다. 최상의 …

Generative Recommender (GR) 추론은 임베딩 핫 캐시(EMB)와 KV 캐시를 제한된 GPU HBM을 놓고 직접 경쟁하게 만든다: 하나에 더 많은 메모리를 할당하면…

Tail latency는 매우 큰 규모에서 동기식 사전 학습 작업의 성능을 좌우합니다. 우리는 세 가지 접근 방식을 설명합니다: (1) 새로운 RDMA‑b…

시각 계산의 근본이 되는 신경 메커니즘을 이해하는 것은 오랫동안 신경과학에서 중심적인 과제였습니다. 최근의 정렬 기반 접근법은 …

Interactive multi-objective optimization systems는 예산 할당 딜레마에 직면합니다: 비용이 많이 드는 objective evaluations에 자원을 사용할 수도 있고, 사용자로부터 선호를 eliciting하는 데 자원을 사용할 수도 있습니다.

Physical neural networks (PNNs)는 물질 역학에 계산을 직접 내재하여, 분자, 화학, 생물학, photonic, memristive, 그리고 기계적 ...

Audio-Visual Intelligence (AVI)는 인공지능의 중심적인 최전선으로 부상했으며, 청각 및 시각 모달리티를 연결하여 기계가 ca...

이미지-이미지(2D-2D), 이미지-포인트 클라우드(2D-3D), 포인트 클라우드-포인트 클라우드(3D-3D) 간의 Visual correspondence는 geometric matching의 기반을 형성합니다.

텍스트-이미지 생성은 확산 모델과 함께 빠르게 발전했으며, CLIP 및 T5 조건화에서 단일 LLM 백본이 사용되는 통합 시스템으로 이어지고 있습니다.

임상 LLM은 모델 크기, 컨텍스트 길이, 검색 복잡성 또는 추론 시 연산량을 늘려 확장되는 경우가 많으며, 높은…

딥 서치 기능은 최첨단 대형 언어 모델(LLM) 에이전트에게 필수적인 역량이 되었지만, 그 개발은 여전히 induction에 의해 주도되고 있다.

우리는 HeadsUp을 제안한다. 이는 대규모 멀티‑카메라 설정에서 고품질 3D Gaussian 헤드를 재구성하기 위한 확장 가능한 feed‑forward 방법이다. 우리의 방법은 …

AI 시스템은 의료, 금융, 방위와 같은 핵심 분야에 진입하고 있지만, 여전히 adversarial attacks에 취약합니다. While AI red teaming은 주요 …

Reasoning-intensive retrieval는 단순히 주제 유사성을 매칭하는 것이 아니라 하위 추론을 지원하는 증거를 드러내는 것을 목표로 합니다. 이 능력은 inc...

정규화되지 않은 다중모드 분포에서 제한된 density evaluations를 사용한 sampling은 머신러닝 및 자연과학에서 여전히 근본적인 도전 과제이다. S...

Language models는 curated medical case‑studies와 vignettes에 대한 diagnostic assessments에서 뛰어나며, clinical professionals와 동등하거나 그보다 더 나은 성과를 보입니다.

뇌종양은 모든 연령대와 인구층이 겪는 의학적 질환입니다. 의학적으로는 비필수 세포가 뇌 근처 또는 뇌를 통해 퍼지는 것으로 설명됩니다.

고정밀 CNC 가공을 통해 자유형 항공우주 부품을 제작하려면 검사, 시뮬레이션 및 공정 지식에 기반한 제한된 보정이 필요합니다. 오프‑더…

정적 분석 도구는 Rust 프로그램에서 메모리 안전성을 보장하는 데 필수적이며, 특히 Rust가 안전이 중요한 분야에서 채택이 늘어남에 따라 더욱 중요합니다. 그러나, existi...

Vision Transformers (ViTs)는 최첨단 세분화 정확도를 달성하지만, 각 레이어마다 고유한 파라미터가 필요하기 때문에 대규모 학습 데이터셋이 필요합니다.

Emergency department triage는 환자에게 치료 우선순위를 결정하는 acuity score를 부여하며, clinical evidence는 지속적인 gender disparities를 문서화하고 있다.

AI 에이전트를 사용해 구축된 다중 에이전트 시스템(MAS)은 다양한 사용자 의도를 충족시켜 관련 애플리케이션군을 설계하고 구축하는 데 활용될 수 있습니다. 그러나...

정규화되지 않은 밀도(unnormalized densities)에서 샘플링하는 것은 생성 모델링(generative modeling) 문제와 유사하지만, 목표 분포는 대신 알려진 에너지 함수(energy function)에 의해 정의됩니다…

Sessions는 MPI-4 표준에서 도입된 주요 기능 중 하나입니다. 이는 전통적인 world communicator 모델에 대한 대안을 제공하며, 애플리케이션이 …

Large Language Models (LLMs)은 사실적 환각에 취약하여 실제 적용에서 신뢰성이 위험에 처합니다. 기존 hallucination detectors는 주로 …

AI-generated text는 현재 다양한 도메인과 이질적인 생성 파이프라인에서 대규모로 생산되고 있으며, distribution shift에 대한 견고함이 핵심 요구사항이 되고 있다.

정확한 school detection은 교육 이니셔티브를 지원하는 데 필수적이며, 여기에는 인프라 계획 및 서비스가 부족한 지역에 인터넷 연결을 확대하는 것이 포함됩니다.

반응성 화학을 위한 머신 러닝 원자간 포텐셜(MLIPs) 훈련은 종종 양자 화학 라벨의 높은 비용과 라벨의 부족으로 병목 현상이 발생한다.