Fast weight architectures는 장기 컨텍스트 모델링을 위해 일정한 메모리 오버헤드를 유지하면서 attention‑based transformers에 대한 유망한 대안을 제공합니다.

대형 언어 모델(LLMs)은 생물학 벤치마크에서 강력한 성능을 보이며, 초보자들이 이중용도 실험실 기술을 습득하는 데 도움을 줄 수 있다는 우려를 불러일으키고 있습니다. Ye...

Vision-language models (VLMs)는 시각 및 텍스트 모달리티를 공동으로 활용하여 추론하는 것을 목표로 합니다. 추가적인 inference-time computation을 할당하는 것이 ...

Machine unlearning은 훈련된 모델에서 특정 데이터 포인트를 제거하는 것을 목표로 하며, 종종 ‘perfect retraining’을 모방하려고 합니다. 즉, …

Single-cell RNA sequencing (scRNA-seq) 데이터는 강력하고 재현 가능한 통계적 구조를 보여준다. 이는 대규모 foundation 모델 개발을 촉진하였다.

다중 가설 검정과 거짓 발견율(FDR) 제어는 통계적 추론에서 기본적인 문제이며, 유전체학, 약물 분야 등에 널리 적용됩니다.

본 연구에서는 공정 k‑center 문제의 근사 난이도를 연구한다. 여기서 데이터 포인트는 그룹으로 분할되며, 과제는 …

현재 audio language models는 대부분 text-first이며, 사전 학습된 pre-trained text LLM backbones를 확장하거나 semantic-only audio tokens에 의존하여, g...를 제한한다.

Matched molecular pairs (MMPs)는 약물 화학자들이 아날로그를 설계할 때 일상적으로 사용하는 국부적인 화학 편집을 포착하지만, 기존의 ML 접근법은 …

인간 인식의 핵심적인 측면은 situated awareness, 즉 주변 물리적 환경과 자신을 연결하고 가능한 행동을 추론하는 능력이다.

시계열 이상 탐지(TSAD)는 즉각적인 포인트 이상(Point Anomalies)과 장기적인 컨텍스트 이상(Context Anomalies)을 모두 식별해야 합니다. 그러나 기존 파운데이션 모델은 …

Clustering-based Approximate Nearest Neighbor Search (ANNS)는 점들의 집합을 파티션으로 조직하고, 그 중 일부만 검색하여 가장 가까운 이웃을 찾는다...