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[Paper] 시계열 예측을 위한 Recurrent Neural Networks 재고: Prediction-Oriented Proximal Policy Optimization을 활용한 Reinforced Recurrent Encoder
Time series forecasting은 현대 공학 정보 시스템에서 다양한 산업 분야의 의사결정을 지원하는 데 중요한 역할을 합니다, 여기서 Rec...
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[Paper] LLM 코드 생성에서의 문자 그대로 데이터 전사 실패: 상태 추적 스트레스 테스트
많은 실제 소프트웨어 작업에서는 암호학 상수, 프로토콜 테스트 벡터, 허용 목록, 그리고 c...와 같은 제공된 데이터를 코드에 정확히 옮겨야 합니다.
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[Paper] 공정성 실천의 견고성에 대하여: 체계적 평가를 위한 인과 프레임워크
머신러닝(ML) 알고리즘은 금융, 형사 사법, 그리고 자율 시스템과 같은 사회경제적 응용 분야에서 중요한 결정을 내리기 위해 점점 더 많이 활용되고 있습니다.
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[Paper] 로컬 그래디언트 규제가 클라이언트 이질성 하에서 Federated Learning을 안정화한다
Federated learning (FL)은 원시 데이터를 공유하지 않고 분산된 클라이언트 간에 협업 모델 학습을 가능하게 하지만, 그 안정성은 근본적으로 도전받고 있다…
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[Paper] 다중 스케일 Place Fields를 이용한 매핑 및 목표 지향 내비게이션을 위한 강화 학습 기반 모델
복잡하고 부분적으로 관측 가능한 환경에서의 Autonomous navigation은 로봇공학에서 여전히 핵심 과제입니다. 여러 bio‑inspired 모델의 mapping 및 navigation이 …
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[Paper] 진화하는 프로그래매틱 스킬 네트워크
우리는 에이전트가 실행 가능한 스킬의 확장되는 라이브러리를 구축하고 다듬으며 재사용해야 하는 open-ended embodied environments에서 지속적인 skill acquisition을 연구합니다...
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[Paper] 더 나아졌지만 충분하지 않다: Video ANNs를 Macaque IT Dynamics에 테스트
정적 이미지로 학습된 피드포워드 인공 신경망(ANN)은 영장류 복측 시각 흐름의 지배적인 모델로 남아 있지만, 이들은 본질적으로…
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[Paper] 저지연 BFT 복제를 위한 Speculative Leaderless Protocols 재검토
비잔틴 장애 허용(BFT) 프로토콜이 결제와 같은 사용자 중심 애플리케이션을 위해 허가형 블록체인에 사용되기 시작함에 따라, 그것들이 …
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[Paper] Muses: 디자인, 구성, 생성 – 훈련 없이 비존재 판타지 3D 생물
우리는 Muses를 소개한다. 이는 피드포워드 패러다임에서 환상적인 3D 크리처 생성을 위한 최초의 training-free 방법이다. 이전 방법들은 part-aware opt...
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[Paper] 디지털 레드 퀸: 코어 워에서 LLM을 활용한 적대적 프로그램 진화
Large language models (LLMs)는 많은 분야의 문제에 대한 해결책을 진화시키는 데 점점 더 많이 사용되고 있으며, 이는 생물학적 진화에서 영감을 받은 과정이다. 그러나...
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[Paper] 자동화된 시맨틱 규칙 탐지 (ASRD) for Emergent Communication Interpretation
멀티 에이전트 시스템 내에서의 emergent communication 분야는 자율 에이전트가 명시적인 지시 없이 독립적으로 커뮤니케이션 전략을 개발할 수 있는 방식을 연구한다.
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[Paper] InfiniDepth: 임의 해상도 및 세밀한 깊이 추정 with Neural Implicit Fields
기존 depth estimation 방법은 근본적으로 이산 이미지 그리드에서 깊이를 예측하는 데 제한됩니다. 이러한 표현은 확장성을 임의의 …