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[Paper] BEDS: 베이지안 발현 소산 구조
우리는 BEDS (Bayesian Emergent Dissipative Structures)라는 이론적 프레임워크를 제시한다. 이 프레임워크는 non‑equilibrium thermodynamics와 Bayesian inference의 개념을 통합한다.
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[Paper] 머신러닝을 활용한 ‘Oddballs’ 사냥: Autoencoders를 이용한 Transit Spectra의 Deep‑Learned Low‑Dimensional Representation으로 Anomalous Exoplanets 탐지
본 연구는 비정상 탐지를 위한 오토인코더 기반 머신러닝 기법의 적용을 탐구하여 비전형적인 외계 행성 대기를 식별한다.
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[Paper] Environment-Adaptive Covariate Selection: 분포 외 예측을 위한 허위 상관관계 사용 시점 학습
Out-of-distribution (OOD) 예측은 종종 모델을 인과적 또는 불변 공변량에 제한함으로써 비인과적이고 거짓된 연관성을 피하는 방식으로 접근한다.
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[Paper] 텍스트 온도 추정
자동회귀 언어 모델은 일반적으로 추론 시 temperature 파라미터를 사용하여 확률 분포를 형성하고 텍스트 생성의 무작위성을 제어합니다.
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Fusion2Print: Deep Flash-Non-Flash Fusion을 이용한 비접촉 지문 매칭
비접촉 지문 인식은 위생적이고 편리한 대안을 제공하여 접촉 기반 시스템에 비해 잠재 지문 없이 빠른 획득을 가능하게 합니다, 사전…
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[Paper] DatBench: 판별적이고, 충실하며, 효율적인 VLM 평가
경험적 평가는 파운데이션 모델에서 연구 진행을 이끄는 주요 나침반 역할을 합니다. 훈련 최전선에 초점을 맞춘 방대한 연구에도 불구하고...
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[Paper] Prithvi-Complimentary Adaptive Fusion Encoder (CAFE): 홍수 침수 매핑을 위한 잠재력 완전 활용
Geo-Foundation Models (GFMs)는 의미 분할, 분류 및 회귀 작업을 포함한 다양한 다운스트림 애플리케이션에서 효과가 입증되었습니다. H...
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[Paper] Project Ariadne: LLM 에이전트의 충실도 감사를 위한 구조적 인과 프레임워크
대규모 언어 모델(LLM) 에이전트가 점점 더 높은 위험이 수반되는 자율 의사결정을 맡게 됨에 따라, 그들의 추론 과정의 투명성이 …
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[Paper] 코딩 게임: Rational Adversaries가 존재하는 상황에서의 Coding Theory, Decentralized Machine Learning에 의해 동기 부여
Coding theory는 신뢰할 수 있는 통신, 저장 및 계산을 가능하게 하는 데 중요한 역할을 합니다. Classical approaches는 최악의 경우 적대적 모델을 가정하고 ...
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[Paper] Distributed Deep Learning을 위한 Placement Semantics: Parallelism Strategies 분석을 위한 Systematic Framework
대규모 언어 모델을 학습하려면 많은 가속기에 걸쳐 계산을 분산해야 하지만, 실무자들은 병렬 처리 전략(데이터, 텐서, 파이프라인…)을 선택합니다.
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[Paper] Temporal Kolmogorov‑Arnold Networks (T‑KAN)를 이용한 고주파 호가창 예측: 효율성, 해석 가능성 및 Alpha Decay
High‑Frequency trading (HFT) 환경은 대량의 limit order book (LOB) 데이터가 특징이며, 이는 소음이 많고 비선형적인 것으로 악명 높다. Alpha de…
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[Paper] 360DVO: Deep Visual Odometry for Monocular 360도 카메라
Monocular omnidirectional visual odometry (OVO) 시스템은 360-degree 카메라를 활용하여 perspective VO 시스템의 field-of-view 제한을 극복합니다. 그러나, ...