우리는 RefVFX라는 새로운 framework을 제시한다. 이 framework은 복잡한 temporal effects를 reference video에서 target video 또는 image로 feed‑forward manner로 전달한다.

Transformer 아키텍처가 많은 분야를 장악하고 있지만, 그 이차적인 self-attention 복잡도는 대규모 응용에서의 사용을 방해한다. Linear attention ...

효율적으로 배우는 방법을 학습하는 것은 생물학적 에이전트에게는 근본적인 도전 과제이며 인공 에이전트에게는 점점 더 큰 관심사이다. 효과적으로 배우기 위해, 에이전트는 ...

deep reinforcement learning 기반 사후 훈련 알고리즘은 generalizability, accuracy와 같은 특정 목표에 대해 robotic models의 한계를 확장할 수 있다...

인간 대화에서, 두 interlocutor는 상호 이해(mutual understanding)를 유지하는 데 적극적인 역할을 합니다. 청자(addressees)가 화자(speakers)의 의미에 대해 확신이 없을 때, ...

대형 비전 언어 모델(LVLMs)은 놀라운 능력을 입증했지만, 다중 이미지에 대한 이해와 추론 능력은 여전히…

민감한 분야에서 Large Language Models (LLMs)의 사용이 증가함에 따라, 그들의 confidence scores가 fairness와 bias에 어떻게 대응하는지에 대한 관심이 커지고 있다....

Remote sensing change detection은 근본적으로 bi-temporal features의 효과적인 융합과 구별에 의존합니다. 기존 패러다임은 일반적으로 …

Large language models (LLMs)은 학습을 위한 대화 파트너로 점점 더 많이 사용되고 있지만, 사용자의 학습과 참여를 지원하는 상호작용 역학은 …

유럽 우주국(ESA)은 Argonaut 랜더를 이용한 계획된 달 임무에 대한 야망에 힘입어 신뢰할 수 있는 crater detection에 깊은 관심을 가지고 있습니다.

Large language models (LLMs)은 다중 홉 추론을 수행하는 능력, 즉 여러 정보 조각을 결합하는 능력에 대해 점점 더 평가되고 있습니다…

시스템 로그는 모니터링 및 진단을 위해 현대 컴퓨팅 인프라에서 필수적이지만, 그 규모와 복잡성 때문에 신뢰할 수 있고 효율적인 자동화된 i...

ChatGPT, Copilot, Claude, Gemini와 같은 대형 언어 모델(LLMs)이 소프트웨어 개발 워크플로에 통합됨에 따라, 개발자들은 점점 더 …

대규모이며 동적인 툴 라이브러리를 활용하는 LLM agents는 효과적인 검색에 의존하지만, 표준 단일 샷 dense retrievers는 복잡한 요청을 처리하는 데 어려움을 겪는다....

Chain-of-Thought (CoT) 프롬프트가 LLM 추론을 향상시키는 한편, 일관성, 정확성 및 자기 교정 측면에서 특히 복잡하거나 윤리적인 …

Vision-Language Models (VLMs)가 Computer-Using Agents (CUAs)를 크게 발전시켰지만, 현재 프레임워크는 장기 작업 흐름에서 견고성에 어려움을 겪고 있습니다...

우리는 중환자실에서 지속적인 위험 추정을 위한 다중모달 디지털 트윈 프레임워크인 DT-ICU를 소개한다. DT-ICU는 가변 길이의 임상 시계열 데이터를 통합한다.

최근 REPA와 같은 연구들은 외부 의미적 특징(e.g., DINO)으로 diffusion 모델을 안내하는 것이 diffusion 모델의 학습을 크게 가속화할 수 있음을 보여주었다.

대형 언어 모델(LLMs)은 자신의 불확실성에 대해 놀라울 정도로 정교한 추정치를 제공할 수 있다. 그러나 이러한 표현이 어느 정도까지 유효한지는 아직 명확하지 않다.

이야기의 전개에 가장 중요한 사건을 식별하는 것이 서사를 이해하는 데 필요합니다. 우리는 모델링을 위한 contrastive learning framework를 제시합니다.

Large Vision-Language Models (LVLMs)은 비디오 추론에서 근본적인 딜레마에 직면해 있습니다: 이들은 장황한 추론의 과도한 계산 비용과 … 사이에 끼어 있습니다.

Kolmogorov-Arnold Networks (KANs)는 복잡한 비선형 함수를 효율적으로 근사하는 데 강력한 잠재력을 보여주었습니다. 그러나 원래 KAN 공식은 …

discriminant observables를 사용하여 이벤트를 분류하는 것은 많은 high-energy physics 분석의 핵심입니다. 그러나 bin boundaries는 종종 수작업으로 선택됩니다. 간단하고, 대중적인…

Numerical reasoning은 재무 문서 분석에서 중요한 작업입니다. 이는 논리적 일관성을 갖춘 수치 예측을 이해하고 수행하는 데 도움이 됩니다.