대형 언어 모델(LLMs)은 사전 학습 데이터, 모델 아키텍처, 디코딩 행동의 차이에서 비롯되는 상보적인 강점을 보여준다. Inference...

강화 학습(RL)은 LLM 기반 딥 서치 에이전트를 향상시키는 핵심 기술로 부상했습니다. 그러나 기존 접근 방식은 주로 이진...

뇌전도(EEG)를 이용한 자동 발작 감지는 환자 간 발작 역학의 큰 변동성 및 기록 조건 때문에 여전히 어렵다.

우리는 단일 이산 시계열만을 사용하여 확산성 stochastic processes와 deterministic signals를 구별하는 실용적인 프레임워크를 개발합니다. 우리의 …

최근 대형 언어 모델(Large Language Model, LLM) 에이전트의 발전으로 인해 광범위한 도구 호출이 필요한 복잡한 다중 턴 에이전시 작업이 가능해졌으며, 대화는…

대규모 언어 모델(LLMs)은 인간이나 비 Long CoT LLMs의 모방으로부터 효과적인 장기 사고 연쇄(Long CoT) 추론을 학습하는 데 종종 실패한다. 이를 이해하기 위해…

safety-critical domains에서는 linguistic ambiguity가 심각한 결과를 초래할 수 있습니다; surgical 환경에서 “Pass me the vial”와 같은 모호한 명령은 재앙적인 결과를 초래할 수 있습니다.

네트워크를 그래프 형태로 표현하고 정상 연결을 사용하여 링크 예측 모델을 학습하는 것은 이상 기반 침입 탐지의 효과적인 방법이다. Exis...

실제 환경에 배치된 Deepfake 탐지 시스템은 인식할 수 없는 교란을 만들어 모델 성능을 저하시키는 적대자들의 위협을 받는다.

Internet of Things (IoT) 장치의 빠른 배치는 환경 및 도시 현상을 실시간으로 모니터링하는 대규모 센서 네트워크를 구축하게 했습니다. Com...

Deformable multi-contrast image registration은 서로 다른 영상 대비 간의 복잡하고 비선형적인 강도 관계 때문에 도전적이면서도 중요한 과제입니다.

신흥 애플리케이션이 더 높은 처리량과 낮은 지연 시간을 요구함에 따라, 운영자들은 x-haul 전송망 내에서 millimeter-wave (mmWave) 링크를 점점 더 많이 배치하고 있습니다.

우리는 DeePM (Deep Portfolio Manager)을 제안한다. 이는 구조화된 딥러닝 매크로 포트폴리오 매니저로, 엔드‑투‑엔드 방식으로 훈련되어 견고하고 위험 조정된 유틸리티를 최대화한다. De...

최근 비디오 생성 분야의 최신 연구는 확산(diffusion) 및 흐름 매칭(flow‑matching) 모델이 주도하고 있으며, 이 모델들은 고품질 결과를 생성하지만 여전히 계산적으로 비용이 많이 듭니다.

우리는 파일 기반 m...을 통해 일시적인 비판을 검색 가능한 가이드라인으로 변환함으로써 추론 시점 추론 비용을 상쇄하는 프레임워크를 제안한다.

제한된 조합 다중 팔 밴딧 모델은 무선 네트워킹 및 관련 분야의 문제를 해결하기 위해 널리 활용되어 왔으며, ...

Federated Domain Generalization (FDG)은 보이지 않는 도메인에서도 잘 일반화할 수 있는 글로벌 모델을 분산된 클라이언트들 간에 협업적으로 학습하는 것을 목표로 합니다. 그러나...

Active learning (AL)은 재료 과학에서 중요한 역할을 하며, machine-learning interatomic potentials의 구축과 같은 응용을 가능하게 합니다.

Domain-generalized retinal vessel segmentation은 자동 안과 진단에 중요하지만, non…에 의해 유발되는 도메인 쉬프트로부터 상당한 도전에 직면한다.

Hallucinations, visual input와 일치하지 않는 응답을 생성하는 현상은 대형 vision-language 모델(LVLMs)의 중요한 제한점으로 남아 있으며, 특히 ...

자율 머신러닝 에이전트는 과학적 발견에 혁명을 일으켰지만, 여전히 Generate-Execute-Feedback 패러다임에 의해 제한됩니다. 이전 접근법…

현재 ultra high resolution 이미지의 segmenting 접근 방식은 window를 slide하여 global context를 버리거나, downsample하여 세부 디테일을 잃는 방식입니다. 우리는 ...

Functional near-infrared spectroscopy (fNIRS)와 diffuse optical tomography (DOT)은 착용형, 다중모드, 데이터 기반, AI 지원으로 빠르게 발전하고 있습니다.

2025년 12월 4일, Anthropic은 대규모 정성 인터뷰를 수행하기 위한 AI 도구인 Anthropic Interviewer를 출시했으며, 1,250개의 인터뷰로 구성된 공개 데이터셋도 함께 제공했습니다.