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[Paper] 데이터 이질성 인식 클라이언트 선택을 위한 무선 네트워크에서의 연합 학습
Federated Learning (FL)은 모바일 엣지 디바이스를 클라이언트로 활용하여 로컬 데이터 프라이버시를 보장하면서 분산 모델을 공동으로 학습할 수 있게 합니다. H...
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[Paper] TESO Tabu 향상된 시뮬레이션 최적화: 노이즈 블랙박스 문제
시뮬레이션 최적화(SO)는 종종 노이즈가 섞인 평가, 높은 계산 비용, 그리고 복잡하고 다중모달인 탐색 환경으로 인해 어려움을 겪는다. 이 논문은 …
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[Paper] 진화적 제약 다목적 최적화에서 두 방향으로부터 제약 분리
실제 세계의 Constrained Multi-objective Optimization Problems (CMOPs)는 종종 여러 제약을 포함하고 있으며, 제약들 간의 결합을 이해하고 활용하는 것이…
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[Paper] 적응형 임계값 기반 방법을 이용한 eye-tracking 데이터에서 fixation 및 saccade 식별
ocular fixations와 saccades의 특성은 많은 실험 과제에서 매우 확률적이며, 그 통계는 종종 다양한 asp...의 대리 지표로 사용됩니다.
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[Paper] Stream-DiffVSR: 저지연 스트리밍 가능한 비디오 초해상도 via 자동회귀 확산
Diffusion-based video super-resolution (VSR) 방법은 강력한 perceptual quality를 달성하지만, ...에 대한 의존으로 인해 latency-sensitive settings에서는 실용적이지 않습니다.
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[Paper] 루브릭 보상을 이용한 AI Co-Scientists 훈련
AI co-scientists는 인간 연구자들이 연구 목표를 달성하도록 돕는 도구로 부상하고 있습니다. 이러한 AI co-scientists의 핵심적인 특징은 능력…
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[Paper] Diffusion은 투명성을 안다: 투명 객체 깊이 및 노멀 추정을 위한 Video Diffusion 재활용
투명한 물체는 인식 시스템에게 여전히 악명 높게 어려운 문제입니다: refraction, reflection 그리고 transmission이 stereo, ToF 및 순수 …
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[Paper] 멀티턴 대화에서 행동 유도
대규모 언어 모델(LLMs)에서 특정하고 종종 복잡한 행동을 대화 환경에서 식별하는 것은 그들의 평가에 필수적입니다. 최근 연구는…
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[Paper] 오프라인 강화학습에서 V-Learning을 위한 Bellman Calibration
우리는 Iterated Bellman Calibration을 도입한다. 이는 단순하고 모델에 구애받지 않으며 사후(post-hoc) 절차로, 무한‑시간 지평선 마코프에서 오프‑정책 가치 예측을 보정한다.
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[Paper] 텍스트 스팬에 대한 세밀한 인간 피드백을 활용한 LLM 파인튜닝
우리는 feedback-driven improvement chains를 사용한 선호도 감독으로 언어 모델을 미세 조정하기 위한 방법과 데이터셋을 제시합니다. 모델 응답이 주어지면, ...
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[Paper] PROFASR-BENCH: 고위험 전문 음성에서 문맥 조건부 ASR을 위한 벤치마크
전문적인 환경에서의 자동 음성 인식(ASR)은 기존 벤치마크가 과소평가하는 도전에 직면합니다: 밀집된 도메인 용어, 격식 있는 레지스터 변동...
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[Paper] 다국어 Hidden Prompt Injection Attacks on LLM 기반 Academic Reviewing
대형 언어 모델(LLMs)은 학술 동료 검토를 포함한 고영향 작업 흐름에 점점 더 많이 사용될 것으로 고려되고 있습니다. 그러나 LLM은 문서...