3주 전 · ai

[Paper] AI 튜터링은 안전하고 효과적으로 학생들을 지원할 수 있다: 영국 교실에서의 탐색적 RCT

One-to-one tutoring은 personalized education의 gold standard로 널리 여겨지지만, 규모를 확장하는 데 비용이 지나치게 많이 듭니다. gene…

3주 전 · ai

[Paper] BOAD: 밴딧 최적화를 통한 계층적 소프트웨어 엔지니어링 에이전트 탐색

대규모 언어 모델(LLM)은 강력한 추론 및 코딩 능력을 보여주었지만, 실제 소프트웨어 엔지니어링(SWE) 문제에 일반화하는 데 어려움을 겪고 있습니다.

3주 전 · ai

[Paper] 3D Shape Generation에서의 기억화: 실증 연구

Generative models는 새로운 형태를 합성하기 위해 3D vision에서 점점 더 많이 사용되고 있지만, 그들의 생성이 훈련 s...에 의존하는지는 아직 명확하지 않다.

3주 전 · ai

[Paper] Regret 기반 연합 인과 발견 (알 수 없는 개입)

대부분의 causal discovery methods는 observational data로부터 Markov equivalence class를 나타내는 completed partially directed acyclic graph를 복원한다. Recent work …

3주 전 · ai

[Paper] Physics-Informed Neural Networks for Device and Circuit Modeling: NeuroSPICE 사례 연구

우리는 디바이스 및 회로 시뮬레이션을 위한 물리 기반 신경망(PINN) 프레임워크인 NeuroSPICE를 제시한다. 기존의 SPICE와 달리, 이는 time-dis…에 의존한다.

3주 전 · ai

[Paper] Le Cam Distortion: 견고한 전이 학습을 위한 결정 이론적 프레임워크

Distribution shift는 실제 머신러닝에서 가장 중요한 도전 과제이다. 지배적인 패러다임인 Unsupervised Domain Adaptation (UDA)은 feature invariance를 강제한다.

3주 전 · ai

[Paper] 루프를 닫다: 멀티‑에이전트 역할극을 통한 무한 툴‑사용 데이터 합성

대형 언어 모델(LLM)이 외부 도구를 신뢰성 있게 호출하도록 하는 것은 자율 에이전트에게 여전히 중요한 병목 현상입니다. 기존 접근 방식은 thr...

3주 전 · software

[Paper] Simulink 모델에서 이벤트 기반 및 타이머 기반 ROS 2 노드를 위한 병렬화된 코드 생성

최근 몇 년간, 특히 급속히 발전하고 있는 자율주행 시스템 분야에서, 임베디드 시스템의 복잡성과 규모가 크게 증가했습니다.

3주 전 · ai

[Paper] 대규모 언어 모델에서의 발산‑수렴적 사고를 통한 창의적 문제 생성

대규모 언어 모델(LLMs)은 교육용 질문과 문제를 생성하는 데 큰 잠재력을 가지고 있어, 교육자들이 대규모 학습 자료를 만들 수 있게 합니다.

3주 전 · ai

[Paper] 확장 가능한 Residual Feature Aggregation Framework와 Hybrid Metaheuristic Optimization을 이용한 강인한 초기 췌장 신생물 검출을 위한 Multimodal CT Imaging

췌장 종양(pancreatic neoplasm)의 조기 발견은 주요 임상적 딜레마이며, 이는 주로 종양이 최소한의 대비 경계(minimal contrast margin)로 나타날 가능성이 높기 때문입니다.

3주 전 · ai

[Paper] 카메라 RGB‑NIR에서 화재 감지

적외선 야간 시야 카메라를 이용한 화재 감지 정확도 향상은 여전히 어려운 과제이다. 이전 연구들은 강력한 성능을 보고하였다...

3주 전 · software

[Paper] 병렬화를 고려한 자율주행 소프트웨어 모델 기반 개발

최근 몇 년 동안, autonomous vehicles는 다양한 사회 문제에 대한 해결책 중 하나로 주목받고 있다. 그러나 autonomous driving software는 …