메커니즘 설계는 자기 이익을 추구하는 클라이언트들을 조정하여 사회 복지를 극대화하는 데 있어 연합 학습(Federated Learning, FL)에 핵심적입니다. 그러나 기존 메커니즘은 종종…

우리는 ReAct 추론과 전체 데이터 접근을 갖춘 LLM 에이전트를 배포했습니다. 에이전트는 완벽하게 실행되었지만, “완료율이 80%인 이유는?”라고 물었을 때, 메트릭을 …

Collaborative perception (CP)은 자율 주행 및 스마트 시티와 같은 응용 분야에서 중요한 기술입니다. 이는 정보의 공유와 융합을 포함합니다.

최근 대형 언어 모델(LLMs)의 발전으로 다양한 소프트웨어 엔지니어링 작업이 자동화되었으며, 그 능력을 평가하기 위한 벤치마크가 등장하고 있습니다. ...

생물학적 신경망을 모델링하기 위해 사용되는 순환 신경망(RNN)에서는, 생물학적 변동성을 모방하기 위해 훈련 중에 일반적으로 노이즈가 도입됩니다…

최근 언어 모델(LMs)의 발전은 다양한 소프트웨어 엔지니어링 작업에서 큰 진전을 이끌어냈습니다. 그러나 기존 LMs는 여전히 ...

우리는 새로운 **blocking linearizable stack** 구현을 제시하며, 이 구현은 **sharding**과 **fetch&increment**를 활용하여 모든 기존 구현보다 훨씬 뛰어난 성능을 달성합니다.

Phasor Agents는 내부 상태가 Phasor Graph인 동적 시스템이며, 이는 결합된 Stuart‑Landau 진동자들의 가중 그래프이다. Stuart‑Landau 진동자는...

우리 물리적 4D(3D + 시간) 세계의 동적 객체들은 끊임없이 진화하고 변형되며 다른 객체와 상호작용하여 다양한 4D 씬 다이내믹을 만들어낸다.

많은 임베디드 디바이스는 자원 제약과 동적 환경에서 동작하며, 로컬 의사결정 능력이 필요합니다. 디바이스가 인...

기존 시각 위치추정 방법은 일반적으로 2D 이미지 기반 방식으로, 구축 및 유지가 쉽지만 효과적인 기하학적 추론에 제한이 있거나 …

표면 근전도(EMG)의 신뢰할 수 있는 장기 디코딩은 전극 이동, 근육 피로 및 자세 변화에 의해 발생하는 신호 드리프트로 인해 방해받는다. While...

우리는 심각한 잡음 조건 하에서 비선형 슈뢰딩거 방정식(NLSE)으로부터 물리적 파라미터를 복원할 수 있는 deep learning 프레임워크를 시연한다....

검증은 에이전트를 개선하는 데 중요합니다: 이는 Reinforcement Learning을 위한 보상 신호를 제공하고 Test-Time Scaling을 통한 추론 시 이점을 가능하게 합니다.

멀티 에이전트 대형 언어 모델 (LLM) 시스템은 복잡한 작업 분해와 협업 문제 해결을 위한 강력한 아키텍처로 부상했습니다. 그러나,…

machine learning을 healthcare data에 적용하는 것은 종종 standardized하고 semantically explicit representation이 부족하여 제한을 초래한다.

Pathology foundation models (PFMs)은 computational pathology의 중심이 되었으며, whole-slide images에서 feature extraction을 위한 general encoders를 제공하는 것을 목표로 합니다.

우리는 현실적인 뉴스 환경에서 재무 허위 정보를 평가하기 위한 대형 언어 모델용 벤치마크인 RFC Bench를 소개합니다. RFC Bench는 단락 수준에서 작동합니다…

Remote photoplethysmography (rPPG)는 상용 카메라로 촬영한 얼굴 비디오에서 혈액량 펄스 (BVP) 파형을 추정합니다. 최근의 딥 모델들은 …

Language models는 수학 문제 해결부터 open-domain question answering에 이르기까지 다양한 작업에서 효과적이 되었습니다. 그러나 여전히 실수를 저지릅니다, ...

Direct Preference Optimization (DPO)는 최근 텍스트‑투‑비디오 (T2V) 생성에서 시각적 충실도와 텍스트 정렬을 향상시켜 성능을 개선했습니다. 그러나 현재 방법…

Audio-video joint generation은 빠르게 진행되었지만, 여전히 상당한 도전 과제가 남아 있습니다. 비상업적 접근 방식은 여전히 audio‑visual asynchrony, …

클래스 불균형은 분류 성능을 크게 저하시키지만, 그 효과는 통합 이론적 관점에서 거의 분석되지 않는다. 우리는 prin…

디지털화되고 네트워크된 헬스케어는 조기 발견, precision therapeutics, 그리고 지속적인 케어를 약속하지만, 동시에 프라이버시 손실 및 c...