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[Paper] Osmotic Learning: 분산형 컨텍스트 데이터 표현을 위한 자기지도 학습 패러다임

특정 맥락 내의 데이터는 고립된 해석을 넘어 더 깊은 의미를 갖게 됩니다. 분산 시스템에서 상호 의존적인 데이터 소스는 숨겨진 r...

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[Paper] 덜 보고, 정확히 보기: 양방향 지각 형성을 위한 멀티모달 추론

대형 비전-언어 모델(VLMs)은 종종 중간 시각적 단서의 혜택을 받으며, 이는 외부 도구를 통해 주입되거나 잠재 시각 토큰으로 생성됩니다.

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[Paper] ProEdit: 프롬프트에서 올바르게 수행되는 Inversion-based Editing

Inversion-based visual editing은 사용자 지침에 따라 이미지 또는 비디오를 편집하는 효과적이고 training‑free인 방법을 제공합니다. 기존 방법들은 일반적으로 …

3주 전 · ai

[Paper] 클라우드 애플리케이션의 코드 관련 사고 근본 원인 분석을 위한 Agentic Structured Graph Traversal

클라우드 사고는 프로덕션 환경에서 주요 운영 과제를 야기하며, 해결되지 않은 프로덕션 클라우드 사고는 평균 시간당 200만 달러 이상의 비용이 발생합니다. 이전 연구는…

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[Paper] 프루닝을 게임으로: 균형 기반 신경망 희소화

Neural network pruning은 모델 크기와 computational cost를 줄이기 위해 널리 사용됩니다. 그러나 대부분의 기존 방법은 sparsity를 외부에서 부과된 제약으로 취급합니다.

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[Paper] 연관 학습을 위한 Track-Detection Matching for Multi-Object Tracking

Multi-object tracking은 비디오 프레임 전반에 걸쳐 탐지를 연관시켜 객체 정체성을 시간에 따라 유지하는 것을 목표로 합니다. 문헌에서는 두 가지 주요 패러다임이 존재합니다:

3주 전 · ai

[Paper] 설명 가능한 Multimodal Regression via Information Decomposition

Multimodal regression은 이질적인 입력 소스로부터 연속적인 타깃을 예측하는 것을 목표로 하며, 일반적으로 early fusion이나 late fusion과 같은 fusion strategies에 의존합니다.

3주 전 · ai

[Paper] A2P-Vis: 분석기-프레젠터 에이전틱 파이프라인을 통한 시각적 인사이트 생성 및 보고

AI 에이전트를 활용한 엔드‑투‑엔드 데이터 사이언스 파이프라인 자동화는 아직 두 가지 격차에 부딪혀 있다: 통찰력 있고 다양성 있는 시각적 증거를 생성하는 것과 이를 일관된 서술로 조합하는 것.

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[Paper] TrGLUE와 SentiTurca 소개: 터키어 일반 언어 이해 및 감성 분석을 위한 포괄적 벤치마크

트랜스포머, 대형 언어 모델(LLM) 및 기타 NLP 시스템과 같은 다양한 모델 아키텍처의 성능을 평가하려면 포괄적인 벤치마킹이 필요합니다.

3주 전 · ai

[Paper] Yume-1.5: 텍스트 제어 인터랙티브 월드 생성 모델

최근 접근 방식들은 diffusion models를 사용하여 인터랙티브하고 탐험 가능한 세계를 생성하는 가능성을 보여주었습니다. 그러나 대부분의 이러한 방법들은 cri...

3주 전 · ai

[Paper] Transformers Scaling Law에서 학습 역학과 일반화 통합

스케일링 법칙은 Large Language Model (LLM) 개발의 핵심 원칙으로, 계산 자원이 증가함에 따라 모델 성능이 향상될 것을 예측합니다. Ye...

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[Paper] 컨텍스트를 도구로: Long-Horizon SWE-Agents를 위한 컨텍스트 관리

대규모 언어 모델을 기반으로 한 에이전트는 최근 장기적인 상호작용이 필요한 실제 소프트웨어 엔지니어링(SWE) 작업에서 강력한 잠재력을 보여주었습니다 ...