[Paper] ReaSeq: 추론을 통한 세계 지식 활용으로 시퀀셜 모델링
산업용 추천 시스템은 로그 기반 패러다임 하에서 두 가지 근본적인 제한에 직면합니다: (1) ID 기반 아이템 표현에서 지식 빈곤으로 인해…
산업용 추천 시스템은 로그 기반 패러다임 하에서 두 가지 근본적인 제한에 직면합니다: (1) ID 기반 아이템 표현에서 지식 빈곤으로 인해…
교육에서 AI 도구의 통합이 증가함에 따라 기존 연구에서는 이들의 학습 과정에 대한 영향을 탐구하게 되었습니다. 그럼에도 불구하고, 대부분의 기존 연구는 …
Large Language Models (LLM)을 플래너로 활용한 구현된 지시 수행 작업 방법이 널리 보급되었습니다. 작업을 성공적으로 완료하기 위해, LL...
hard-label black-box 적대적 공격에서는 top‑1 예측 라벨만 접근 가능하기 때문에, 과도한 query 복잡성이 실용적인 적용에 큰 장애물이 된다.
대형 언어 모델(LLMs)은 소프트웨어 개발에 점점 더 많이 활용되고 있지만, 이들의 소프트웨어 보안 전문성 수준은 아직 명확하지 않다. 이 연구는 체계적으로…
대규모 언어 모델(LLMs)은 AI 지원 코딩 도구를 통해 소프트웨어 개발에 혁신을 일으켰으며, 제한된 프로그래밍 전문 지식을 가진 개발자들이 t...
인간 영아는 단 몇 백 시간의 언어 노출만으로 새로운 언어의 기본 단위를 습득하며, 이는 data와 비교했을 때 눈에 띄는 효율성 격차를 강조한다.
우리는 분산 알고리즘을 선언적 공리 이론(declarative axiomatic theories)으로 모달 논리(modal logic)에서 형식적으로 지정하는 방법을 보여준다. 우리는 간단한 투표 프로토콜(voting protocol)에 이 방법을 적용한다.
대규모 언어 모델(LLM)은 개방형 도메인, 다중 턴 설정에서 대화형 어시스턴트로 점점 더 많이 배치되고 있으며, 사용자는 종종 불완전하거나...
현재 대형 언어 모델(Large Language Models, LLMs) 안전 접근 방식은 명시적으로 유해한 콘텐츠에 초점을 맞추면서 중요한 취약점인 이해력 부족을 간과한다.
헬스케어 AI는 대규모이고 다양한 데이터셋이 필요하지만, 엄격한 프라이버시와 거버넌스 제약으로 인해 기관 간에 원시 데이터를 공유할 수 없습니다. Federated learning (FL)…
Large Language Models (LLMs)은 자동 코드 생성에 널리 사용되고 있지만, 그 겉보이는 성공은 종종 사전 학습 목표와 … 사이의 긴장을 가린다.