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[Paper] Delta-LLaVA: 베이스-전-스페셜라이즈 정렬을 통한 토큰 효율적인 비전-언어 모델
멀티모달 대형 언어 모델(MLLMs)은 시각적 및 텍스트 표현을 결합하여 풍부한 추론 능력을 가능하게 합니다. 그러나 높은 계산 비용…
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[Paper] Remedy‑R: 오류 주석 없이 기계 번역 평가를 위한 생성적 추론
수년 동안 자동 MT 메트릭은 벤치마크를 꾸준히 올려왔으며 인간 평가와 강력하고 때로는 인간 수준의 일치를 보여주었습니다. 그러나 그들은 여전히 bl...
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[Paper] Gabliteration: 적응형 다방향 신경 가중치 수정으로 Large Language Models의 선택적 행동 변형
우리는 Gabliteration을 소개한다. 이는 기존의 abliteration 방법을 넘어서는 새로운 neural weight modification 기법으로, 적응형 다중 방향…
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[Paper] 라벨을 넘어 생각하기: Reasoning-Augmented LMMs를 이용한 Vocabulary-Free Fine-Grained Recognition
Vocabulary-free fine-grained image recognition은 고정된 인간 정의 레이블 세트 없이 메타 클래스 내에서 시각적으로 유사한 카테고리를 구별하는 것을 목표로 합니다. Exi...
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[Paper] 실시간 디지털 트윈을 활용한 적응형 스케줄링
High-performance computing (HPC) 워크로드는 점점 더 다양해지고 있으며 작업 특성에 큰 변동성을 보이고 있지만, cluster scheduling은 …
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[Paper] 픽셀 공간에서 Ordinal Scoring Correlations를 통한 Shortcut Learning 위치 지정 및 Attribution Representations (OSCAR)
Deep neural networks는 종종 shortcuts을 이용한다. 이러한 shortcuts은 training data에서 output labels와 연관되어 있지만 task semantics와는 무관한 spurious cues이다.
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[Paper] EuroHPC SPACE CoE: Exascale를 위한 확장 가능한 병렬 천체물리 코드 재설계
고성능 컴퓨팅(HPC) 기반 시뮬레이션은 천체물리학 및 우주론(A&C)에서 매우 중요하며, 과학자들이 복잡한 현상을 조사하고 이해하는 데 도움을 줍니다.
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[Paper] LLMs가 학생의 어려움을 추정할 수 있을까? Human-AI 난이도 정렬과 숙련도 시뮬레이션을 통한 문항 난이도 예측
항목(문제 또는 과제)의 난이도를 정확하게 추정하는 것은 교육 평가에 있어 매우 중요하지만, 콜드 스타트 문제에 시달립니다. 대형 언어 모델(Large Language Model)은…
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[Paper] 중세 역사 문서 전사에 대한 딥러닝 접근법의 적용
손글씨 텍스트 인식 및 광학 문자 인식 솔루션은 현대 데이터 처리에서 뛰어난 결과를 보여주지만, 효율성은 La...
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[Paper] 워크스페이스에서의 병합을 Hopf algebra Markov chain으로
우리는 상태공간이 레이블이 붙은 잎을 가진 **binary rooted forests**인 **Hopf algebra Markov chain**의 동적 특성을 연구한다. 이 **Markovian** 동적 시스템…
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[Paper] Remoe: 서버리스 컴퓨팅에서 효율적이고 저비용인 MoE 추론을 향하여
Mixture-of-Experts (MoE)는 sparse expert activation을 통해 모델 용량을 확장할 수 있는 능력 때문에 대형 언어 모델(LLMs)에서 지배적인 아키텍처가 되었습니다.
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[Paper] 교차 모달 Neuromorphic Computing에서 모달리티 의존 메모리 메커니즘
Memory-augmented spiking neural networks (SNN)는 에너지 효율적인 neuromorphic computing을 약속하지만, 감각 modalities 전반에 걸친 일반화는 아직 충분히 탐구되지 않았다.