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[Paper] 은하계 소규모 다이너모의 점근적 거동 (적당한 magnetic Prandtl 수)
자기장은 다양한 규모에서 은하 역학 및 구조에 필수적이며, 다상 압력 균형, 먼지 처리, 그리고 별 형성을 포함합니다. Dyna...
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[Paper] Regularized Random Fourier Features와 Finite Element Reconstruction을 이용한 Sobolev Space에서의 Operator Learning
Operator learning은 infinite-dimensional function spaces 사이의 매핑을 data-driven 방식으로 근사하는 방법이며, 예를 들어 partial differential equation의 solution operators와 같은 경우에 적용됩니다.
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[Paper] Wasserstein-Fisher-Rao Gradient Flow 구현을 위한 가중 확률 미분 방정식
Score-based diffusion models 현재 연속 생성 모델링에서 최첨단을 차지하고 있습니다. 이러한 방법들은 일반적으로 overdamped ...
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[Paper] 동역학 코어의 자동 미분을 통한 수직 좌표 학습
대기 모델에서 지형 따라가는 좌표는 종종 해결책에 격자 구조를 새겨 넣으며, 특히 급경사 지형에서는 왜곡된 …
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[Paper] Visually Prompted 벤치마크는 놀라울 정도로 취약하다
VLM을 평가할 때 주요 과제는 모델이 텍스트 사전 지식과는 독립적으로 시각적 콘텐츠를 분석할 수 있는 능력을 테스트하는 것입니다. BLINK와 같은 최신 벤치마크는…
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[Paper] InSPECT: 확산 모델의 불변 스펙트럼 특징 보존
현대 확산 모델(DMs)은 최첨단 이미지 생성 성능을 달성했습니다. 그러나 데이터를 완전히 백색 잡음까지 확산시키는 근본적인 설계 선택은…
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[Paper] 해석 가능한 식물 잎 질병 탐지: Attention-Enhanced CNN 활용
식물 질병은 전 세계 식량 안보에 중대한 위협이 되며, 정확하고 해석 가능한 질병 탐지 방법이 필요합니다. 이 연구는 i...
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[Paper] AnyTask: Sim-to-Real 정책 학습을 향상시키기 위한 자동화된 작업 및 데이터 생성 프레임워크
Generalist robot learning은 데이터에 의해 여전히 제한됩니다: 대규모, 다양하고 고품질의 interaction data는 현실 세계에서 수집하기에 비용이 많이 듭니다. While...
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[Paper] InfSplign: 추론 단계에서 텍스트-이미지 확산 모델의 공간 정렬
Text-to-image (T2I) diffusion models는 고품질 이미지를 생성하지만 텍스트 프롬프트에 지정된 공간 관계를 포착하지 못하는 경우가 많습니다. 이 제한은…
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[Paper] ShareChat: 실제 환경에서의 챗봇 대화 데이터셋
Large Language Models (LLMs)이 고유한 인터페이스 디자인과 기능을 갖춘 별개의 플랫폼으로 진화했지만, 기존 공개 데이터셋은 모델을 …
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[Paper] ID-Text 보완성을 활용한 앙상블을 통한 순차 추천
현대 순차 추천(SR) 모델은 아이템을 표현하기 위해 모달리티 특징을 일반적으로 활용하며, 이는 주로 최근 언어 분야의 발전에 의해 동기 부여됩니다.
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[Paper] LLM 기반 Behaviour Driven Development for Hardware Design
테스트와 검증은 하드웨어 및 시스템 설계에서 필수적인 활동이지만, 시스템 규모가 커짐에 따라 복잡성이 크게 증가합니다. While Behav...