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[Paper] AdaTooler-V: 이미지와 비디오를 위한 적응형 툴 사용
최근 연구에 따르면 멀티모달 대형 언어 모델(MLLMs)은 비전 도구와의 상호작용을 포함한 멀티모달 인터리브 체인오브쓸(Chain-of-Thought, CoT)에서 이점을 얻는 것으로 나타났습니다.
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[Paper] Generative Adversarial Reasoner: Adversarial Reinforcement Learning을 통한 LLM 추론 강화
명시적 추론 능력을 갖춘 Large language models (LLMs)은 수학적 추론에 뛰어나지만 여전히 잘못된 계산과 같은 process errors를 범합니다.
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[Paper] StereoPilot: 생성적 사전 지식을 통한 통합적이고 효율적인 스테레오 변환 학습
VR 헤드셋과 3D 시네마를 포함한 스테레오스코픽 디스플레이의 급속한 성장으로 고품질 스테레오 비디오 콘텐츠에 대한 수요가 증가하고 있습니다. 그러나, pr...
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[Paper] Constructive Circuit Amplification: LLMs의 수학적 추론 향상을 위한 Targeted Sub-Network Updates
이전 연구들에서 LLM의 내부 작동을 조사한 결과, 종종 회로(circuits)라고 불리는 희소 서브네트워크가 발견되었으며, 이들은 ... 수행하는 데 책임이 있다.
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[Paper] Depth Any Panoramas: 파노라믹 깊이 추정을 위한 파운데이션 모델
본 연구에서는 다양한 장면 거리 전반에 일반화되는 파노라마 메트릭 깊이 파운데이션 모델을 제시합니다. 우리는 데이터‑인‑루프 패러다임을 …에서 탐구합니다.
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[Paper] 탐색 vs. 활용: 클리핑, 엔트로피, 그리고 Spurious Reward를 통한 RLVR 재고찰
이 논문은 검증 가능한 보상(RLVR)을 갖는 강화 학습에서 exploration‑exploitation trade‑off를 조사하며, 이는 추론 능력을 향상시키기 위한 프레임워크이다.
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[Paper] Posterior Behavioral Cloning: 효율적인 RL 파인튜닝을 위한 BC 정책 사전학습
로봇공학에서 언어에 이르기까지 다양한 분야에서 표준적인 관행은 먼저 대규모 시연 데이터셋으로 정책(policy)을 사전학습(pretrain)하고, 그 다음에 이 정책을 파인튜닝(fin... )
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[Paper] SFTok: 이산 토크나이저의 성능 격차 해소
최근 멀티모달 모델의 발전은 고해상도 이미지 생성에서 이미지 토큰화의 핵심적인 역할을 강조합니다. 이미지를 압축하여 컴팩트한 la...
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[Paper] 추론에서 움직임으로 흐르며: Egocentric Human Interaction Videos로부터 3D Hand Trajectory Prediction 학습
3D hand trajectory prediction에 관한 기존 연구들은 움직임을 의미론적 감독과 분리하는 데이터셋과 추론을 약하게 연결하는 모델에 의해 제한됩니다.
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[Paper] Post-Hoc Watermarking과 Language Model Rephrasing의 성능은 얼마나 좋은가?
Generation-time text watermarking은 AI 생성 콘텐츠의 추적성을 위해 텍스트에 통계적 신호를 삽입합니다. 우리는 LLM이 ...인 *post-hoc watermarking*을 탐구합니다.
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[Paper] 인컨텍스트 대수
우리는 토큰이 의미가 결정되는 변수인 시퀀스에서 산술을 해결하도록 트랜스포머를 학습시킬 때 발생하는 메커니즘을 조사한다.
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[Paper] 뉴스 AI를 위한 역사적 훈련 데이터의 인종 편향 영향
AI technologies는 대규모 텍스트 코퍼스를 포함하는 비즈니스 및 연구 응용 분야로 빠르게 진입했으며, 여기에는 computational journalism 연구와 뉴스가 포함됩니다.