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[Paper] 더 강력한 Normalization-Free Transformers
정규화 레이어는 오랫동안 딥러닝 아키텍처의 필수 구성 요소로 여겨져 왔지만, 최근 도입된 Dynamic Tanh (DyT) ha...
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[Paper] 결정 메이킹 에이전트와 고차 인과 과정
우리는 부분 관측 마코프 의사결정 프로세스(POMDPs)의 decision-making agents와 one-input process functions 사이에 정확한 대응 관계를 설정한다.
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[Paper] 화이트박스 적대적 공격 구성을 위한 Frank‑Wolfe 방법의 실증 평가
신경망에 대한 적대적 공격을 구성하는 것은 다양한 서비스에 배치할 때 중요한 과제로 보인다. 적대적 …
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[Paper] Any4D: 통합 피드포워드 메트릭 4D 재구성
우리는 Any4D를 소개한다. Any4D는 메트릭 스케일의 밀집 피드포워드 4D 재구성을 위한 확장 가능한 멀티뷰 트랜스포머이다. Any4D는 픽셀당 모션과 지오메트리를 직접 생성한다.
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[Paper] 커리큘럼 기반 강화학습을 이용한 미지의 곡선형 관내 자율 UAV 내비게이션
Autonomous drone navigation in confined tubular environments는 관의 제약적인 geometry와 벽과의 근접성 때문에 여전히 큰 도전 과제로 남아 있습니다.
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[Paper] 비동기 추론: 훈련 없이 인터랙티브 사고 LLMs
많은 최첨단 LLM은 답변을 제공하기 전에 생각하도록 훈련됩니다. 추론은 언어 모델의 능력과 안전성을 크게 향상시킬 수 있지만, 또한 …
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[Paper] 노이즈 양자 학습 이론
우리는 noisy quantum experiments로부터 학습하기 위한 framework을 개발하고, noisy couplings을 통해 uncharacterized systems에 접근하는 fault-tolerant devices에 초점을 맞춘다.
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[Paper] 디커플드 Q-Chunking
Temporal-difference (TD) 방법은 자체 미래 가치 예측으로부터 부트스트래핑함으로써 상태와 행동 값을 효율적으로 학습하지만, 이러한 self-bootstrappi...
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[Paper] CompanionCast: 사회적 공동 시청 경험을 위한 공간 오디오를 갖춘 다중 에이전트 대화형 AI 프레임워크
Social presence는 함께 콘텐츠를 시청하는 즐거움의 핵심이며, 현대의 미디어 소비는 점점 더 개인화되고 있습니다. 우리는 multi‑agent…
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[Paper] 멀티모달 LLM을 활용한 계산적 감정 분석: 새롭게 떠오르는 방법론적 기회에 대한 현재 증거
감정은 정치의 중심에 있으며, 정치 커뮤니케이션에서 감정의 역할을 분석하는 것은 오랜 전통을 가지고 있습니다. 연구가 점점 더 audio‑visual material을 활용함에 따라...
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[Paper] 톨킨의 『호빗』에서 감정 톤 정량화: 대화 감성 분석 with RegEx, NRC-VAD, and Python
이 연구는 J. R. R. Tolkien의 《The Hobbit》(1937)에서 대화의 감정적 어조를 컴퓨테이셔널 텍스트 분석을 이용해 분석한다. 대화는 정규 표현식으로 추출되었다.
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[Paper] Discrete Diffusion Language Models의 스케일링 거동
현대 LLM 사전 학습은 방대한 양의 compute와 training data를 소비하며, 다양한 모델의 scaling behavior, 혹은 scaling laws가 핵심 구분 요소가 된다.