대규모 언어 모델(LLM)을 기반으로 한 생성형 검색 엔진이 전통적인 검색을 대체하고 있으며, 정보 제공자가 보상받는 방식을 근본적으로 변화시키고 있습니다.

본 연구에서는 RKHS 함수의 밴딧 최적화에서 커널 정규성 및 알고리즘 성능 간의 관계를 조사합니다. While reproduci...

Vision-Language Models (VLMs)는 놀라운 상식 및 의미론적 추론 능력을 보여줍니다. 그러나 이들은 물리적 역학에 대한 근거 있는 이해가 부족합니다…

우리는 15,045개의 대학 수준 물리 문제로 구성된 대규모 synthetic benchmark(90/10% train/test split)를 소개한다. 각 문제는 완전히 parameterized되어 있으며, …

대규모 언어 모델을 기반으로 하는 AI 에이전트는 민감한 데이터에 자율적으로 접근하고, 외부 도구를 호출하며, inter…

불완전한 데이터는 실제 응용에서 흔합니다. 센서가 고장 나고, 기록이 일관되지 않으며, 서로 다른 출처에서 수집된 데이터셋은 종종 규모가 다릅니다.

미국(US) 인구조사국(US Census Bureau)에서 제공하는 개인에 대한 공개용 마이크로데이터 샘플(PUMS)은 수십 년 동안 이용 가능했습니다. 그러나 컴퓨…

자원 할당은 조합적 복잡성 때문에 여전히 NP-hard이다. Rainbow Deep Q-Network (DQN)와 같은 deep reinforcement learning (DRL) 방법은 ...

Grounding은 그래픽 사용자 인터페이스(GUI) 에이전트를 구축하기 위한 기본적인 능력입니다. 기존 접근 방식들은 대규모 바운딩 박스 감독에 의존하지만…

Optimal experimental design은 통계학에서 고전적인 주제로, 많은 연구된 문제, 응용 및 해결책이 있습니다. 우리가 연구하는 design problem은 p…

딥러닝을 위한 설명 가능한 AI(XAI)의 일반적인 접근 방식은 주어진 모델에서 분류 작업에 대한 입력 특징의 중요성을 분석하는 데 초점을 맞춥니다: sal...

본 논문에서는 traffic sign recognition 작업에서 d...의 장점을 결합한 synthesis pipeline 및 dataset을 제시하여 training / testing 데이터를 제공합니다.

우리는 blooming, echo pulse width, ambient light를 포함한 자동차용 time-of-flight (ToF) LiDAR 시뮬레이션을 위한 분석 모델을 제시하며, 단계와 함께 ...

딥 뉴럴 네트워크는 실제 환경에 배치될 때 분포 이동(distribution shift) 때문에 자주 실패하며, 이는 안전하고 신뢰할 수 있는 시스템을 구축하는 데 중요한 장벽이 됩니다. An eme...

Facial recognition은 인증 및 식별을 위한 널리 사용되는 방법이 되었으며, 보안 접근 및 실종자 찾기에 활용됩니다. Its ...

최근 생성 비디오 모델의 발전으로 고품질 비디오 합성에서 큰 돌파구가 마련되었으며, 특히 제어 가능한 비디오 생성 분야에서 눈에 띄는 진전이 이루어졌습니다.

우리는 균형 잡힌 k-means 클러스터링의 근본적인 문제를 고려한다. 특히, 우리는 교대 최소화에 대한 optimal transport 접근법을 소개한다.

출판된 AI 논문에는 얼마나 많은 실수가 포함되어 있을까요? Peer-reviewed 출판물은 새로운 연구와 지식이 구축되는 기반을 형성합니다. 오류가 …

Orthognathic surgery는 dentofacial skeletal 변형을 교정하여 occlusal 기능과 facial aesthetics를 향상시키는 중요한 중재입니다. 정확한…

멀티 리포지토리 마이크로서비스 아키텍처에서 버그 로컬라이제이션은 자연어 버그 보고서와 코드 사이의 의미 격차 때문에 어려우며, LLM ...

스파이킹 뉴럴 네트워크(SNNs)는 계산 신경과학 및 뉴로모픽 머신 러닝(ML)의 핵심이며, 효율적인 시뮬레이션과 그래디언트 기반 …

MLIR와 같은 현대의 확장 가능한 컴파일러 프레임워크는 도메인 특화 언어 다이얼렉트를 빠르게 생성할 수 있게 합니다. 그러나 이러한 유연성은 정확성을 보장하기 어렵게 만듭니다.

의료 질문‑응답(QA) 시스템은 대형 언어 모델(LLMs)의 발전으로 혜택을 볼 수 있지만, LLM을 임상 분야에 직접 적용하는 것은 도전 과제를 안고 있다.

이는 비즈니스, 교육 및 정책 리더들이 AI와 함께 작업하는 기술적 세부 사항을 이해하도록 돕는 일련의 짧은 보고서 중 네 번째이며, ri...