2개월 전 · ai

[Paper] 행동으로 사고하기: Multi‑turn Interaction을 통한 LLM의 Efficient World Model Reasoning 구축

견고한 world model reasoning을 개발하는 것은 대형 언어 모델(LLM) 에이전트가 복잡한 환경에서 계획하고 상호작용하는 데 필수적입니다. 멀티턴 인터랙션…

2개월 전 · ai

[Paper] AnyTalker: 멀티 퍼슨 토킹 비디오 생성의 스케일링과 인터랙티비티 정제

최근, multi-person video generation이 주목받기 시작했습니다. 몇몇 초기 연구에서는 audio-driven multi-person talking video에 대해 탐구했지만...

2개월 전 · ai

[Paper] ThetaEvolve: 테스트 시 학습 on Open Problems

최근 large language models (LLMs)의 발전은 수학적 발견에서 획기적인 진전을 가능하게 했으며, 그 예로 폐쇄형 시스템인 AlphaEvolve가 ...

2개월 전 · ai

[Paper] 시각 생성 튜닝

대규모 비전 언어 모델(VLM)은 광범위한 사전 학습을 통해 모달리티 격차를 효과적으로 메우며, 정교한 시각 표현을 획득하고 wi...와 정렬됩니다.

2개월 전 · ai

[Paper] SmallWorlds: 격리된 환경에서 World Models의 동역학 이해 평가

현재 world models는 체계적인 평가를 위한 통합되고 제어된 환경이 부족하여, 그것들이 실제로 근본적인 규칙을 포착하고 있는지를 평가하기 어렵게 만든다.

2개월 전 · ai

[Paper] 진보의 대가: Algorithmic Efficiency와 AI Inference 비용 감소

언어 모델은 최근 몇 년간 고급 벤치마크에서 엄청난 진전을 보였지만, 이러한 진전의 대부분은 더 비용이 많이 드는 모델을 사용함으로써만 가능했습니다.

2개월 전 · ai

[Paper] 객체 중심 데이터 합성을 이용한 카테고리 수준 객체 탐지

Deep learning 접근법은 object detection에서 이미지 내 특정 객체 클래스에 대한 신뢰할 수 있는 탐지를 달성했습니다. 그러나 모델의 detection capability를 확장하는 것은…

2개월 전 · ai

[Paper] Physics-Informed Neural Networks를 이용한 열물성 특성 추출

Inverse heat problems는 관측되거나 알려진 열 확산 거동을 기반으로 재료의 thermophysical properties를 추정하는 것을 말합니다. Inverse heat problems는…

2개월 전 · ai

[Paper] 모듈러 덧셈을 위한 Sinusoidal Activation의 입증된 이점

이 논문은 두 층 신경망을 이용한 모듈러 덧셈 학습에서 activation functions의 역할을 연구한다. 우리는 먼저 sharp expressivity gap을 확립한다: si...

2개월 전 · ai

[Paper] ASTRO: 동역학 기반 궤적 롤아웃을 통한 적응형 스티칭

오프라인 강화 학습(RL)은 사전 수집된 데이터셋으로부터 에이전트가 최적 정책을 학습하도록 합니다. 그러나, 최적이 아닌 및 단편적인 데이터를 포함하는 데이터셋은...

2개월 전 · ai

[Paper] 단일 확률적 포워드 패스와 코드 생성을 이용한 베이지안 신경망의 가속 실행

머신러닝 모델은 진단, 날씨 예측, NLP, 자율 주행 등과 같은 분야에서 좋은 성능을 보이지만, 그들의 제한된 불확실성 처리...

2개월 전 · ai

[Paper] 지속적인 인텔리전스 성장: Self-Training, Continual Learning, 및 SuperIntelliAgent의 Dual-Scale Memory

우리는 SuperIntelliAgent를 소개합니다. 이는 학습 가능한 작은 diffusion model(learner)과 고정된 large language model을 결합한 agentic learning framework입니다.