Web automation employs intelligent agents to execute high-level tasks by mimicking human interactions with web interfaces. Despite the capabilities of recent La... 웹 자동화는 지능형 에이전트를 사용하여 웹 인터페이스와의 인간 상호작용을 모방함으로써 고수준 작업을 수행합니다. 최근 대형 언어 모델(LLM)의 능력에도 불구하고...
'이미지를 통한 사고'는 시각적 추론을 발전시키는 효과적인 패러다임으로 떠오르며, 시각적 증거를 삽입함으로써 텍스트만으로 이루어진 사고 사슬을 넘어 확장됩니다.
Unit testing은 소프트웨어를 검증하고 회귀 위험을 완화하기 위한 필수적이면서도 노동집약적인 기술입니다. 고전적인 자동화 방법은 효과적으로 ...
소프트웨어 엔지니어링(SE) 연구 산출물을 데이터셋 간에 자동으로 적응시키는 것은 확장성과 재현성을 위해 필수적이지만, 아직도 규모가 크다...
시공간 비디오 그라운딩(STVG)은 자연어 설명을 기반으로 잘라내지 않은 비디오에서 대상 객체를 시간적으로와 공간적으로 모두 위치 지정해야 합니다....
점의 법선을 추정하려면 중심‑주변 컨텍스트를 제공하기 위해 로컬 패치를 구성해야 하지만, 적절한 이웃 크기를 결정하는 것은…
Adversarial Inverse Reinforcement Learning (AIRL)은 강화학습(RL)에서 희소 보상 문제를 해결하기 위해 밀도 높은 보상을 추론함으로써 가능성을 보여주었다.
Recent advances in multimodal large language models (LLMs) have highlighted their potential for medical and surgical applications. However, existing surgical da... 최근 멀티모달 대형 언어 모델(LLM)의 최근 발전은 의료 및 외과 분야에서의 잠재력을 강조하고 있습니다. 그러나 기존 외과 데이터…
본 논문은 운송 인프라에서 구조적 이상을 실시간으로 탐지하기 위한 저지연 뉴로모픽 신호 처리 파이프라인인 SIFT‑SNN 프레임워크를 제시한다.
Learning joint representations across multiple modalities remains a central challenge in multimodal machine learning. Prevailing approaches predominantly operat... 다중 모달리티에 걸친 공동 표현 학습은 멀티모달 머신러닝에서 여전히 핵심 과제입니다. 기존 접근 방식은 주로 ...
전 세계 수백만 명의 사용자가 창의적인 요구를 위해 AI 챗봇을 이용하고 있으며, 이러한 챗봇이 다양성을 어떻게 표현하는지에 대한 이해에 대한 광범위한 관심을 불러일으키고 있습니다.
Despite the state-of-the-art performance of Large Language Models (LLMs) achieved on many tasks, their massive scale often leads to high computational and envir... **번역** 많은 작업에서 최첨단 성능을 달성한 대규모 언어 모델(LLM)에도 불구하고, 그 거대한 규모는 종종 높은 계산 비용과 환경…
