· ai
[Paper] 자체 가이드 방어: 합성 가이드라인을 통한 추론 모델의 적응형 안전 정렬
Reasoning models have demonstrated remarkable capabilities in complex reasoning tasks. However, ensuring their safety against adversarial jailbreak prompts rema...
-
- · ai
[Paper] AnchorOPT: 동적 앵커 최적화를 위한 적응형 프롬프트 학습
기존의 프롬프트 학습 방법은 CLIP 모델을 기반으로 하며, 텍스트 토큰을 앵커로 활용하여 학습 가능한 소프트 토큰을 안내합니다. 이러한 안내는 …
- · ai
[Paper] 스파이킹 뉴럴 네트워크를 이용한 연합 학습의 프라이버시
스파이킹 신경망(SNN)은 임베디드 및 엣지 AI 분야에서 주요 후보로 부상했습니다. 이들의 고유한 저전력 소비 특성 덕분에 훨씬 더 효율적입니다.
- · software
[Paper] Android 앱에서 숨겨진 지리적 격차 탐색
모바일 앱 진화는 널리 연구되어 왔지만, 앱 행동의 지리적 변이는 아직 크게 탐구되지 않았다. 이 논문은 대규모 연구를 제시한다…
- · ai
[Paper] LLM-as-a-Judge 평가를 올바르게 보고하는 방법
대형 언어 모델(LLMs)은 인간을 대신해 평가자로 점점 더 많이 사용되고 있습니다. 확장 가능하지만, 그들의 판단은 불완전한 specificity와 s...
- · ai
[Paper] MortgageLLM: 잔여 지시 전이, 정렬 튜닝 및 작업별 라우팅을 통한 도메인 적응 사전 학습
대형 언어 모델(LLM)은 일반 분야 전반에 걸쳐 뛰어난 역량을 보여주지만, 모기지 금융과 같은 전문 분야에 적용하는 데는 …
- · ai
[Paper] 표기 제약 만족 및 인간 난이도 정렬 대형 언어 모델
Large language models must satisfy hard orthographic constraints during controlled text generation, yet systematic cross-architecture evaluation remains limited...
- · ai
[Paper] Zipf 분포는 두 단계 상징적 과정에서: 확률적 어휘 필터링에 의한 안정성
Zipf's law in language lacks a definitive origin, debated across fields. This study explains Zipf-like behavior using geometric mechanisms without linguistic el...
- · ai
[Paper] 인컨텍스트 학습에서 의미적 앵커: 왜 작은 LLM은 레이블을 뒤집을 수 없는가
인컨텍스트 학습(ICL)이 사전 학습된 라벨 의미를 무시할 수 있는가, 아니면 기존의 의미 백본을 단순히 정제하는 수준에 머무르는가? 우리는 이 질문을 …
- · software
[Paper] 경량 모델 편집을 통한 LLM의 폐기된 API 권고 수정
대규모 코드 코퍼스에 대해 사전 학습되었거나 파인튜닝된 대형 언어 모델(LLM)은 코드 완성 작업에서 강력한 성능을 보여주었습니다. 그러나 그들의 embe...
- · ai
[Paper] TrackList: 오픈 대형 언어 모델에서 헤드와 테일 지식을 위한 쿼리 언어 다양성 추적
대형 언어 모델(LLMs)은 사용자 입력 질의에 대해 정의형 답변을 제공하는 데 효율적인 것으로 입증되었습니다. 인간은 다양한 유형의 답변을 제공하는 반면, …
- · ai
[Paper] RosettaSpeech: 단일 언어 데이터에서 제로샷 음성‑음성 번역
The scarcity of parallel speech corpora critically hampers speech-to-speech translation (S2ST), often forcing reliance on complex, multi-stage pipelines. This p...