대부분의 현대 신경 학습 시스템은 epoch-based optimization과 과거 데이터에 대한 반복적인 접근에 의존하며, 암묵적으로 reversible computation을 가정한다. I...

Cardiovascular disease (CVD)는 전 세계적인 주요 보건 과제 중 하나로, 전 세계에서 1900만 명 이상의 사망을 차지합니다. 이를 해결하기 위해, 여러…

인간 피드백을 활용한 강화 학습(RLHF)은 대형 언어 모델(LLM)을 인간의 선호에 맞추는 데 중요한 역할을 합니다. RLHF를 사용한 ...

대형 언어 모델(LLMs)은 직장 커뮤니케이션을 “전문화”하기 위해 점점 더 많이 활용되고 있으며, 이는 종종 언어 정체성을 희생시킵니다. 우리는 ‘Cultu…’ 를 소개합니다.

객체 환각은 대형 비전-언어 모델(LVLMs)에서 중요한 문제로, 출력에 입력 이미지에 존재하지 않는 객체가 포함되는 경우를 말합니다. 자연스러운…

Medical vision-language pretraining은 대규모 supervisory signals로서 의료 보고서에 점점 더 의존하고 있습니다; 그러나 원시 보고서는 종종 상당한 st...

최근의 Multimodal Large Language Models의 발전은 시각적 이해와 추론을 크게 향상시켰지만, 그들의 quadratic attention과 offline training…

Deep neural networks (DNNs)는 엣지 또는 모바일 디바이스에서 고급 작업을 수행하는 데 필수적이지만, 그 배포는 종종 심각한 자원 제약으로 인해 방해받는다.

우리는 mean estimation의 기본 과제를 mean‑shift contamination이 존재하는 상황에서 연구한다. mean‑shift contamination 모델에서, adversary는 데이터를 교체할 수 있다.

Instruction-following benchmarks는 여전히 주로 영어 중심이며, 수억 명에 달하는 인도어 사용자를 위한 중요한 평가 격차를 남기고 있습니다.

소형 언어 모델(SLM)은 비용, 지연 시간, 적응성 측면에서 매력적인 장점을 제공하지만, 지금까지 장기적인 소프트웨어…

학습된 분포의 기하학을 이해하는 것은 확산 모델을 개선하고 해석하는 데 근본적이지만, 그들의 …