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[Paper] 피드백을 Memory-as-a-Tool로 증류
우리는 파일 기반 m...을 통해 일시적인 비판을 검색 가능한 가이드라인으로 변환함으로써 추론 시점 추론 비용을 상쇄하는 프레임워크를 제안한다.
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[Paper] 미지의 환경에서 학습 기반 무선 스케줄링을 위한 Age의 견고성에 대하여
제한된 조합 다중 팔 밴딧 모델은 무선 네트워킹 및 관련 분야의 문제를 해결하기 위해 널리 활용되어 왔으며, ...
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[Paper] 효율적인 Federated Domain Generalization을 위한 Multi-Modal Style Transfer 기반 Prompt Tuning
Federated Domain Generalization (FDG)은 보이지 않는 도메인에서도 잘 일반화할 수 있는 글로벌 모델을 분산된 클라이언트들 간에 협업적으로 학습하는 것을 목표로 합니다. 그러나...
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[Paper] 재료 과학에서 Active Learning 워크플로우의 비판적 검토
Active learning (AL)은 재료 과학에서 중요한 역할을 하며, machine-learning interatomic potentials의 구축과 같은 응용을 가능하게 합니다.
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[Paper] WaveRNet: Wavelet 기반 Frequency Learning을 이용한 Multi-Source Domain-Generalized Retinal Vessel Segmentation
Domain-generalized retinal vessel segmentation은 자동 안과 진단에 중요하지만, non…에 의해 유발되는 도메인 쉬프트로부터 상당한 도전에 직면한다.
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[Paper] 충실한 Vision-Language Generation을 위한 Context-Aware Decoding
Hallucinations, visual input와 일치하지 않는 응답을 생성하는 현상은 대형 vision-language 모델(LVLMs)의 중요한 제한점으로 남아 있으며, 특히 ...
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[Paper] 공개 내시경 초음파 데이터셋에서 췌장 종양을 위한 딥러닝 기반 분할 모델의 성능
배경: Pancreatic cancer는 가장 공격적인 암 중 하나이며, 생존율이 낮습니다. Endoscopic ultrasound (EUS)는 핵심 진단 방법이지만, 그...
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[Paper] 머신러닝 에이전트를 실행하기 전에 예측할 수 있을까?
자율 머신러닝 에이전트는 과학적 발견에 혁명을 일으켰지만, 여전히 Generate-Execute-Feedback 패러다임에 의해 제한됩니다. 이전 접근법…
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[Paper] Relay Tokens를 사용한 Ultra-High Resolution Semantic Segmentation을 위한 Vision Transformers 적응
현재 ultra high resolution 이미지의 segmenting 접근 방식은 window를 slide하여 global context를 버리거나, downsample하여 세부 디테일을 잃는 방식입니다. 우리는 ...
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[Paper] Cedalion 튜토리얼: 실험실에서 일상 세계까지 멀티모달 fNIRS 및 DOT의 포괄적 분석을 위한 Python 기반 프레임워크
Functional near-infrared spectroscopy (fNIRS)와 diffuse optical tomography (DOT)은 착용형, 다중모드, 데이터 기반, AI 지원으로 빠르게 발전하고 있습니다.
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[Paper] Agentic LLMs를 강력한 Deanonymizer로: Anthropic Interviewer 데이터셋에서 참여자 재식별
2025년 12월 4일, Anthropic은 대규모 정성 인터뷰를 수행하기 위한 AI 도구인 Anthropic Interviewer를 출시했으며, 1,250개의 인터뷰로 구성된 공개 데이터셋도 함께 제공했습니다.
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[Paper] Pantagruel: 프랑스어 텍스트와 음성을 위한 통합 Self‑Supervised Encoders
우리는 Pantagruel 모델을 공개합니다, 프랑스어 텍스트와 음성을 위한 새로운 self-supervised encoder 모델군입니다. modality-tailored 목표를 예측하는 대신에…