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[Paper] 디지털 레드 퀸: 코어 워에서 LLM을 활용한 적대적 프로그램 진화
Large language models (LLMs)는 많은 분야의 문제에 대한 해결책을 진화시키는 데 점점 더 많이 사용되고 있으며, 이는 생물학적 진화에서 영감을 받은 과정이다. 그러나...
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[Paper] 자동화된 시맨틱 규칙 탐지 (ASRD) for Emergent Communication Interpretation
멀티 에이전트 시스템 내에서의 emergent communication 분야는 자율 에이전트가 명시적인 지시 없이 독립적으로 커뮤니케이션 전략을 개발할 수 있는 방식을 연구한다.
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[Paper] InfiniDepth: 임의 해상도 및 세밀한 깊이 추정 with Neural Implicit Fields
기존 depth estimation 방법은 근본적으로 이산 이미지 그리드에서 깊이를 예측하는 데 제한됩니다. 이러한 표현은 확장성을 임의의 …
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[Paper] NavAI: 가상 현실 환경에서의 네비게이션 작업을 위한 범용 LLM 프레임워크
네비게이션은 가상 현실(VR)에서 자동 탐색을 위한 기본 작업 중 하나입니다. 기존 기술은 주로 360‑…
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[Paper] 다재다능한 멀티모달 에이전트 for Multimedia Content Generation
AIGC(AI-generated content) 기술의 발전과 함께, 점점 더 많은 생성 모델들이 비디오 편집, 음악 등과 같은 분야를 혁신하고 있습니다.
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[Paper] 제16회 국제 워크숍 on Graph Computation Models 논문집
이 책은 제16회 국제 그래프 계산 모델 워크숍(GCM 2025)의 사후 논문집을 포함하고 있습니다. 워크숍은 독일 코블렌츠에서 열렸습니다.
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[Paper] STReasoner: LLM을 활용한 시공간 추론을 위한 시계열 분석 및 Spatial-Aware Reinforcement Learning
Spatio-temporal reasoning은 time series에서 temporal dynamics, spatial dependencies, 그리고 textual context를 명시적으로 통합하는 것을 포함합니다. 이 능력은 …
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[Paper] 노이즈와 불완전한 데이터에서 Self-Supervised Learning
많은 중요한 과학 및 공학 문제들은 관측 과정이 알려진 상황에서, noisy하고/또는 incomplete observations로부터 signal을 추정하는 것을 포함한다.
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[Paper] PET-TURTLE: 불균형 데이터 클러스터를 위한 딥 비지도 서포트 벡터 머신
기초 비전, 오디오 및 언어 모델은 잠재 표현을 통해 다운스트림 작업에서 제로샷 성능을 가능하게 합니다. 최근에는 비지도 학습이…
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[Paper] MAGMA: AI 에이전트를 위한 멀티-그래프 기반 에이전틱 메모리 아키텍처
Memory-Augmented Generation (MAG)은 외부 메모리를 활용해 대규모 언어 모델을 확장하고 장기 컨텍스트 추론을 지원하지만, 기존 접근 방식은 주로 …
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[Paper] 얕은 회로 기반 지도 학습 on a Quantum Processor
Quantum computing은 데이터 분석에서 변혁적인 진보를 오래전부터 약속했지만, 실용적인 quantum machine learning은 근본적인 장애물 때문에 여전히 실현되지 못하고 있습니다.
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[Paper] LTX-2: 효율적인 통합 오디오-비주얼 파운데이션 모델
최근 텍스트-투-비디오 디퓨전 모델은 설득력 있는 비디오 시퀀스를 생성할 수 있지만, 여전히 무음 상태이며 — 의미적, 감정적, 그리고 분위기적 단서를 놓치고 있습니다.