· ai
[Paper] MLLMs에서 신뢰할 수 있는 시각 중심 지시 수행 강화
Multimodal Large Language Models (MLLMs)의 instruction-following (IF) 능력을 평가하는 것은 모델이 얼마나 충실하게 … 를 엄밀히 평가하기 위해 필수적이다.
-
- · devops
[Paper] 소프트웨어 정의 Agentic 서빙
멀티 에이전트 LLM 파이프라인이 복잡해짐에 따라 기존 서빙 패러다임은 동적인 서빙 조건에 적응하지 못합니다. 우리는 agentic serving system이…
- · ai
[Paper] Sparse Knowledge Distillation: 확률-도메인 Temperature Scaling 및 Multi-Stage Compression을 위한 수학적 프레임워크
우리는 probability-domain softening operators에 기반한 sparse knowledge distillation을 위한 통합 이론적 프레임워크를 개발한다. p^{1/T}의 동등성은 …
- · ai
[Paper] X-MuTeST: 설명 가능한 혐오 발언 탐지를 위한 다국어 벤치마크 및 새로운 LLM‑컨설팅 설명 프레임워크
소셜 미디어에서의 Hate speech detection은 정확도와 설명 가능성 모두에서 도전에 직면해 있으며, 특히 연구가 충분히 이루어지지 않은 Indic languages에 대해 그렇습니다. 우리는 새로운 exp...
- · ai
[Paper] UniCorn: 자체 생성된 감독을 통한 자기 개선 통합 멀티모달 모델
Unified Multimodal Models (UMMs)가 cross-modal comprehension에서 눈에 띄는 성공을 거두었지만, 그들의 ... 활용 능력에는 여전히 큰 격차가 존재한다.
- · ai
[Paper] MemRL: 에피소드 메모리에서 런타임 강화 학습을 통한 자기 진화 에이전트
인간 지능의 특징은 Constructive Episodic Simulation을 통해 새로운 기술을 마스터하는 능력이며, 과거 경험을 회상하여 해결책을 종합한다.
- · ai
[Paper] AnatomiX, 해부학 인식 기반 멀티모달 대형 언어 모델을 이용한 흉부 X-레이 해석
멀티모달 의료 대형 언어 모델은 흉부 X-레이 해석에서 인상적인 진전을 보여왔지만, 공간 추론 및 …
- · ai
[Paper] 중요한 곳에서 지역 엔트로피 극대화: Prefix-Aware Localized LLM Unlearning
Machine unlearning은 Large Language Models (LLMs)에서 민감한 지식을 잊게 하면서 일반적인 유용성을 유지하는 것을 목표로 합니다. 그러나 기존 접근 방식은 일반적으로...
- · ai
[Paper] 분산형 자동회귀 생성
우리는 자기회귀 생성의 분산화에 대한 이론적 분석을 제시한다. 우리는 Decentralized Discrete Flow Matching 목표를 정의하며, ...를 표현한다.
- · ai
[Paper] 무선 네트워크에서의 예측 및 제어를 위한 Multi-Modal Data-Enhanced Foundation Models: 설문 조사
Foundation models (FMs)은 인공지능(AI)의 미래를 재구성하기 시작한 변혁적인 돌파구로 인식되고 있으며, 학계와 산업 전반에 걸쳐 그 영향을 확대하고 있습니다.
- · ai
[Paper] DiffBench Meets DiffAgent: 엔드투엔드 LLM 기반 Diffusion 가속 코드 생성
Diffusion models는 이미지 및 비디오 생성에서 눈에 띄는 성공을 거두었습니다. 그러나 그들의 본질적으로 다단계 inference 과정은 상당한 c...
- · ai
[Paper] LSP-DETR: 효율적이고 확장 가능한 전슬라이드 이미지에서의 핵 분할
정밀하고 확장 가능한 cell nuclei의 instance segmentation은 computational pathology에 필수적이지만, gigapixel Whole-Slide Images는 주요 계산적 …