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[Paper] Memory Bank Compression을 이용한 Large Language Models의 Continual Adaptation
대형 언어 모델(LLMs)은 많은 일상 애플리케이션에서 필수 요소가 되었습니다. 그러나 데이터가 진화함에 따라 그들의 지식은 빠르게 오래되게 됩니다. Continual ...
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[Paper] AI 생성 풀 리퀘스트에서 리뷰 노력의 초기 단계 예측
자율 AI 에이전트가 코드 완성 도구에서 대규모로 풀 리퀘스트(PR)를 열 수 있는 완전한 팀원으로 전환함에 따라, 소프트웨어 유지관리자는 fa...
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[Paper] 축구에서 오프볼 수비 역할 및 성과 평가를 위한 Machine Learning Framework
축구에서 오프볼 수비 퍼포먼스를 평가하는 것은 어려운 일이며, 전통적인 지표들은 상대의 움직임을 제한하는 미묘하고 협조적인 움직임을 포착하지 못한다.
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[Paper] 추론‑창의성 트레이드오프: 창의성 기반 문제 해결
최첨단 대형 언어 모델(LLM) 파이프라인은 부트스트랩된 추론 루프에 의존한다: 다양한 사고 사슬을 샘플링하고 가장 높은 점수를 받은 것을 강화한다...
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[Paper] Neuro‑Symbolic Programming을 위한 에이전시 프레임워크
심볼릭 제약을 딥러닝 모델에 통합하면 모델을 더 견고하고 해석 가능하며 데이터 효율적으로 만들 수 있습니다. 하지만 여전히 시간 소모적인 …
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[Paper] Stochastic Actor-Critic: Temporal Aleatoric Uncertainty를 통한 Overestimation 완화
강화학습에서 오프-폴리시 액터-크리틱 방법은 temporal-difference 업데이트로 크리틱을 학습하고 이를 정책(actor)의 학습 신호로 사용한다.
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[Paper] 대형 언어 모델의 주관적 스팬 식별 작업 성능 탐구
관련 텍스트 스팬을 식별하는 것은 NLP의 여러 다운스트림 작업에 중요하며, 모델 설명 가능성에 기여합니다. 대부분의 스팬 식별 접근법은 …
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[Paper] 멀티모달 대형 언어 모델을 이용한 손글씨 공학 시험 채점
손으로 쓴 STEM 시험은 개방형 추론과 다이어그램을 포착하지만, 수작업 채점은 느리고 규모를 확대하기 어렵습니다. 우리는 end-to-end 워크플로우를 제시합니다 for gradi...
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[Paper] 정밀 자동 튜닝을 통한 선형 솔버의 컨텍스추얼 밴딧 기반 RL
우리는 선형 솔버의 적응형 정밀도 튜닝을 위한 강화 학습(RL) 프레임워크를 제안하며, 이를 일반 알고리즘으로 확장할 수 있다. 이 프레임워크는 …
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[Paper] 시각 품질 검사의 Continual Learning을 위한 다중 레벨 Feature Fusion
Deep neural networks는 제조업에서 다양한 visual quality inspection 작업을 자동화하는 데 큰 잠재력을 보여줍니다. 그러나 그 적용 가능성은 …
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[Paper] 데이터 시프트 하에서 병리학 Vision-Language Model의 성능 저하 감지
Vision-Language Models는 의료 영상 분석 및 질병 진단에서 강력한 잠재력을 보여주었습니다. 그러나 배포 후에는 성능이 dete...
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[Paper] 효율적인 Deep Demosaicing과 Spatially Downsampled Isotropic Networks
디지털 이미징에서, 이미지 디모자이싱은 색 필터 어레이(CFA)에서 RGB 정보를 복원하는 중요한 첫 단계입니다. 종종 딥러닝은 …