2주 전 · ai

[Paper] BSAT: B‑Spline Adaptive Tokenizer를 이용한 장기 시계열 예측

장기 시계열 예측에 트랜스포머를 사용하는 경우, 자체 주의(self-attention)의 이차 복잡도와 균일 패칭(uniform patching)의 경직성 때문에 성능이 제한됩니다.

2주 전 · ai

[Paper] Vision-and-Knowledge 강화 대형 언어 모델을 통한 일반화 가능한 보행자 횡단 행동 추론

보행자 횡단 행동을 추론하기 위한 기존 패러다임은 통계 모델부터 supervised learning methods에 이르기까지 다양하지만, 일반화 능력이 제한적이다.

2주 전 · ai

[Paper] TeleDoCTR: 도메인 특화 및 맥락 기반 통신 트러블슈팅

Ticket troubleshooting은 티켓팅 시스템을 통해 보고된 문제를 분석하고 해결하는 과정을 의미합니다. 대규모 조직에서 …

2주 전 · ai

[Paper] 생산 라인 비용 최적화에 유전 알고리즘 활용

이 논문은 생산 라인에서 비용 최적 작업 스케줄링을 위한 유전 알고리즘(GA) 접근법을 제시한다. 시스템은 일련의 직렬 처리 작업 집합으로 구성된다.

2주 전 · ai

[Paper] 언어 모호성 하의 품질 추정을 위한 Sigmoid Head

Language model (LM) probability은 신뢰할 수 있는 품질 추정기가 아니다, 왜냐하면 자연어는 애매모호하기 때문이다. 여러 출력 옵션이 모두 유효할 때, 모델의 probability…

2주 전 · ai

[Paper] QSLM: 성능 및 메모리 인식 양자화 프레임워크와 계층적 탐색 전략을 활용한 스파이크 기반 언어 모델

대규모 언어 모델(Large Language Models, LLMs)은 높은 성능(예: 정확도) 덕분에 많은 자연어 작업을 해결하는 주요 AI 모델로 부상하고 있습니다…

2주 전 · ai

[Paper] IRPO: 강화 학습을 통한 Bradley‑Terry 모델 확장

Generative Reward Models (GRMs)는 interpretability, inference-time scalability 및 ... 때문에 reward modeling에서 상당한 연구 관심을 끌고 있습니다.

2주 전 · ai

[논문] Fast-weight Product Key Memory

현대 언어 모델의 시퀀스 모델링 레이어는 일반적으로 저장 용량과 계산 효율성 사이의 트레이드오프에 직면합니다. Softmax attention은 …

2주 전 · ai

[Paper] 스파이킹 신경망을 위한 삼요인 지연 학습 규칙

Spiking Neural Networks (SNNs)는 시공간 데이터에서 작동하는 동적 시스템이지만, 학습 가능한 매개변수는 종종 시냅스 가중치에만 제한됩니다, ...

2주 전 · ai

[Paper] Physio-DPO: 대형 언어 모델을 단백질 에너지 지형에 맞추어 구조적 환상을 제거

Large Protein Language Models는 generative protein design에 강력한 잠재력을 보여왔지만, 종종 structural hallucinations를 일으켜 seque…를 생성합니다.

2주 전 · devops

[Paper] FlexSpec: 고정된 초안과 진화하는 목표가 엣지-클라우드 협업 LLM 추측 디코딩에서 만나다

대규모 언어 모델(LLMs)을 모바일 및 엣지 컴퓨팅 환경에 배포하는 것은 제한된 디바이스 자원, 부족한 무선 대역폭, 그리고 f...

2주 전 · ai

[Paper] 확률적 보장을 통한 LLMs의 맥락적 환각 감소

대형 언어 모델(LLMs)은 종종 맥락적 환각을 일으키며, 생성된 내용이 명시적으로 제시된 정보와 모순되거나 무시되는 경우가 있습니다.