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[Paper] 오프라인 강화학습에서 V-Learning을 위한 Bellman Calibration
우리는 Iterated Bellman Calibration을 도입한다. 이는 단순하고 모델에 구애받지 않으며 사후(post-hoc) 절차로, 무한‑시간 지평선 마코프에서 오프‑정책 가치 예측을 보정한다.
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[Paper] 텍스트 스팬에 대한 세밀한 인간 피드백을 활용한 LLM 파인튜닝
우리는 feedback-driven improvement chains를 사용한 선호도 감독으로 언어 모델을 미세 조정하기 위한 방법과 데이터셋을 제시합니다. 모델 응답이 주어지면, ...
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[Paper] PROFASR-BENCH: 고위험 전문 음성에서 문맥 조건부 ASR을 위한 벤치마크
전문적인 환경에서의 자동 음성 인식(ASR)은 기존 벤치마크가 과소평가하는 도전에 직면합니다: 밀집된 도메인 용어, 격식 있는 레지스터 변동...
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[Paper] 다국어 Hidden Prompt Injection Attacks on LLM 기반 Academic Reviewing
대형 언어 모델(LLMs)은 학술 동료 검토를 포함한 고영향 작업 흐름에 점점 더 많이 사용될 것으로 고려되고 있습니다. 그러나 LLM은 문서...
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[논문] Web World Models
언어 에이전트는 점점 더 행동하고, 기억하고, 학습할 수 있는 지속적인 세계를 필요로 합니다. 기존 접근 방식은 두 극단에 놓여 있습니다: 기존 웹 fra...
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[Paper] 긴 컨텍스트를 위한 엔드투엔드 테스트 타임 트레이닝
우리는 long-context language modeling을 architecture design이 아니라 continual learning 문제로 정의합니다. 이 정의에 따라 우리는 standard …
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[Paper] 보정된 다중 수준 분위수 예측
우리는 여러 분위수 수준에서 동시에 분위수 예측의 보정을 보장하는 온라인 방법을 제시한다. α‑level 분위수 예측 시퀀스…
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[Paper] 무작위 제어 미분 방정식
우리는 random features와 controlled differential equations (CDEs)를 결합한 시간 시계열 학습을 위한 학습 효율적인 프레임워크를 소개합니다. 이 접근...
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[Paper] IDT: 물리적으로 기반한 Transformer를 이용한 Feed-Forward 멀티뷰 내재적 분해
Intrinsic image decomposition은 시각적 이해에 기본적이며, RGB 이미지가 물질 특성, 조명, 그리고 시점 의존 효과를 얽혀 있기 때문입니다. Rec...
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[Paper] Less is more: Probabilistic reduction은 small-scale predictability measures에 의해 가장 잘 설명된다
이 논문의 주요 연구 질문은 관계를 조사할 때 필요한 및/또는 적절한 맥락의 양을 정의하는 데 초점을 맞추고 있다.
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[Paper] RoboMirror: 모방하기 전에 이해하라 for Video to Humanoid Locomotion
인간은 시각 관찰을 통해 보행을 학습하며, 먼저 시각적 내용을 해석한 뒤 행동을 모방합니다. 그러나 최첨단 인간형 로봇 보행 시스템은…
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[Paper] 중첩된 Browser-Use Learning for Agentic Information Seeking
Information-seeking (IS) agents는 광범위하고 깊이 있는 검색 작업 전반에 걸쳐 강력한 성능을 달성했지만, 그들의 도구 사용은 여전히 크게 제한되어 있습니다...