여러 상호 연결 네트워크는 complete graph topology를 기반으로 한다. 중간 규모의 네트워크는 단일 complete graph를 기반으로 할 수 있다. 그러나 대규모...

트랜스포머 기반 언어 모델의 등장은 AI 시스템이 텍스트를 처리하고 생성하는 방식을 재구성했습니다. 소프트웨어 엔지니어링(SE)에서 이러한 모델은 이제 di...

Software Bill of Materials (SBOM)는 소프트웨어 정보를 체계적으로 조직하는 기계가 읽을 수 있는 아티팩트이며, 공급망 투명성을 강화하고 …

Pharo는 의미론적 휴리스틱에 기반한 정교한 completion engine을 제공하며, 이는 lazy architecture 내에서 특정 fetcher들을 조정합니다. 이러한 휴리스틱은 ...

Distributed AI 시스템은 계산, 통신 및 배포 계층 전반에 걸쳐 중요한 메모리 관리 과제에 직면하고 있습니다. RRAM 기반 인메모리 컴퓨팅은 …

실험: 블랙 박스 탐색 수년간 우리는 large language models LLMs을 블랙 박스로 취급해 왔습니다. 모델이 “I am currently thinking about c...”라고 말할 때…

우리는 Mesh4D, 단안 4D 메시 재구성을 위한 피드포워드 모델을 제안한다. 동적 객체의 단안 비디오가 주어지면, 우리 모델은 객체의 c...

최근 Quantum Visual Fields (QVFs)는 제공된 2D 또는 3D 신호를 학습할 때 모델 압축성과 수렴 속도에서 유망한 개선을 보여주고 있습니다.

야간 색상 일정성은 저조도 노이즈와 복잡한 조명 조건 때문에 계산 사진학에서 여전히 어려운 문제입니다. 우리는 RL‑A…

이미지에서 깨끗하고 정확한 기하학을 복원하는 것은 로봇공학 및 증강현실에 필수적입니다. 그러나 기존의 geometry foundation models는 여전히 ...

우리는 online multicalibration에 대한 엄격한 하한을 증명하고, marginal calibration과의 information‑theoretic 구분을 확립합니다. 일반적인 설정에서 …

Functional grasping with dexterous robotic hands는 도구 사용 및 복잡한 조작을 가능하게 하는 핵심 역량이지만, 진행은 두 가지 pe...에 의해 제한되어 왔습니다.

Referring Expression Segmentation (RES)와 Comprehension (REC)은 각각 표현에 의해 설명된 객체를 분할하고 탐지하며, Referring Expression…

언어 모델이 점점 더 능력해짐에 따라, 사용자들은 정확한 응답뿐만 아니라 다양한 인간의 선호에 맞는 행동을 제공하기를 기대합니다.

manipulation data의 다양성, 양, 그리고 품질은 효과적인 robot policies를 학습하는 데 중요합니다. 그러나 하드웨어 및 물리적 설정 제한 때문에…

대형 언어 모델은 ‘환각’—의미적 잡음에 의해 유발되는 논리적 불일치에 시달립니다. 우리는 현재 아키텍처가 ‘Metric…’에서 작동한다고 제안합니다.

카메라 제어 생성 비디오 재렌더링 방법, 예를 들어 ReCamMaster와 같은 방법은 눈에 띄는 진전을 이루었습니다. 그러나 단일 뷰에서의 성공에도 불구하고…

인간은 물체가 interaction을 통해 어떻게 움직이거나 변할지를 손쉽게 예측할 수 있다—컵이 들어 올려지는 모습, 칼이 베이는 모습, 뚜껑이 닫히는 모습을 상상하면서.

우리는 machine learning과 artificial intelligence를 사용했습니다: 1) 뉴스와 소셜 미디어를 통해 국가별 평화 수준을 측정하기 위해, 2) on-line 도구를 개발하기 위해...

현실 세계에서 추론과 계획을 할 수 있는 에이전트는 자신의 행동 결과를 예측하는 능력이 필요합니다. world models는 이러한 …

저는 stochastic differential equations (SDEs)와 deep generative models를 통합하여 머신러닝에서 불확실성 정량화를 개선하는 새로운 프레임워크를 제안합니다.

One-shot prediction은 pretrained foundation models를 새로운 작업에 단 하나의 라벨이 있는 예시만 사용하여 빠르게 적응시킬 수 있게 하지만, 원칙적인 불확실성 정량화가 부족합니다.

우리는 textsc{MineNPC-Task}를 제시한다. 이는 사용자 제작 벤치마크이자 평가 하니스로, 메모리 인식형·혼합 주도형 LLM 에이전트를 오픈 월드 Minecraft에서 테스트하기 위한 것이다....

Large Language Models (LLMs)은 tool calling과 tool usage에서 놀라운 능력을 보여왔지만, 잘못된 tool을 선택하는 hallucinations 문제를 겪는다.