우리는 encoder--decoder 감소 차원 모델에서 학습된 잠재 표현에 대한 geometric regularization 전략을 조사합니다. 고정된 실험 설정에서 ...

클러스터 수를 선택하는 것은 비지도 학습에서 여전히 근본적인 과제이다. 기존 기준들은 일반적으로 단일 “optimal” 파티션을 목표로 한다, …

시간 창이 있는 전기차 라우팅 문제(EVRPTW)는 배터리 용량 제약과 충전소 결정을 도입함으로써 고전적인 VRPTW를 확장합니다.

Physics-Informed Neural Networks (PINNs)는 물리 정보를 포함하는 편미분 방정식을 해결하기 위한 메쉬‑프리 대안으로 인식되어 왔습니다.

실시간 사전 대응형 에이전시 시스템으로, 인간 정신 상태를 모델링할 수 있으며, foundation EXG 모델과 텍스트 임베딩 모델을 사용하고, 완전히 오프라인에서 실행됩니다...

Contrastive steering은 추론 시점에 LLM의 생성 행동을 조정하는 간단하고 효과적인 방법으로 입증되었습니다. 이는 프롬프트 예시를 사용합니다.

Agentic language models는 chat models와 근본적으로 다른 안전 체제에서 작동한다: 이들은 계획을 세우고, tools를 호출하며, long‑horizon actions를 실행해야 한다...

CDD, 또는 Contamination Detection via output Distribution는 모델이 샘플링한 출력의 피크 정도를 측정하여 데이터 오염을 식별합니다. 우리는 co...

Omni-modal large language models (omni LLMs)는 최근 시청각 이해 작업 전반에 걸쳐 강력한 성능을 달성했지만, 여전히 높은 취약성을 보인다.

자동화된 산업 최적화 모델링은 자연어 요구사항을 솔버 실행 코드로 신뢰성 있게 변환해야 합니다. 그러나 대형 언어 모델은…

소프트웨어 시스템은 빈번한 코드 변경을 통해 지속적으로 진화하지만, 이러한 변경은 광범위한 테스트와 코드 리뷰에도 불구하고 종종 의도치 않은 버그를 초래합니다.

Serverless computing과 stream processing은 이벤트 기반 데이터 처리의 두 가지 주요 패러다임을 나타내지만, 두 경우 모두 비효율적으로 만드는 가정을 가지고 있습니다…