멀티 에이전트 대형 언어 모델 (LLM) 시스템은 복잡한 작업 분해와 협업 문제 해결을 위한 강력한 아키텍처로 부상했습니다. 그러나,…

machine learning을 healthcare data에 적용하는 것은 종종 standardized하고 semantically explicit representation이 부족하여 제한을 초래한다.

Pathology foundation models (PFMs)은 computational pathology의 중심이 되었으며, whole-slide images에서 feature extraction을 위한 general encoders를 제공하는 것을 목표로 합니다.

우리는 현실적인 뉴스 환경에서 재무 허위 정보를 평가하기 위한 대형 언어 모델용 벤치마크인 RFC Bench를 소개합니다. RFC Bench는 단락 수준에서 작동합니다…

Remote photoplethysmography (rPPG)는 상용 카메라로 촬영한 얼굴 비디오에서 혈액량 펄스 (BVP) 파형을 추정합니다. 최근의 딥 모델들은 …

Language models는 수학 문제 해결부터 open-domain question answering에 이르기까지 다양한 작업에서 효과적이 되었습니다. 그러나 여전히 실수를 저지릅니다, ...

Direct Preference Optimization (DPO)는 최근 텍스트‑투‑비디오 (T2V) 생성에서 시각적 충실도와 텍스트 정렬을 향상시켜 성능을 개선했습니다. 그러나 현재 방법…

Audio-video joint generation은 빠르게 진행되었지만, 여전히 상당한 도전 과제가 남아 있습니다. 비상업적 접근 방식은 여전히 audio‑visual asynchrony, …

클래스 불균형은 분류 성능을 크게 저하시키지만, 그 효과는 통합 이론적 관점에서 거의 분석되지 않는다. 우리는 prin…

디지털화되고 네트워크된 헬스케어는 조기 발견, precision therapeutics, 그리고 지속적인 케어를 약속하지만, 동시에 프라이버시 손실 및 c...

세계 모델이 Embodied AI에서 가속화를 얻음에 따라, 점점 더 많은 연구가 비디오 foundation models를 예측적 세계 모델로 활용하여 downstream 작업에 적용하는 방안을 탐구하고 있다.

우리는 기존 토론을 기반으로, 원래는 reply trees 구조로 되어 있는 다자간 대화를 생성하기 위한 플랫폼인 LLMberjack을 소개합니다. 이 시스템은…

대규모 언어 모델(LLMs)은 사전 학습(pre‑training) 동안 방대한 양의 파라메트릭 지식을 인코딩합니다. 세계 지식이 변화함에 따라 효과적인 배포는 점점 더 …

위성은 특히 지구 관측을 위해 위성 이미지 시계열(SITS)을 포함한 방대한 양의 데이터를 지속적으로 생성합니다. 그러나 대부분의 딥 러닝...

사용자를 대신해 그래픽 인터페이스와 상호작용하는 GUI agents는 실용적인 AI assistants를 위한 유망한 방향을 나타냅니다. 그러나 이러한 agents를 훈련하는 것은…

Issue Tracking Systems (ITSs)는 소프트웨어 개발자와 관리자들이 이슈를 협업적으로 수집하고 해결할 수 있게 합니다. 연구자들은 이를 광범위하게 분석해 왔습니다.

이기종 및 동적인 Cloud-Edge 인프라스트럭처에 microservice-based applications (MSAs)를 배포하려면, 상충하는 목표들을 균형 있게 조정해야 하며, 예를 들어 장애…

Automated blood morphology analysis는 저소득 및 중간소득 국가(LMICs)에서 혈액학 진단을 지원할 수 있지만, dataset shifts에 민감합니다.

Obstacle problems의 optimal control은 다양한 응용 분야에서 나타나며, 그 nonsmoothness, nonlinearity, 그리고 bilevel 구조 때문에 계산적으로 어려운 문제이다.

PSO‑X 프레임워크는 입자 군집 최적화(particle swarm optimization)를 사용하여 단일 목표 연속 최적화 문제를 해결하기 위해 제안된 수십 개의 모듈을 통합합니다.

언어 모델은 종종 의미적 관련성과 무관하게 입력의 특정 위치에 있는 정보를 사용하는 경향을 보입니다. 위치 편향은 …

최근 사람들은 고통을 겪으며 개방형(open) 및 지식 집약적(knowledge-intensive) 작업에서 LLMs의 신뢰성 격차를 점점 더 인식하게 되었고, 따라서 검색 기반(search-augmented)…

대형 언어 모델(LLMs)에서 발생하는 환각을 완화하기 위해, 우리는 프롬프트에 의해 유발되는 오류에 초점을 맞춘 프레임워크를 제안합니다. 우리의 방법은 체인 스타일 k...

대형 멀티모달 모델(LMMs)은 체인‑오브‑소트(Chain‑of‑Thought, CoT)를 통해 비디오 추론에서 인상적인 능력을 보여주었습니다. 그러나 그들의 추론의 견고성은…