4일 전 · ai

[Paper] 절차적 공정성 in Multi-Agent Bandits

다중 에이전트 다중 팔 밴딧(MA-MAB) 맥락에서 공정성은 종종 결과로 환원됩니다: 복지를 극대화하고, 불평등을 감소시키며, 혹은 효용을 균형 있게 만드는 것 등.

4일 전 · ai

[Paper] Action100M: 대규모 비디오 행동 데이터셋

시각 관찰로부터 물리적 행동을 추론하는 것은 물리적 세계에서 machine intelligence를 발전시키기 위한 기본적인 능력이다. 이를 달성하려면...

4일 전 · ai

[Paper] 스스로 레드 팀을 하라: Self-Play와 Reflective Experience Replay를 통한 Safety Alignment

대형 언어 모델(LLMs)은 놀라운 능력을 달성했지만, 안전 가드레일을 우회하도록 설계된 적대적 “jailbreak” 공격에 여전히 취약합니다.

4일 전 · devops

[Paper] Edge AI 시스템의 GIL 병목 현상 완화

리소스가 제한된 엣지 디바이스에 Python 기반 AI 에이전트를 배포하는 것은 런타임 최적화 과제를 제시한다: I/O 지연을 가리기 위해 높은 thread count가 필요하다.

4일 전 · ai

[Paper] 내재적 다국어 평가에서 형식과 의미

조건부 언어 모델에 대한 내재적 평가 지표인 perplexity나 bits-per-character와 같은 지표는 단일 언어 및 다국어 설정 모두에서 널리 사용됩니다....

4일 전 · ai

[Paper] 활성화 시그니처를 통한 Representation-Aware Unlearning: 억제에서 Knowledge-Signature Erasure까지

LLM에서 선택적인 지식 삭제는 GDPR 준수와 모델 안전성에 필수적이지만, 현재의 unlearning 방법은 행동 억제를 실제...

4일 전 · ai

[Paper] 병렬 다중 에이전트 시스템을 위한 Latency-Aware Orchestration 학습

Multi-agent systems (MAS)는 여러 에이전트를 조정함으로써 복잡한 추론을 가능하게 하지만, 다단계 실행 및 반복적인 … 때문에 높은 inference latency가 발생하는 경우가 많다.

4일 전 · devops

[Paper] Chebyshev 가속 서브스페이스 고유값 해석기 for Pseudo-hermitian Hamiltonians

재료의 광전자 구조를 연구하려면 pseudo-hermitian Hamiltonian의 가장 작은 고유쌍 수천 개까지 계산해야 할 수 있습니다.

4일 전 · ai

[Paper] Large Language Models를 탈옥 공격으로부터 방어하기 위한 In-Decoding Safety-Awareness Probing

대규모 언어 모델(LLMs)은 자연어 작업 전반에 걸쳐 인상적인 성능을 달성했으며 실제 응용 프로그램에 점점 더 많이 배치되고 있습니다. Despit...

4일 전 · ai

[Paper] 모델이 보고, 모델이 행동하나요? Code LLM에서 Bug-vs-Fix Preference에 대한 노출 인식 평가

Large language models는 코드 생성 및 디버깅에 점점 더 많이 사용되고 있지만, 그들의 출력에는 여전히 버그가 포함될 수 있으며, 이는 training data에서 비롯됩니다. Dist...

4일 전 · ai

[Paper] 에이전트 스킬 인 더 와일드: 대규모 보안 취약점에 대한 실증 연구

AI agent frameworks의 부상은 agent skills를 도입했으며, 이는 instructions와 executable code를 포함하는 modular packages로, agent capabilities를 dynamically extend합니다.

4일 전 · devops

[Paper] SCRamble: 블록체인 네트워크를 위한 적응형 분산 오버레이 구축

15년 넘게 개발 중임에도 불구하고, 트랜잭션 처리량은 블록체인이 직면한 주요 과제 중 하나이며, 일반적으로 한계가 ...