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[Paper] 정교한 World Models
최근 3D 재구성 분야의 진보로 일상적인 환경에서 현실적인 디지털 트윈을 쉽게 만들 수 있게 되었습니다. 그러나 현재 디지털 트윈은 여전히 크게…
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[Paper] Open Foundation Models에서 Vision의 적대적 견고성
딥러닝이 증가함에 따라 AI 시스템이 객체를 식별할 수 있는 모델을 이해하기가 점점 어려워집니다. 따라서, 적대자는…
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[Paper] 추론이 법칙을 만날 때
대규모 추론 모델(LRMs)의 우수한 성능에도 불구하고, 그들의 추론 행동은 종종 직관에 반하여 최적 이하의 추론 능력을 초래한다.
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[Paper] 다중 에이전트 상호작용 시퀀스 모델링을 위한 Diffusion Forcing
다중 인물 상호작용을 이해하고 생성하는 것은 robotics와 social computing에 광범위한 영향을 미치는 근본적인 도전 과제입니다. 인간은 자연스럽게…
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[Paper] Distributionally Robust Imitation Learning: Certifiable Autonomy를 위한 Layered Control Architecture
모방 학습(Imitation learning, IL)은 전문가 시연으로부터 학습함으로써 자율 행동을 가능하게 합니다. 비교 대안인 강화 학습과 같은 방법보다 샘플 효율성이 높지만, IL은 여전히…
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[Paper] Humanlike AI 디자인은 Anthropomorphism을 증가시키지만 전 세계적으로 Engagement와 Trust에 대한 상이한 결과를 낳는다
전 세계에서 10억 명이 넘는 사용자가 인간의 특성을 모방하도록 점점 더 정교하게 설계된 AI 시스템과 상호작용하고 있습니다. 이러한 변화는 긴급한 …
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[Paper] RadarGen: 카메라에서 자동차 레이더 포인트 클라우드 생성
우리는 RadarGen을 소개합니다. RadarGen은 다중 뷰 카메라 이미지로부터 현실적인 자동차 레이더 포인트 클라우드를 합성하기 위한 diffusion model입니다. RadarGen은 효율적인 이미지‑...
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[Paper] Basis Rotation이 NQS 성능에 미치는 영향 탐구
Neural Quantum States (NQS)는 신경망을 사용하여 양자 다체 시스템의 wavefunctions를 나타내지만, 그 성능은 basis 선택에 따라 달라집니다, y...
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[Paper] 키포인트 카운팅 분류기: Vision Transformers를 훈련 없이 Self‑Explainable Models로 전환
현재 self-explainable models (SEMs)를 설계하기 위한 접근 방식은 복잡한 training procedures와 특정 architectures를 필요로 하여 실용적이지 않다....
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[Paper] 은하계 소규모 다이너모의 점근적 거동 (적당한 magnetic Prandtl 수)
자기장은 다양한 규모에서 은하 역학 및 구조에 필수적이며, 다상 압력 균형, 먼지 처리, 그리고 별 형성을 포함합니다. Dyna...
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[Paper] Regularized Random Fourier Features와 Finite Element Reconstruction을 이용한 Sobolev Space에서의 Operator Learning
Operator learning은 infinite-dimensional function spaces 사이의 매핑을 data-driven 방식으로 근사하는 방법이며, 예를 들어 partial differential equation의 solution operators와 같은 경우에 적용됩니다.
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[Paper] Wasserstein-Fisher-Rao Gradient Flow 구현을 위한 가중 확률 미분 방정식
Score-based diffusion models 현재 연속 생성 모델링에서 최첨단을 차지하고 있습니다. 이러한 방법들은 일반적으로 overdamped ...