1개월 전 · ai

[Paper] 동역학 코어의 자동 미분을 통한 수직 좌표 학습

대기 모델에서 지형 따라가는 좌표는 종종 해결책에 격자 구조를 새겨 넣으며, 특히 급경사 지형에서는 왜곡된 …

1개월 전 · ai

[Paper] Visually Prompted 벤치마크는 놀라울 정도로 취약하다

VLM을 평가할 때 주요 과제는 모델이 텍스트 사전 지식과는 독립적으로 시각적 콘텐츠를 분석할 수 있는 능력을 테스트하는 것입니다. BLINK와 같은 최신 벤치마크는…

1개월 전 · ai

[Paper] InSPECT: 확산 모델의 불변 스펙트럼 특징 보존

현대 확산 모델(DMs)은 최첨단 이미지 생성 성능을 달성했습니다. 그러나 데이터를 완전히 백색 잡음까지 확산시키는 근본적인 설계 선택은…

1개월 전 · ai

[Paper] 해석 가능한 식물 잎 질병 탐지: Attention-Enhanced CNN 활용

식물 질병은 전 세계 식량 안보에 중대한 위협이 되며, 정확하고 해석 가능한 질병 탐지 방법이 필요합니다. 이 연구는 i...

1개월 전 · ai

[Paper] AnyTask: Sim-to-Real 정책 학습을 향상시키기 위한 자동화된 작업 및 데이터 생성 프레임워크

Generalist robot learning은 데이터에 의해 여전히 제한됩니다: 대규모, 다양하고 고품질의 interaction data는 현실 세계에서 수집하기에 비용이 많이 듭니다. While...

1개월 전 · ai

[Paper] InfSplign: 추론 단계에서 텍스트-이미지 확산 모델의 공간 정렬

Text-to-image (T2I) diffusion models는 고품질 이미지를 생성하지만 텍스트 프롬프트에 지정된 공간 관계를 포착하지 못하는 경우가 많습니다. 이 제한은…

1개월 전 · ai

[Paper] ShareChat: 실제 환경에서의 챗봇 대화 데이터셋

Large Language Models (LLMs)이 고유한 인터페이스 디자인과 기능을 갖춘 별개의 플랫폼으로 진화했지만, 기존 공개 데이터셋은 모델을 …

1개월 전 · ai

[Paper] ID-Text 보완성을 활용한 앙상블을 통한 순차 추천

현대 순차 추천(SR) 모델은 아이템을 표현하기 위해 모달리티 특징을 일반적으로 활용하며, 이는 주로 최근 언어 분야의 발전에 의해 동기 부여됩니다.

1개월 전 · ai

[Paper] LLM 기반 Behaviour Driven Development for Hardware Design

테스트와 검증은 하드웨어 및 시스템 설계에서 필수적인 활동이지만, 시스템 규모가 커짐에 따라 복잡성이 크게 증가합니다. While Behav...

1개월 전 · ai

[Paper] 도메인 인식 양자 회로 for QML

표현력이 뛰어나고 학습 가능하며 하드웨어 노이즈에 강인한 파라미터화된 양자 회로(PQCs)를 설계하는 것은 양자 머신러닝의 핵심 과제이다.

1개월 전 · ai

[Paper] 다중 인스턴스 부분 라벨 학습을 위한 보정 가능한 구분 손실

Multi-instance partial-label learning (MIPL)은 weakly supervised 프레임워크로, multi-instance learning (MIL)과 partial-label learning의 원리를 확장합니다.

1개월 전 · ai

[Paper] DEER: 포괄적이고 신뢰할 수 있는 딥 리서치 전문가 보고서를 위한 벤치마크

대규모 언어 모델(LLMs)이 발전함에 따라, 딥 리서치 시스템은 다단계 추론 및 증거 기반 합성을 통해 전문가 수준의 보고서를 생성할 수 있지만, eval...