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인터랙티브 인공지능(Interactive AI)을 대규모로 개발하고 평가하며 개선하는 데는 충실한 사용자 시뮬레이션(faithful user simulation)이 필수적입니다. 그러나 합리적인 개인적인 응답(plausible individual responses)이 실제 상호 작용에서 관찰되는 의도 진화(intent evolution)와 결과물(outcomes)을 재현하는 것은 보장하지 못
arXiv:2609.28554v1 발표를 통해 소개하는 Pistis 모델 패밀리는 Qwen3.6과 Qwen3.5을 기반으로 하는 대규모 멀티모달 언어 모델을 포함하고 있습니다. 이 모델은 27B-과 9B- 파라미터를 가지고 있으며, 일반적인 규모의 확장 가능한 후 훈련 프레임워크를 통해 개발되었습니다. 이 프레임워크는 대규모 멀티모달 지도 학습(Supervised Fine-Tuning, SF
TW3Cast는 현재 2026년 9월 14일 기준 GIFT-Eval 벤치마크에서 평균 MASE rank 3위에 오른 시계열 예측 시스템입니다. TW3Cast는 agent나 대규모 언어 모델(LLM)을 사용하는 멀티 스텝 시스템이 포함된 리더보드 상위 두 개의 항목을 제외하고는 agent나 대규모 언어 모델(LLM)을 사용하지 않습니다. TW3Cast는 훈련 분할에서 한 번만 계산된 표를 사용
최근 구조화된 생물학적 데이터 분석에 있어서 표준화된 기초 모델(tabular foundation model)이 강력한 잠재력을 보인다. 그 중 하나인 TabPFN은 낮은 데이터 표준화 분류 작업에서 효과적인 접근 방식으로 나타났지만, 최적화 및 조건화 전략의 생물학적 세부 튜닝에 대한 영향은 여전히 크게 연구되지 않았다. 본 연구에서, 우리는 59 개의 생물학적 데이터셋(Alzheimer'
대규모 언어 모델(LLM)의 내부 표현을 변경하는 훈련 방법에 대해 연구하였습니다. 훈련이 모델의 내부 메커니즘을 어떻게 변화시키는지 알아내고, 이 변화가 작업에 관련된 컴포넌트에 연결되어 있는지 확인하였습니다. 연구 결과, 훈련이 모델의 내부 표현을 변화시키는 방식은 작업에 관련된 컴포넌트의 위치와 상관이 없습니다.
Fyxer는 OpenAI 모델을 사용하고, fine-tuning, 메모리, 그리고 실제 사용자들의 feedback를 통해 사용자의 목소리를 반영한 이메일을 작성하고, 이메일箱을 관리합니다.
연구에서는 다음의 실제적인 문제를 다룹니다: .freeze된 언어 모델의 출력에 오류가 있는 경우, 작은 수정 모듈이 오류를 수정할 수 있을까요? 오류 수정이 기초적인 기능을 저하하지 않도록 할 수 있을까요? CRN v2를 제안합니다. 이는 4.65억 텍스트 모듈의 약 0.73%인 34M trainable 매개변수를 가지고 있는, 로짓 수준의軽량 오류 수정 모듈입니다. CRN v2는 Gemm
심장 질환의 진단은 ECG, 초음파 카디오그래피, 흉부 엑스레이, 임상 변수 등 각기 다른 부분이지만 상호 관련된 심장 생리학의 측면을 포괄하는 다양한 방법들을 통합하는 것으로 나아간다. 그러나 대부분의 의료 기초 모델은 모드별로 구분되어 있으며, 대부분 모드별로만 학습이 진행되어야 한다. 이러한 방법은 임상진료사들이 자연스럽게 통합하는 교차 모드 증거를 무시하고, 각 모드 내의 구조를 무시
arXiv:2609.10712v1 발표 유형: 새로운 abstract: 우리는 hard olympiad 수학을 위한 자연어 증명 생성에 대한 모델 포스트-트레이닝 및 테스트-타임 추론 디자인의 영향을 연구합니다. Nemotron 3 Ultra에서부터, 우리는 지도 학습 및 강화 학습을 사용하여 두 가지 전문가 체크포인트를 훈련하고 체크포인트 선택, 검증 및 개선 평가를 수행합니다. 이러한 결
확산 모델의 미세チュ닝에서 LoRA rank를 선택하는 것은 품질과 계산 비용의 균형을 잡는 것입니다. 본 연구에서는 CIFAR-10 데이터셋을 사용하여 LoRA rank {2, 4, 8, 16, 32}의 효과를 분석하였습니다. 결과는 중간 크기의 LoRA rank가 가장 효율적인 것으로 나타났습니다.
구글은 2023년 9월 6일 대규모 언어 모델(LLM)인 '인공지능 연구원'을 구체화한 '인공지능 엔지니어'를 개발했습니다. 이 새로운 기술은 사람과 비슷한 방식으로 지식을 학습하고, 문제를 해결할 수 있는 인공지능을 개발하기 위한 목표를 달성했습니다. 인공지능 엔지니어는 대규모 언어 모델(LLM)의 발전을 기반으로 하여, 사람과 비슷한 방식으로 지식을 학습하고 문제를 해결할 수 있는 인공지
뉴욕타임스 AI가 창작한 음악을 음악가들이 어떻게 대우할 것인가? [대규모 언어 모델(LLM)]의 음악적 창작으로 인해 음악 산업은 혼란에 빠지면서 음악가들이 AI의 창작물을 어떻게 대우해야 하는지에 대한 논란이 일고 있습니다. 최근 [대규모 언어 모델(LLM)]이 작곡한 음악이 유명한 음악가들의 앨범에 수록되면서 이 문제는 더욱 심화되었습니다. 음악가들은 AI가 창작한 음악을 음악가의 창작
대규모 언어 모델(LLM)은 이론적으로 해결할 수 있는 문제를 해결하지 못하는 경우가 종종 있습니다. 하지만 이러한 문제는 모델의 전반적인 능력 때문이 아니라 중간 단계의 지역적인 추론 버그 때문이라고 주장합니다. 이러한 버그는 자주 수정할 수 있습니다. 강력한 모델이 해결한 동일한 문제의 prefix를 사용하여 약한 모델의 patch를 삽입하면 올바른 해결책으로 향하는 경로를 재지정할 수
대규모 언어 모델(LLM)은 사용자들의 전체 잠재력을 완벽하게 활성화하기 위해 주의 깊게 설계된 프롬프트가 필요할 때가 많습니다. 이는 비전문가 사용자들에게 장벽이 됩니다. 이 연구는 이러한 문제를 해결하기 위해 Task-Aware Prompt Rewriter(TAPR)라는 모델을 도입하였습니다. TAPR는 사용자 프롬프트를 업무 최적화된 프롬프트로 재구성하여 LLM의 성능 향상을 목표로 하
세계적으로 수백만 명이 사용하는 스프레드시트 어플리케이션의 공식 작성은 여전히 큰 장벽이다. 기존 접근 방법은 정적인 지도 학습 데이터에 의존하는데, 이는 한정된 레이블링 데이터에 의해 빠르게飽和된다. 이 논문에서 우리는 FORMULASPIN이라는 자기 플레이 프레임워크를 소개한다. 이는 지도 학습의 초과fine-tuning의 한계를 깨뜨리는 자기 개선의 반복을 가능하게 하며, 추가적인 데이
멤버십 추정 공격(Membership Inference Attacks, MIA)은 모델이 특정 예제를 학습 데이터에 포함하였는지 여부를 테스트하는 공격입니다. 연구진은 다이내믹 언어 모델(dLLM)의 특징을 이용하여 새로운 공격 기법을 제안합니다. 이 기법은 선택한 위치에 대해 단일 패스를 통해 모델을 테스트할 수 있게 해줍니다.
이 논문은 PPO-HSC (Proximal Policy Optimization with High-order Sampling Coverage, 근접 정책 최적화와 고차원 샘플링 커버리지)를 소개한다. 이 프레임워크는 대규모 언어 모델(LLM)의 fine-tuning에서 모드 붕괴(Invisible Shackles)의 문제를 해결하기 위해 설계된 탐색적인 강화 학습 프레임워크다. 표준 강화 학습
인공지능 민주주의는 주로 대규모 언어 모델의 일반성을 맞추는 문제가 아니고, 대규모 언어 모델(LLM)가 하드웨어와 관리 제약으로 인해 일반 기관이 만족할 수 있는 범위 내에서 선택, 감사, 분산되도록 할 수 있는 문제입니다. 본 논문은 135M에서 3B 파라미터까지의 9개의 오픈-웨이트 언어 모델이 1,085 개의 예시와 16 개의 주제를 가진 다중 선택 시험지에 대한 구조화된 지역 배포를
NVIDIA NeMo Automodel과 🤗 Diffusers를 사용하여 대규모 비디오 및 이미지 모델을 확장하여 조정할 수 있습니다. 이 기술은 AI 개발자에게 새로운 기회를 제공합니다.
인간이 공간 정보를 주고받는 방식으로 영감을 받아 공간 정보를 주고받는 언어 기반의 지리적 위치 식별이 직관적이고 실용적인 가치로 인해 큰 진전을 이루고 있습니다. 그러나 이러한 진전에도 불구하고 대부분의 방법은 정적이고 한 번의 검색만을 지원하는 패러다임에 기반을 두고 있으며, 이는 실세계 자연어 설명의 불명확성과 불완전성을 처리하지 못합니다. 우리는 새로운 패러다임으로 검색을 재단하고 대
사업체 101곳에서 AI agent가 사업 환경에 대한 정보를 얻는 데 사용하는 인프라가 빠르게 구축되고 있지만, 그만큼 신뢰할 수 있는지 여부는 아직 보장되지 않았다. retrieval-augmented generation이 이미 기본적인 환경 정보의 출처로 자리 잡았고, provider-native retrieval이 quiet하게 vector databases를 능가하고 있다. 그러나,
위성 및 항공 사진 분석은 기초 모델의 등장으로 새로운 시대에 들어섰다. 이 논문은 지리 공간 기초 모델(GeoFMs)의 개념을 설명하는데, 이는 다양한 방법론을 통해 대규모 지리 공간 데이터에 대해 미리 학습된 인공 지능/기계 학습(AI/ML) 모델을 말한다. 먼저, GeoFMs가 가능하게 하는 핵심 전환을 설명하는데, 이는 대규모 모델 제공자들이 계산적으로 고가용성인 미리 학습을 수행하면
금융 규제 기관들이 데이터 거주지 규칙을 따라 운영할 때, 기관의 경계 내에서 작동할 수 있는 Tenant-owned 언어 모델이 필요하다. 이 논문은 두 개의 관련 FAOS 연구를 하나의 기계 및 제어 문서로 합병한다. 첫 번째로, 논문은 ontology-amplified distillation의 proof-of-mechanism 연구 결과를 보고한다. Foundation AgenticOS
고객 행동 모델링은 추천, 마케팅 및 의사 결정을 지원하는 근거입니다. 그러나 기존 접근법은 결정의 설명 없이 예측 정확성을 최적화하거나 실제 행동 데이터에 근거하지 않은 사용자를 시뮬레이션하는 것을 선택합니다. 우리는 대규모 영역 모델(Large Behavioral Model, LBM)이라는 모델을 제시합니다. 이는 대규모 RETAIL 거래를 통해 통합된 사람-환경( Person-Envir
