Insights
AI가 자동으로 큐레이션·번역·정리하는 기술 동향 피드입니다.
arXiv논문
Epistemic Goggles: 그래디언트 편집(Gradient Editing)을 통해 인식적 프레임(Epistemic Frame)을
언어 모델이 허구 데이터를 학습할 때 발생하는 '부정 무시' 현상을 해결하기 위해, 그래디언트 편집 모듈인 Goggles를 제안합니다. Goggles는 데이터 자체를 수정하는 대신 미세 조정 과정에서 그래디언트를 편집하여 모델이 데이터의 성격(인식적 프레임)을 올바르게 인식하도록 돕습니다.
3일 전0
arXiv논문
언제 더 많이 생성하는 것이 도움이 되는가? 합성 데이터 스케일링에서 고정 소스 합성(Fixed-Source Synthesis)과 소스
합성 데이터 스케일링의 두 가지 방식인 소스 확장(SE)과 고정 소스 합성(FSS)을 비교 분석한 연구입니다. FSS 환경에서 수정된 스케일링 법칙을 제안하며, 예산 규모에 따른 두 방식의 성능 차이와 FSS의 특성을 규명합니다.
3일 전0
arXiv논문
더 밀도 높다고 더 나은 것은 아니다: 지속적 사후 학습(Continual Post-Training)을 위한 온폴리시 자기
지속적 사후 학습에서 온폴리시 자기 증류(SDPO)의 효과를 재검토한 연구입니다. SDPO는 특정 도메인 전문화에는 유리하지만, 분포 외 일반화 능력이 떨어지고 망각 및 모델 붕괴 위험이 있음을 밝혀냈습니다.
3일 전0
arXiv논문
ASR를 위한 Speech-LLM 통합의 재고: 인터리빙(Interleaving)을 통한 효과적인 음성-텍스트 공동 학습
Speech-LLM의 ASR 성능 향상을 위해 음성-텍스트 시퀀스를 인터리빙하는 JSTIP 학습 전략을 제안합니다. 실험 결과, 기존 공동 학습 방식보다 개체 정확도가 향상되었으며 모달리티 간극을 줄여 LLM의 사전 지식을 효과적으로 보존함을 입증했습니다.
3일 전0
arXiv논문
PARTREP: Decoder-only LLM을 위한 반복 대상 학습
Decoder-only LLM의 비대칭적 정보 흐름 문제를 해결하기 위해 프롬프트의 일부 토큰만 선택적으로 반복하는 PartRep 기법을 제안합니다. NLL 기반의 경량 게이트를 통해 정보량이 많은 토큰만 증강함으로써, 성능은 유지하면서 KV 캐시와 연산 비용을 획기적으로 절감합니다.
3일 전0
arXiv논문
LLM은 분자 영역에서 진정으로 일반화할 수 있는가? 섭동 기반 분석
분자 발견 분야에서 LLM이 화학적 구조 변화에 대해 얼마나 일반화할 수 있는지 섭동 기반 분석을 통해 조사합니다. 연구 결과, 미세한 구조 변화에도 성능이 급격히 저하되는 취약성이 발견되었으며, 이를 완화하기 위한 방안으로 인컨텍스트 튜닝(ICT)의 효과를 제시합니다.
3일 전0
arXiv논문
선호도 정렬 생성(Preference-Aligned Generation)을 위한 스티어링 벡터(Steering Vectors)의 한계에 대하여
스티어링 벡터를 활용한 제어된 텍스트 생성의 일반성 한계를 연구한 논문입니다. 특성 표현력, 작업 전이, 다중 특성 조합 측면에서 스티어링 벡터가 가진 성능 저하와 트레이드오프 문제를 분석했습니다.
3일 전0
arXiv논문
남성 생식 건강의 정량적 표현형 분석을 위한 DIXON MRI 기반 딥러닝 활용 음경 조직의 인구 규모 세분화 (Segmentation)
DIXON MRI 데이터를 활용하여 음경 조직을 자동으로 세분화하는 딥러닝 프레임워크를 제안합니다. 3D nnU-Net 아키텍처를 통해 높은 정확도를 달성했으며, UK Biobank 데이터를 활용해 대규모 인구 규모의 정량적 분석 가능성을 입증했습니다.
3일 전0
arXiv논문
Pre-Flight: 항공 운영 지식에 대한 대규모 언어 모델(LLM) 평가를 위한 벤치마크
항공 운영 지식에 특화된 LLM 평가를 위한 오픈 소스 벤치마크인 'Pre-Flight'를 소개합니다. 국제 표준 및 규정을 바탕으로 작성된 300개의 질문을 통해 최신 모델들의 도메인 특화 추론 능력을 측정합니다.
3일 전0
arXiv논문
1990년부터 2019년까지 문헌정보학(LIS) 연구 방법의 글로벌 활용에서의 비동기성
지난 30년간 81개국 5,281편의 문헌정보학(LIS) 논문을 분석하여 국가별 연구 방법론의 비동기성을 규명했습니다. 딥러닝 모델을 활용해 연구 방법을 자동 분류하고, 국가별 고유한 연구 프로필과 국제적 분포 간의 차이를 분석했습니다.
3일 전0
arXiv논문
정교화를 통한 안전 타겟 임베딩 악용 (Safety Targeted Embedding Exploit via Refinement)
LLM의 안전 학습이 영어 중심이라 저자원 언어나 코드 스위칭 상황에서 취약하다는 점을 지적합니다. STEER 공격 기법을 통해 유해한 의도를 유지하면서 거부 반응을 억제하는 방식의 공격 성공률을 입증했습니다.
3일 전0
arXiv논문
학술 텍스트에 대한 검색 증강 생성 (RAG) 청킹 전략 평가
학술 논문과 같은 구조화된 텍스트를 대상으로 다양한 RAG 청킹 전략의 성능을 RAGAs 프레임워크를 통해 비교 평가했습니다. 연구 결과, 클러스터 기반 의미론적 청킹이 기존의 고정 크기 및 재귀적 청킹보다 반드시 우수한 성능을 보이지는 않았습니다.
3일 전0
arXiv논문
SkillCoach: 에이전트의 기술 사용(Skill-Use) 평가 및 향상을 위한 자기 진화형 루브릭 (Self-Evolving
SkillCoach는 LLM 에이전트의 기술 사용(Skill-Use)을 평가하고 향상시키기 위한 자기 진화형 루브릭 프레임워크입니다. 실제 실행 데이터로부터 프로세스 루브릭을 도출하여 기술 선택, 준수, 구성, 성찰의 네 가지 차원을 정밀하게 평가합니다.
3일 전0
Qiita헤드라인
x402 이전에 Python으로 HTTP 402를 검사하기
AI 에이전트가 API 사용 시 발생하는 402 Payment Required 에러를 기계적으로 처리할 수 있도록 에러 규약(Error Contract)을 설계하고 테스트하는 방법을 다룹니다. 결제 URL과 금액 등을 정확히 추출할 수 있는 스모크 테스트의 중요성을 강조합니다.
arXiv논문
PairCoder++: 검증된 코드 기반의 멀티모달 및 구조화된 아티팩트 생성을 위한 보편적 패러다로서의 페어 프로그래밍 (Pair
PairCoder++는 LLM이 구조화된 아티팩트를 생성할 때 발생하는 오류를 줄이기 위해 두 에이전트가 페어 프로그래밍을 수행하는 새로운 패러다임을 제시합니다. Driver와 Navigator 에이전트가 역할을 교대하며 툴체인 기반의 검증 과정을 거침으로써, Blender나 TikZ와 같은 다양한 벤치마크에서 성능을 크게 향상시켰습니다.
3일 전0
arXiv논문
Spec-AUF: Masked Block Drafter를 위한 훈련-추론 불일치 상황에서의 Accept-Until-Fail 학습
Spec-AUF는 추측적 디코딩(Speculative Decoding) 과정에서 발생하는 훈련과 추론 사이의 불일치를 해결하기 위한 새로운 학습 방법론입니다. Masked Block Drafter가 첫 번째 예측 실패 지점까지만 손실을 계산하도록 하여, 수락된 접두사에 더 집중하도록 유도합니다.
3일 전0
arXiv논문
문법이 역할을 수행한다: Universal Dependencies 전반에 걸친 기능적 vs. 어휘적 의존 길이 최소화
의존 길이 최소화(DLM)가 기능적 의존과 어휘적 의존이라는 두 가지 수준에서 다르게 작동함을 분석한 연구입니다. 문법은 기능적 관계를 짧게 유지하여 구조를 최적화하고, 어휘적 관계는 처리 압력에 따라 변동성을 보임을 밝혔습니다.
3일 전0
arXiv논문
TUDUM: Qwen3.5-27B를 위한 터키어 사고 추론 파이프라인
Qwen3.5-27B 모델이 터키어 추론 과정(<think> 블록)을 직접 생성하도록 학습시키는 TUDUM 파이프라인을 제안합니다. SFT와 GRPO 기반 강화 학습을 적용하여 터키어 사고 과정을 구축하려 시도했으나, 벤치마크 성능 면에서는 복합적인 결과를 보였습니다.
3일 전0