Insights
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arXiv논문
오디오북 낭독의 매력에 대한 오디오 기반 이해
본 연구는 오디오북 낭독의 음향적 특징이 청취자의 몰입과 조회율에 미치는 영향을 분석합니다. 사전 학습된 오디오 모델을 통해 어조, 속도, 음량 등의 데이터와 소비 데이터 간의 상관관계를 체계적으로 탐구했습니다.
3일 전0
arXiv논문
추론 LLM을 통한 장편 TV 드라마에서의 화자 인식(Speaker Recognition) 성능 향상
장편 TV 드라마의 복잡한 맥락에서 화자를 정확히 식별하기 위한 새로운 벤치마크와 모델을 제안합니다. 대규모 추론 모델(LRM)을 활용해 시각, 청각, 언어적 단서를 통합함으로써 기존 방식보다 뛰어난 화자 인식 성능을 입증했습니다.
3일 전0
arXiv논문
Graph Spanner를 사용하여 정확도 보장을 제공하는 HNSW -- 기술 보고서
HNSW 그래프의 탐욕적 탐색이 가진 정확성 보장 문제를 해결하기 위해 'Certify-then-Rectify' 프레임워크를 제안합니다. 통계적 인증을 통해 검색 품질을 평가하고, 필요 시 기하학적 스패너와 극값 이론을 활용해 정확한 검색으로 전환하여 속도와 정확성을 동시에 확보합니다.
3일 전0
arXiv논문
효율적인 시계열 예측을 위한 셀프 게이팅 어텐션 (Self-Gating Attention)
시계열 예측에서 Transformer의 이차 복잡도 문제를 해결하기 위해 제안된 셀프 게이팅 어텐션(SGA)에 관한 연구입니다. 공유 학습 행렬과 입력 의존적 잔차 성분을 활용하여 선형 시간 및 메모리 복잡도를 달성하면서도 높은 예측 성능을 유지합니다.
3일 전0
arXiv논문
LLM 페르소나의 이중적 특성: 집계된 경향성과 프레임 의존적 기하학적 구조
LLM 페르소나 평가 시 집계된 점수와 기하학적 구조 사이의 이중적 특성을 분석한 연구입니다. 페르소나의 특징은 프레임에 견고한 집계 데이터와 프레임에 의존적인 기하학적 구조로 나뉘며, 프레임 인지적 평가의 필요성을 강조합니다.
3일 전0
arXiv논문
지구 관측 데이터 탐색에 에이전트 기반 검색 도입하기
NASA의 방대한 지구과학 데이터셋을 효율적으로 탐색하기 위해 에이전트 기반 검색 시스템을 도입했습니다. LLM과 지식 그래프를 결합하여 자연어 질의에 최적화된 데이터셋을 찾아내며, 기존 검색 방식보다 뛰어난 성능을 입증했습니다.
3일 전0
arXiv논문
RFM-AGOP를 통한 빠른 다차원 거절 서브스페이스(Refusal Subspaces) 식별
LLM의 유해 답변 거부 행동이 다차원 서브스페이스에 존재한다는 점에 착안하여, RFM-AGOP 알고리즘을 통해 이를 빠르게 식별하는 연구를 소개합니다. 기존 방식보다 계산 비용이 낮아 Qwen 2.5 및 Qwen 3와 같은 모델에서도 수 초 내에 효율적인 추출이 가능합니다.
3일 전0
arXiv논문
WattGPU: 미학습 GPU 및 LLM에서의 추론 전력과 지연 시간 예측
WattGPU는 프로파일링 데이터 없이 LLM의 추론 전력 소모량과 지연 시간을 예측하는 새로운 모델을 제안합니다. GPU 사양과 LLM 메타데이터만을 활용하여 미학습 하드웨어 및 모델 조합에 대해서도 높은 정확도로 성능을 예측할 수 있습니다.
3일 전0
arXiv논문
Transformer Geometry Observatory TGO-II: 표현 유사성 관측소
Transformer의 학습 과정 중 내부 표현의 기하학적 진화를 분석하는 프레임워크 TGO-II를 제안합니다. ViT를 대상으로 CKA, SVCCA 등을 활용해 분석한 결과, 레이어별 표현 전문화와 고유 차원의 확장이 동시에 일어남을 확인했습니다.
3일 전0
arXiv논문
DecompRL: 모듈형 코드 생성 학습을 통한 난제 해결
DecompRL은 복잡한 문제를 독립적인 하위 함수로 분해하여 해결하는 새로운 강화학습 알고리즘입니다. 모듈형 코드 생성을 통해 탐색 공간을 효율적으로 관리하며, 기존 방식 대비 GPU 토큰 비용을 약 50배 절감하면서도 높은 문제 해결 능력을 보여줍니다.
3일 전0
arXiv논문
객체 중심 LeJEPA (Object-centric LeJEPA)
객체 중심 LeJEPA는 장면 전체가 아닌 개별 객체 수준에서 표현을 정렬하여 데이터 효율성을 높인 자기지도 학습 방식입니다. SAM의 제안을 활용해 분할과 표현 학습 사이의 불안정성을 해결했으며, 다양한 다운스트림 태스크에서 기존 이미지 수준 LeJEPA보다 우수한 성능을 입증했습니다.
3일 전0
arXiv논문
Q-GAIN: 머신러닝 및 물리 정보 기반 분석 애플리케이션을 위한 Python 패키지
냉각 원자 실험 분석을 위해 머신러닝과 물리 정보를 결합한 Python 패키지 Q-GAIN을 소개합니다. 이 패키지는 분류, 객체 탐지, 물리 지표 계산을 위한 모듈형 워크플로우를 제공하여 연구의 신속한 배포를 지원합니다.
3일 전0
arXiv논문
LIME: 1인칭 시점 비디오로부터 의도를 인식하는 카메라 움직임 학습
LIME은 1인칭 비디오를 통해 자연어 의도에 따라 카메라 움직임을 예측하는 모델입니다. 시각-언어 모델을 활용해 다음 관측을 위한 최적의 카메라 포즈를 생성하며, 능동적 지각(Active Perception) 능력을 보여줍니다.
3일 전0
arXiv논문
제한된 양자 메모리를 이용한 최적의 스테빌라이저 테스팅 및 학습
제한된 결맞는 양자 메모리 환경에서 스테빌라이저 상태의 테스팅 및 학습 복잡도를 연구한 논문입니다. 메모리 제약이 있을 경우 테스팅과 학습 사이의 복잡도 분리 현상이 사라짐을 수학적으로 입증했습니다.
3일 전0
arXiv논문
LLM을 위한 뉴런 인식 능동적 퓨샷 학습 (Neuron-Aware Active Few-Shot Learning)
LLM의 전문 분야 적응을 위해 모델 내부의 뉴런 활성화 패턴을 활용하는 NeuFS 프레임워크를 제안합니다. 기존의 출력 기반 방식 대신 뉴런의 다양성과 합의를 기준으로 샘플을 선택하여 환각을 줄이고 성능을 높입니다.
3일 전0
arXiv논문
시계열 예측을 위한 극한 적응형 트랜스포머 (Extreme Adaptive Transformer)
시계열 데이터 내 드문 극한 이벤트를 효과적으로 예측하기 위한 Extreme-Adaptive Transformer(Exformer)를 제안합니다. Local, Stride, Extreme의 세 가지 희소 어텐션 메커니즘을 통해 정상 패턴과 극한 패턴을 동시에 모델링합니다.
3일 전0
arXiv논문
Non-IID 데이터에 대한 분산 자기지도 학습 (D-SSL) 프레임워크의 강건성 이해
Non-IID 데이터 환경에서 분산 자기지도 학습(D-SSL) 프레임워크의 강건성을 이론적으로 분석한 연구입니다. MIM 방식이 CL보다 데이터 이질성에 더 강건하며, 네트워크 연결성이 강건성에 기여함을 밝히고 MAR 손실 함수를 제안합니다.
3일 전0
arXiv논문
QFedAgent: 다중 에이전트 활동 인식을 위한 양자 강화 개인화 연합 학습 (Quantum-Enhanced Personalized
다중 에이전트 시스템의 활동 인식을 위해 양자-고전 하이브리드 연합 학습 프레임워크인 QFedAgent를 제안합니다. 양자 회로를 활용하여 기존 방식 대비 파라미터 수를 약 10배 절감하면서도 높은 정확도를 달성했습니다.
3일 전0
arXiv논문
주석 없는 LLM 자기 증류를 위한 뉴런 인식 데이터 선택
전문가 주석 없이 LLM을 사후 학습시키기 위한 Neuron-OPSD 프레임워크를 제안합니다. 내부 뉴런 활성화를 활용해 학습 데이터를 선택하고 교사 컨텍스트를 구축하여, 도메인 성능 향상과 캘리브레이션 붕괴 완화를 동시에 달성합니다.
3일 전0
arXiv논문
OrbitQuant: 이미지 및 비디오 확산 트랜스포머 (Diffusion Transformers)를 위한 데이터 불가지론적 양자화
OrbitQuant는 이미지 및 비디오 확산 트랜스포머(DiT)를 위한 데이터 불가지론적 양자화 기술을 제안합니다. RPBH 회전을 통해 입력 데이터에 관계없이 안정적인 양자화를 수행하며, 별도의 교정 데이터 없이도 최첨단 PTQ 성능을 달성합니다.
3일 전0