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arXiv논문
FinInvest-GTCN: 리스크 인지 투자 결정 최적화를 위한 설명 가능한 그래프-시계열-인과 모델링
VC 투자의 리스크-수익 평가를 위해 그래프, 시계열, 인과 관계를 결합한 FinInvest-GTCN 모델을 제안합니다. 이 모델은 메타-인과 적응(MCA) 전략을 통해 데이터가 부족한 환경에서도 견고한 예측과 설명 가능한 투자 결정을 지원합니다.
4일 전0
arXiv논문
A3M: 반복 경매에서의 전략적 입찰을 위한 적응형, 적대적 및 다중 목적 학습
반복적 다중 단위 경매 환경에서 전략적 입찰을 최적화하기 위한 A3M 프레임워크를 제안합니다. 적응형 심층 강화학습과 적대적 추론, 다중 목적 보상 설계를 통합하여 비정적 환경에서도 강건한 성능을 보입니다.
4일 전0
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다중 테이블 질의응답을 위한 잠재 브리지 (Latent Bridges)
다중 테이블 질의응답 성능을 높이기 위한 GRAB 파이프라인을 제안합니다. 관계형 데이터를 이종 그래프로 변환하고, 동결된 LLM에 압축된 구조적 표현을 전달하는 잠재 브리지 방식을 사용합니다.
4일 전0
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음성 명령 분류 시스템에 대한 포이즈닝 공격 방어를 위한 비지도 표현 클러스터링 (Clustering Unsupervised
음성 명령 분류 시스템을 대상으로 하는 더티 레이블 포이즈닝 공격을 방어하기 위한 새로운 비지도 표현 클러스터링 기법을 제안합니다. DINO를 활용해 비지도 표현을 학습한 뒤 K-means와 LDA로 클러스터링하여 오염된 데이터를 필터링합니다.
4일 전0
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평균을 넘어: 소규모 파일럿 데이터를 활용한 LLM 기반 설문 시뮬레이터 정렬을 위한 3축 충실도 (Three-Axis Fidelity)
LLM을 활용한 사회 설문 시뮬레이션 시 발생하는 통계적 편향을 해결하기 위해 '3축 충실도(Three-Axis Fidelity)' 개념을 제안합니다. 소규모 파일럿 데이터를 활용해 구조적, 주변, 개별 충실도를 복구하는 프롬프팅, 교정, 미세 조정 기법을 벤치마킹하여 연구했습니다.
4일 전0
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LLM은 공정하게 채용할 수 있는가? 이력서 스크리닝에서의 인종적 편향
14개의 주요 LLM을 대상으로 이력서 스크리닝 시 발생하는 인종 및 성별 편향을 감사한 연구 결과입니다. 모델 세대가 진화함에 따라 과거의 백인 우호적 편향이 최신 모델에서는 흑인 우호적 역전 현상으로 변화했음을 확인했습니다.
4일 전0
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농업 애플리케이션을 위한 범용 거대 언어 모델 (LLM) 미세 조정 (Fine-Tuning): Qwen3-8B 기반의 재현 가능한 프레임워크
농업 분야의 특수성을 고려하여 Qwen3-8B 모델을 미세 조정하는 재현 가능한 프레임워크 AgriTune-R을 제안합니다. 데이터 거버넌스, LoRA/QLoRA, RAG 및 전문가 평가를 통합하여 신뢰할 수 있는 농업용 LLM 구축 방법을 다룹니다.
4일 전0
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LLM 기반 ASR 시스템을 위해 합성 음성(Synthetic Speech)을 활용하는 방법은 무엇인가?
LLM 기반 ASR 시스템 학습 시 합성 음성과 실제 음성 간의 분포 차이를 줄이기 위한 연구를 다룹니다. LLM의 특정 레이어가 합성 음성을 판별하는 지점을 찾아내고, RIR 증강과 레이어 선택 모듈을 통해 실제 데이터 사용량을 25%로 줄이면서도 대등한 성능을 달성했습니다.
4일 전0
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BERTomelo: 당신의 포르투갈어 인코더 베스트 프렌드
포르투갈어에 특화된 차세대 단일 언어 인코더인 BERTomelo를 소개합니다. ModernBERT 아키텍처를 기반으로 설계되어 기존 모델보다 확장성과 효율성이 뛰어나며, 다양한 NLP 작업에서 우수한 성능을 입증했습니다.
4일 전0
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Experience Replay와 Model Soups를 통한 21개 인도 언어 대상 IndicTrans2의 대화형 도메인 적응
IndicTrans2 모델을 21개 인도 언어의 대화체 도메인에 적응시키는 연구입니다. Experience Replay와 Model Soups 기법을 결합하여 일반 도메인의 성능 저하 없이 대화형 번역 성능을 크게 향상시켰습니다.
4일 전0
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임상 증거의 강도는 언어 모델의 표현(representations)으로부터는 복구 가능하지만, 모델이 명시한 등급으로부터는 복구할 수 없다
LLM의 내부 표현(representations)을 통해 임상 증거의 강도를 복구할 수 있지만, 모델이 직접 명시하는 등급은 신뢰할 수 없음을 밝힌 연구입니다. 모델의 활성화 값은 증거 수준을 인지하고 있으나, 텍스트로 출력되는 확신도는 실제 증거 강도와 일치하지 않습니다.
4일 전0
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ThinkProbe: 정확도를 넘어 — 비생성적 사고 그래프(Thought Graphs)를 통한 개방형 LLM 추론 흔적의 구조적 프로파일링
LLM의 추론 흔적을 구조적 그래프로 분석하는 비생성적 프레임워크 ThinkProbe를 제안합니다. 5차원 인지 프로파일링을 통해 기존 정확도 기반 평가가 놓치는 모델의 질적 인지 특성을 규명합니다.
4일 전0
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심리학적 정서 이론에 따른 텍스트 임베딩 내 정서적 단서에 관한 비교 연구
본 연구는 최신 텍스트 인코더들이 심리학적 정서 이론을 얼마나 잘 포착하는지 분석합니다. 12개의 인코더를 대상으로 단어 및 문장 수준에서 정서적 역량을 비교하며, 오픈 웨이트 모델의 잠재적 가능성을 확인합니다.
4일 전0
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진화 미세 조정 (Evolution Fine-Tuning): 371개의 최적화 태스크를 통한 발견 학습
진화 미세 조정(EFT)은 LLM이 다양한 최적화 태스크를 통해 솔루션을 진화시키는 능력을 학습하도록 하는 새로운 미드 트레이닝 패러다임입니다. 371개의 태스크로 구성된 Finch Collection을 통해 모델이 태스크 간 일반화 능력을 갖추도록 유도합니다.
4일 전0
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저비용 개념 기반 국소적 설명: 훈련이 필요 없는 접근 방식은 어디까지 도달할 수 있는가?
본 연구는 훈련 없이 MLLM을 활용하여 객체 및 부품 수준에서 국소적 개념 명명을 수행하는 제로샷 접근 방식을 제안합니다. 실험 결과, 7B-32B 규모의 모델들이 객체 수준에서 62%-88%의 높은 정확도를 보이며 저비용 C-XAI의 잠재력을 입증했습니다.
4일 전0
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AB-RAG: 신뢰할 수 있는 질의응답을 위한 적응형 예산 기반 검색 증강 생성 (Adaptive Budgeted
질문의 난이도에 따라 검색 자원을 유동적으로 조절하는 AB-RAG 프레임워크를 제안합니다. 모델의 확실성, 일치성, 검색 점수 분산을 결합하여 신뢰도를 추정하고 최적의 검색 예산을 결정합니다.
4일 전0
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진화적 외부 루프(Evolutionary Outer Loop)가 도움이 되지 않을 시점을 미리 파악하는 방법: 사전 등록된 저비용 베이스라인
신경망 구조나 파라미터 최적화를 위한 진화적 외부 루프 구축 전, 비용 효율성을 판단할 수 있는 사전 등록된 스크리닝 규칙을 제안합니다. 회복률(R) 지표를 통해 고비용의 외부 루프가 저비용 싱글샷 방식보다 유의미한 이득을 줄 수 있는지 구현 전에 결정합니다.
4일 전0
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의인화된 언어가 AI에 대한 대중의 인식에 미치는 영향
AI에 대한 의인화된 언어 사용이 대중의 인식에 미치는 영향을 연구한 논문입니다. 실험 결과, 의인화된 프레이밍이 LLM이나 추천 시스템에 대한 즉각적인 인식 변화를 일으키는 효과는 미미한 것으로 나타났습니다.
4일 전0
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DistilledGemma: 다국어 역사적 기사에서의 인물-장소 관계 추출을 위한 균형 잡힌 효율성-정확성
DistilledGemma는 다국어 역사적 기사에서 인물-장소 관계를 추출하기 위한 효율적인 지식 증류 시스템입니다. Gemma 4 26B 모델의 추론 능력을 2.3B 소형 모델로 전이하여 정확도와 계산 효율성 사이의 최적의 균형을 달성했습니다.
4일 전0
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OCR-VLMs는 데바나가리(Devanagari) 문자를 읽을 수 있는가? 스트레스 테스트 벤치마크 및 사후 교정 연구
데바나가리 문자에 대한 OCR-VLMs의 성능을 벤치마킹하고 스트레스 테스트를 수행한 연구입니다. 합성 데이터와 실제 스캔본 간의 성능 격차를 분석하고, 특정 모델의 치명적 오류 패턴과 사후 교정 효과를 규명했습니다.
4일 전0