| 2025년 2월 28일 |
DeepSolution: 트리 기반 탐색 및 이중점 사고를 통해 복합 엔지니어링 설계 강화 |
인간의 생산 활동에서는 복잡한 엔지니어링 과제에 대한 솔루션을 설계하는 것이 매우 중요합니다. |
| 2025년 2월 26일 |
의료용으로 사용할 수 있는 의료 보험 |
우리는 외부 피드백 없이 추론 시간 동안 단계별 추론을 생성하고 출력의 정확성을 동시에 평가할 수 있는 자기 보상 추론 대형 언어 모델(LLM)을 연구합니다. |
| 2025년 2월 26일 |
TheoremExplainAgent: LLM 정리 이해를 다양하게 설명합니다. |
영역별 정리를 이해하려면 텍스트 기반 추론 이상이 필요한 경우가 많습니다. |
| 2025년 2월 26일 |
AI 공동 작업을 수행하여 |
과학적 발견은 엄격한 실험적 검증을 거쳐 새로운 가설을 생성하는 과학자들에 달려 있습니다. |
| 2025년 2월 25일 |
초안 체인:소형 작성하여 더 빠르게 생각하기 |
LLM(대형 언어 모델)은 장황한 단계별 추론을 강조하는 CoT(사고 연쇄) 프롬프트와 같은 메커니즘을 통해 복잡한 추론 작업을 해결하는 데 놀라운 성능을 보여주었습니다. |
| 2025년 2월 25일 |
OmniAlign-V: 인간 선호도에 따르며 MLLM의 집중을 조정하여 |
오픈 소스 다중 모드 대형 언어 모델(MLLM)의 최근 발전은 주로 기본 기능 강화에 중점을 두어 인간 선호도 정렬에 상당한 격차를 남겼습니다. |
| 2025년 2월 24일 |
VideoGrain: 다단계 비디오 편집을 시작 시 공간 주의사항 |
최근 확산 모델의 발전으로 비디오 생성 및 편집 기능이 크게 향상되었습니다. |
| 2025년 2월 20일 |
LLM-현미경: 변환기의 컨텍스트 메모리에서 신발점의 숨겨진 역할 발견 |
우리는 LLM(대형 언어 모델)이 문맥 정보를 인코딩하고 저장하는 방법을 정량화하는 방법을 소개하여 종종 사소한 것으로 간주되는 토큰(예: 한정사, 구두점)이 놀라울 정도로 높은 맥락을 전달한다는 것을 보여줍니다. |
| 2025년 2월 20일 |
SurveyX: 협회 언어를 신뢰할 수 있는 심사위원회 |
대형 언어 모델(LLM)은 뛰어난 이해력과 광범위한 지식 기반을 입증했으며, 이는 LLM이 자동화된 설문 조사 생성을 위한 효율적인 도구 역할을 할 수 있음을 시사합니다. |
| 2025년 2월 20일 |
MLGym: AI 연구 에이전트 구축을 새로운 프레임워크 및 벤치마크 |
AI 연구 작업에 대한 LLM 에이전트를 평가하고 개발하기 위한 새로운 프레임워크이자 벤치마크인 Meta MLGym과 MLGym-Bench를 소개합니다. |
| 2025년 2월 20일 |
기반 모델의 신뢰성: 생성, 평가 및 권한 |
GenFM(Generative Foundation Model)이 혁신적인 도구로 등장했습니다. |
| 2025년 2월 19일 |
Qwen2.5-VL 기술상담 |
Qwen 비전 언어 시리즈의 최신 플래그십 모델인 Qwen2.5-VL을 소개합니다. 이 모델은 기본 기능과 혁신적인 기능 모두에서 상당한 발전을 보여줍니다. |
| 2025년 2월 18일 |
Soundwave: LLM의 숫자-텍스트 말고는 해야 합니다. |
기존 엔드투엔드 음성 대형 언어 모델(LLM)은 일반적으로 훈련을 위해 주석이 달린 대규모 데이터에 의존하는 반면, 데이터 효율적인 훈련은 깊이 논의되지 않았습니다. |
| 2025년 2월 16일 |
기본 Sparse Attention: 하드웨어 교체 및 기본적으로 지원되는 훈련 Sparse Attention |
장기 컨텍스트 모델링은 차세대 언어 모델에 중요하지만 표준 주의 메커니즘의 높은 계산 비용은 상당한 계산 문제를 야기합니다. |
| 2025년 2월 14일 |
확장형 형식 |
자기회귀 모델(ARM)은 대규모 언어 모델(LLM)의 초석으로 널리 알려져 있습니다. |
| 2025년 2월 13일 |
LLM의 어깨 위의 재미있는 논평: 추억의 개념 이해에 대한 종합 평가 |
체계적인 방법으로 우리는 널리 알려진 질문인 확률론적 앵무새(Stochastic Parrot)라는 더 친숙한 용어와 관련된 LLM이 실제로 자신이 말하는 내용을 이해합니까?라는 질문을 조사합니다. |
| 2025년 2월 13일 |
InfiniteHiP: 단일 GPU에서 최대 300만 포함된 의미로 언어 모델 확장 확장 |
최신 LLM(대형 언어 모델)에서 매우 긴 컨텍스트 길이를 처리하면 추론 속도가 느려지고 메모리 비용이 증가하므로 심각한 문제가 발생합니다. |
| 2025년 2월 11일 |
BenchMAX: 플러그인 모델을 전반적으로 다국어 평가 제품군 |
이전 다국어 벤치마크는 주로 간단한 이해 작업에 중점을 두었지만 대규모 언어 모델(LLM)의 경우 지시 따르기, 추론, 긴 컨텍스트 이해, 코드 생성 등에 대한 숙련도를 강조합니다. |
| 2025년 2월 10일 |
1B LLM이 405B LLM을 능가할 수 있습니까? |
TTS(테스트 시간 확장)는 추론 단계에서 추가 계산을 사용하여 LLM(대형 언어 모델)의 성능을 향상시키는 중요한 방법입니다. |
| 2025년 2월 10일 |
SynthDetoxM: 최신 LLM은 Few-Shot 병렬 해독 데이터 주석자입니다 |
다국어 텍스트 해독에 대한 기존 접근 방식은 병렬 다국어 데이터 세트가 부족하여 방해를 받습니다. |
| 2025년 2월 10일 |
대응할 수 없는 결과를 기대하세요: 대신 FailSafe 긴 상황 QA |
우리는 금융 내 LLM 기반 쿼리-응답 시스템에서 인간 인터페이스 상호 작용의 6가지 변형에 대해 LLM의 견고성과 상황 인식을 테스트하도록 설계된 새로운 장기 컨텍스트 금융 벤치마크인 FailSafeQA를 제안합니다. |
| 2025년 2월 7일 |
VideoRoPE: 좋은 비디오 로터리 위치 삽입을 삽입하는 요소는 무엇입니까? |
RoPE(Rotary Position Embedding)와 그 변형이 긴 컨텍스트 기능을 위해 널리 채택되고 있지만 복잡한 시공간 구조를 갖춘 1D RoPE를 비디오로 확장하는 것은 여전히 열려 있는 과제입니다. |
| 2025년 2월 7일 |
수용할 것을 수용하는 시간을 컴퓨팅 확장: 반복적 차원에서 접근하는 방식 |
우리는 잠재 공간에서 암시적으로 추론하여 테스트 시간 계산을 확장할 수 있는 새로운 언어 모델 아키텍처를 연구합니다. |
| 2025년 2월 7일 |
Goku: 뮤직 기반 비디오 생성 기반 모델 |
이 문서에서는 업계 최고의 성능을 달성하기 위해 정류 변압기를 활용하는 최첨단 공동 이미지 및 비디오 생성 모델 제품군인 Goku를 소개합니다. |
| 2025년 2월 5일 |
AlphaGeometry2로 올림피아드 기하학을 해결하기 위해 타협리스트의 업적 |
우리는 Trinh 등이 소개한 AlphaGeometry의 대폭 향상된 버전인 AlphaGeometry2를 제시합니다. |
| 2025년 2월 5일 |
LLM의 장기간 사고 사슬 |
추론 컴퓨팅 확장은 역추적 및 오류 수정과 같은 전략을 지원하는 긴 CoT(사고 사슬)를 통해 LLM(대규모 언어 모델)의 추론을 향상합니다. |
| 2025년 2월 5일 |
언어 모델의 해석 및 조정을 위한 구성은 간단한 해석입니다. |
우리는 대규모 언어 모델의 연속 레이어에 걸쳐 희소 자동 인코더가 발견한 기능을 체계적으로 매핑하는 새로운 접근 방식을 도입하여 레이어 간 기능 링크를 검사한 이전 작업을 확장합니다. |
| 2025년 2월 5일 |
기능 기반의 자체 기능 생성 |
자동화된 코드 생성은 지능형 컴퓨터 프로그래밍 및 시스템 배포에서 매우 중요해지고 있습니다. |
| 2025년 2월 4일 |
SmolLM2: Smol이 적용되는 경우 - 소형 언어 모델의 데이터 중심 교육 |
대규모 언어 모델은 인공 지능의 많은 응용 분야에서 획기적인 발전을 촉진했지만, 본질적인 크기로 인해 계산 비용이 많이 들고 리소스가 제한된 환경에서 배포하기가 어렵습니다. |
| 2025년 2월 4일 |
VideoJAM: 비디오 모델의 향상된 모션 생성을 공동 모양-모션 표현 |
최근 엄청난 발전에도 불구하고 생성 비디오 모델은 여전히 실제 모션, 역학 및 물리학을 포착하는 데 어려움을 겪고 있습니다. |
| 2025년 2월 3일 |
반발력이 있기 때문에 경쟁할 수 있는 프로그래밍 |
우리는 LLM(대형 언어 모델)에 적용된 강화 학습이 복잡한 코딩 및 추론 작업의 성능을 크게 향상시키는 것을 보여줍니다. |
| 2025년 2월 3일 |
OmniHuman-1: 1단계 호환 가능한 인간 애니메이션 모델의 축소에 대한 재고 |
오디오 기반 말하는 인간 세대와 같은 엔드투엔드 인간 애니메이션은 최근 몇 년 동안 눈에 띄는 발전을 이루었습니다. |
| 2025년 1월 31일 |
s1: 간단한 테스트 시간 확장 |
테스트 시간 확장은 추가 테스트 시간 컴퓨팅을 사용하여 성능을 향상시키는 언어 모델링에 대한 유망한 새로운 접근 방식입니다. |
| 2025년 1월 31일 |
효율적인 LLM 서비스 제공자를 기반으로 하는 요소 |
LLM(대형 언어 모델)의 추론 효율성을 향상시키는 것을 목표로 하는 새로운 프레임워크인 Reward-Guided Speculative Decoding(RSD)을 소개합니다. |