SENS-ASR: Semantic Embedding injection in Neural-transducer for Streaming Automatic Speech Recognition
이 논문은 과거 프레임 임베딩에서 추출한 의미 정보를 지식 증류로 학습된 컨텍스트 모듈을 통해 신경 전사기에 주입함으로써, 제한된 미래 컨텍스트 환경에서 스트리밍 자동 음성 인식 (ASR) 의 성능을 향상시키는 SENS-ASR 을 제안합니다.
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4648 편의 논문
GATech at AbjadMed: Bidirectional Encoders vs. Causal Decoders: Insights from 82-Class Arabic Medical Classification
이 논문은 82 개 아랍어 의료 분류 태스크에서 아랍어 특화 양방향 인코더 (AraBERTv2) 가 다음 토큰 예측에 최적화된 인과적 디코더보다 정밀한 의미 경계 포착과 전반적인 성능에서 우월함을 입증했습니다.
Personalized Group Relative Policy Optimization for Heterogenous Preference Alignment
이 논문은 기존 GRPO 의 한계를 극복하고 이질적인 사용자 선호도를 효과적으로 정렬하기 위해, 그룹별 보상 이력을 기반으로 이득을 정규화하는 새로운 프레임워크인 '개인화 GRPO(P-GRPO)'를 제안하고 그 유효성을 입증합니다.
FERRET: Framework for Expansion Reliant Red Teaming
이 논문은 수평적, 수직적, 메타 확장을 통해 다중 모달 적대적 대화를 생성하고 기존 자동화된 레드 테이밍 접근법보다 우수한 성능을 보이는 'FERRET' 프레임워크를 제안합니다.
Measuring and Eliminating Refusals in Military Large Language Models
이 논문은 군용 대규모 언어 모델 (LLM) 의 과도한 거부 행위를 평가하기 위해 군인 전문가들이 구축한 새로운 벤치마크를 제시하고, 'Heretic' 라이브러리를 통한 제동 해제 실험을 통해 거부율을 획기적으로 낮추는 동시에 군사 임무 정확도를 유지하는 방법론을 논의합니다.
Assessing Cognitive Biases in LLMs for Judicial Decision Support: Virtuous Victim and Halo Effects
본 논문은 5 개의 대규모 언어 모델을 대상으로 사법 판결 지원 맥락에서 '덕스러운 피해자 효과'와 '후광 효과'가 인간과 유사하게 나타나는지 실험한 결과, 모델 간 편차는 있으나 인간 기준 대비 소폭 개선된 편향을 보였음을 밝혔습니다.
DeliberationBench: A Normative Benchmark for the Influence of Large Language Models on Users' Views
이 논문은 대규모 언어 모델 (LLM) 의 사용자의 견해에 미치는 영향을 평가하기 위해 deliberative opinion polling 과정을 표준으로 삼은 'DeliberationBench'를 제안하고, 4,088 명의 미국 참가자를 대상으로 한 실험을 통해 해당 모델들이 민주적으로 정당한 기준에 부합하며 사용자의 자율성을 해치지 않는 긍정적인 인식적 영향을 미친다는 것을 입증했습니다.
Prompts and Prayers: the Rise of GPTheology
본 논문은 AI 가 신격화되어 'GPTheology'라는 새로운 기술 종교가 등장하는 현상을 분석하고, 온라인 커뮤니티와 실제 사례를 통해 AI 와 종교의 결합이 가져오는 철학적, 사회적, 윤리적 함의를 조명합니다.
Defining AI Models and AI Systems: A Framework to Resolve the Boundary Problem
이 논문은 AI 규제에서 모호한 'AI 모델'과 'AI 시스템'의 경계 문제를 해결하기 위해 학술 및 규제 문헌을 분석하고, 모델을 '학습된 매개변수와 아키텍처'로, 시스템을 '모델과 입출력 처리 구성요소를 포함한 전체'로 정의함으로써 규제 책임 소재를 명확히 하는 프레임워크를 제안합니다.
RedFuser: An Automatic Operator Fusion Framework for Cascaded Reductions on AI Accelerators
이 논문은 AI 가속기에서 캐스케이드 축소 연산 (cascaded reductions) 을 자동으로 단일 루프로 융합하여 최적화된 커널을 생성하는 'RedFuser' 프레임워크를 제안하며, 기존 AI 컴파일러 대비 최대 5 배의 성능 향상을 달성함을 보여줍니다.
A Governance and Evaluation Framework for Deterministic, Rule-Based Clinical Decision Support in Empiric Antibiotic Prescribing
이 논문은 고위험 임상 환경에서 경험적 항생제 처방의 투명성, 감사 가능성 및 보수적 의사결정을 보장하기 위해, 동일한 입력에 대해 동일한 출력을 보장하는 결정론적 규칙 기반 임상 의사결정 지원 시스템의 범위, 거버넌스, 평가 및 거절 조건을 명시적으로 정의하는 프레임워크를 제안합니다.
How to Count AIs: Individuation and Liability for AI Agents
이 논문은 AI 에이전트의 고유성 식별과 책임 소재를 규명하기 위해 인간 소유주와 연결된 'thin' 정체성과 AI 간 구분을 위한 'thick' 정체성을 요구하며, 이를 해결하기 위해 인간이 소유하고 AI 가 운영하여 법적 주체성을 갖는 새로운 법적 개념인 '알고리즘적 법인 (A-corp)'을 제안합니다.
The DMA Streaming Framework: Kernel-Level Buffer Orchestration for High-Performance AI Data Paths
이 논문은 AI 데이터 전송 시 버퍼 할당, 공유, 수명 주기 관리 및 흐름 제어 등 누락된 레이어를 명시적으로 다루는 'dmaplane'이라는 Linux 커널 모듈을 제안하고, NUMA 인식 할당, RDMA 기반 분산 추론 등 다양한 성능 측정과 엔드투엔드 시나리오를 통해 그 유효성을 입증합니다.
Architecture-Aware LLM Inference Optimization on AMD Instinct GPUs: A Comprehensive Benchmark and Deployment Study
본 논문은 vLLM 과 AMD AITER 런타임을 활용한 AMD Instinct MI325X GPU 클러스터에서의 다양한 LLM 아키텍처 (MoE+MLA, Dense+GQA 등) 에 대한 생산 환경 추론 성능을 종합적으로 벤치마크하고, 아키텍처별 최적화 전략과 메모리 대역폭 병목 현상을 규명한 연구입니다.
HTM-EAR: Importance-Preserving Tiered Memory with Hybrid Routing under Saturation
이 논문은 제한된 컨텍스트 하에서 장기 실행 에이전트의 필수 정보를 보존하기 위해 중요도 기반 추방과 하이브리드 라우팅을 통합한 계층적 티어드 메모리 시스템 HTM-EAR 을 제안하며, 포화 상태에서도 오라클 수준의 성능을 유지하면서 LRU 와 같은 기존 방식보다 필수 사실의 영구적 손실을 효과적으로 방지함을 입증합니다.
Evaluating Progress in Graph Foundation Models: A Comprehensive Benchmark and New Insights
이 논문은 그래프 기반 모델의 성능을 주제와 표현 형식이라는 두 가지 차원에서 종합적으로 평가할 수 있는 새로운 벤치마크를 제안하고, 이를 통해 다양한 최신 모델들의 전이 학습 능력을 심층적으로 분석했습니다.
Targeted Bit-Flip Attacks on LLM-Based Agents
이 논문은 하드웨어 결함을 악용하여 LLM 기반 에이전트의 최종 출력과 도구 호출을 조작하는 최초의 표적 비트 플립 공격 프레임워크인 'Flip-Agent'를 제안하고, 기존 방법보다 훨씬 효과적인 공격 가능성을 실증합니다.
AMB-DSGDN: Adaptive Modality-Balanced Dynamic Semantic Graph Differential Network for Multimodal Emotion Recognition
이 논문은 텍스트, 음성, 시각 모달리티 간의 노이즈를 제거하고 우세한 모달리티의 편향을 완화하기 위해 차분 그래프 어텐션 메커니즘과 적응형 모달리티 균형 메커니즘을 도입한 AMB-DSGDN 모델을 제안하여 다중 모달 대화 감정 인식 성능을 향상시킵니다.
Safety Under Scaffolding: How Evaluation Conditions Shape Measured Safety
이 논문은 언어 모델의 안전성 평가 시 단일 모델 테스트와 실제 배포 환경 (스캐폴딩) 간의 차이, 특히 평가 형식 (객관식 대 서술형) 이 안전성 점수에 미치는 영향이 더 크며, 모델과 구성에 따라 안전성 결과가 극명하게 달라지므로 개별 모델과 구성별 테스트가 필수적임을 대규모 실험을 통해 규명했습니다.
Gated Adaptation for Continual Learning in Human Activity Recognition
이 논문은 웨어러블 센서 기반의 인간 활동 인식 (HAR) 에서 새로운 사용자의 데이터에 적응하면서도 기존 지식을 유지하기 위해, 사전 훈련된 특징의 채널별 게이트 조절을 통해 매개변수 효율적으로 catastrophic forgetting 을 해결하는 continual learning 프레임워크를 제안합니다.