Emotion is Not Just a Label: Latent Emotional Factors in LLM Processing
이 논문은 감정을 단순한 예측 대상이 아닌 LLM 의 추론과 어텐션 기하학에 영향을 미치는 잠재적 요인으로 규명하고, 이를 통제하기 위해 감정 균형 QA 데이터셋 AURA-QA 와 감정 정규화 프레임워크를 제안하여 다양한 환경에서 읽기 이해 성능을 향상시켰음을 보여줍니다.
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2393 편의 논문
Abundant Intelligence and Deficient Demand: A Macro-Financial Stress Test of Rapid AI Adoption
이 논문은 AI 기술의 급속한 도입이 생산성 붕괴나 실존적 위험이 아니라, 인간 중심의 경제 제도와 AI 가 만들어낸 풍요 사이의 불일치로 인해 노동 소득 감소와 수요 부족이 악순환하며 거시금융 시스템에 위기를 초래할 수 있음을 보여주는 스트레스 테스트를 제시합니다.
PrivPRISM: Automatically Detecting Discrepancies Between Google Play Data Safety Declarations and Developer Privacy Policies
이 논문은 구글 플레이의 데이터 안전성 선언과 개발자 개인정보 처리방침 간의 불일치를 자동으로 탐지하는 'PrivPRISM' 프레임워크를 제안하고, 이를 통해 인기 앱의 절반 이상이 실제 데이터 수집 관행과 고지 사항 사이에서 심각한 불일치를 보임을 규명했습니다.
Embodied Human Simulation for Quantitative Design and Analysis of Interactive Robotics
이 논문은 강화 학습 기반의 전신 근골격계 모델을 활용한 확장 가능한 시뮬레이션 프레임워크를 제시하여, 인간-로봇 상호작용의 내부 생체역학적 지표를 정량적으로 분석하고 로봇의 구조적 매개변수와 제어 정책을 동시에 최적화할 수 있음을 보여줍니다.
Cognitively Layered Data Synthesis for Domain Adaptation of LLMs to Space Situational Awareness
이 논문은 구조화된 지식 조직, 인지적 계층화 질문 모델링, 자동 품질 관리 메커니즘을 통합한 BD-FDG 프레임워크를 통해 우주 상황 인식 (SSA) 분야에 특화된 고품질 SFT 데이터셋을 구축하고, 이를 통해 Qwen3-8B 모델을 미세 조정하여 도메인 성능을 획기적으로 향상시키면서도 일반 능력을 유지하는 것을 입증했습니다.
BridgeDiff: Bridging Human Observations and Flat-Garment Synthesis for Virtual Try-Off
이 논문은 의류의 전신 이미지에서 일관된 평면 의류 표현을 생성하기 위해 전역적 의류 단서를 포착하는 'GCBM'과 평면 구조적 사전지식을 주입하는 'FSCM'을 통해 인간의 관찰과 평면 의류 합성 간의 간극을 해소하는 새로운 확산 기반 프레임워크인 BridgeDiff 를 제안하고 있습니다.
Social-R1: Towards Human-like Social Reasoning in LLMs
이 논문은 사회적 추론을 위한 난이도 높은 데이터셋 'ToMBench-Hard'와 과정 기반 강화 학습 프레임워크 'Social-R1'을 제안하여, 소규모 모델이 인간과 유사한 사회적 지능을 효율적으로 습득하고 기존 대형 모델을 능가할 수 있음을 입증합니다.
Multi-model approach for autonomous driving: A comprehensive study on traffic sign-, vehicle- and lane detection and behavioral cloning
이 논문은 교통 표지판, 차량, 차선 감지 및 행동 모방을 위한 사전 학습 및 맞춤형 신경망을 통합한 다중 모델 접근법을 제안하여 자율 주행 차량의 인식 및 의사결정 성능을 향상시키는 방법을 종합적으로 연구합니다.
Logos: An evolvable reasoning engine for rational molecular design
이 논문은 물리적 정확성과 투명한 추론을 모두 충족시키는 새로운 분자 설계 모델 'Logos'를 소개하며, 다단계 추론과 화학적 일관성을 통합한 훈련 전략을 통해 기존 대형 모델보다 효율적이고 해석 가능한 AI 기반 분자 발견을 가능하게 함을 보여줍니다.
DendroNN: Dendrocentric Neural Networks for Energy-Efficient Classification of Event-Based Data
이 논문은 뇌의 수지상 구조에서 영감을 받아 시공간 스파이크 시퀀스를 식별하고 그래디언트 없이 재배선 학습을 수행하는 'DendroNN'을 제안하며, 이를 통해 기존 뉴로모픽 하드웨어 대비 최대 4 배의 에너지 효율성을 달성하는 비동기 디지털 하드웨어 아키텍처를 제시합니다.
DenoiseSplat: Feed-Forward Gaussian Splatting for Noisy 3D Scene Reconstruction
이 논문은 잡음이 포함된 다중 뷰 이미지로부터 3D 장면을 재구성하기 위해, 깨끗한 2D 렌더링만으로 학습 가능한 경량 피드포워드 백본과 대규모 잡음 - 청정 벤치마크를 제안하는 'DenoiseSplat'을 소개합니다.
Rescaling Confidence: What Scale Design Reveals About LLM Metacognition
이 논문은 LLM 의 언어적 신뢰도 평가에서 표준 0~100 척도 대신 0~20 척도를 사용할 때 메타인지 민감도가 향상되며, 척도 설계가 신뢰도 추정의 질에 직접적인 영향을 미치므로 실험 변수로 엄격히 다뤄야 함을 보여줍니다.
Curveball Steering: The Right Direction To Steer Isn't Always Linear
이 논문은 대규모 언어 모델의 활성화 공간이 전역적으로 선형이라는 가정이 실제로는 왜곡되어 있음을 규명하고, 다항식 커널 PCA 를 기반으로 한 비선형 '커브볼 조향 (Curveball steering)' 기법을 제안하여 기존 선형 방법보다 일관되게 우수한 성능을 보인다고 주장합니다.
CLoE: Expert Consistency Learning for Missing Modality Segmentation
이 논문은 결손된 모달리티가 있는 의료 영상 분할에서 전문가 간의 일관성을 제어하고 임상적으로 중요한 전경 영역에 초점을 맞춘 'CLoE' 프레임워크를 제안하여, 불완전한 입력 상황에서도 강력한 성능과 일반화 능력을 달성함을 보여줍니다.
SpaceSense-Bench: A Large-Scale Multi-Modal Benchmark for Spacecraft Perception and Pose Estimation
이 논문은 Unreal Engine 5 기반의 고충실도 시뮬레이션으로 생성된 136 개의 위성 모델을 포함하는 대규모 다중 모달 벤치마크 'SpaceSense-Bench'를 제안하여, 궤도상 자율 우주 임무를 위한 정밀한 우주선 인식 및 자세 추정 연구의 한계를 극복하고 데이터 확장성의 중요성을 입증했습니다.
Reading the Mood Behind Words: Integrating Prosody-Derived Emotional Context into Socially Responsive VR Agents
이 논문은 VR 환경에서 사용자의 말투에서 감정을 실시간으로 추출하여 대화 맥락에 반영하는 새로운 에이전트 파이프라인을 제안하고, 이를 통해 대화의 자연스러움과 몰입감이 크게 향상됨을 30 명 대상 실험을 통해 입증했습니다.
TimberAgent: Gram-Guided Retrieval for Executable Music Effect Control
이 논문은 Wav2Vec2 활성화의 그람 행렬을 기반으로 한 텍스처 공명 검색 (TRR) 을 제안하여, 디지털 오디오 워크스테이션의 저수준 신호 처리 매개변수와 사용자의 지각적 의도 간의 격차를 해소하고 편집 가능한 오디오 효과 제어를 위한 새로운 기준을 제시합니다.
Beyond Scaling: Assessing Strategic Reasoning and Rapid Decision-Making Capability of LLMs in Zero-sum Environments
이 논문은 정적 추론을 넘어 경쟁적이고 시간 제약이 있는 환경에서의 LLM 전략적 의사결정 능력을 평가하기 위해 1 대 1 제로섬 상호작용을 기반으로 한 'STAR' 벤치마크를 제안하고, 추론의 깊이뿐만 아니라 신속한 실행 능력이 전략적 지능에 필수적임을 규명합니다.
TaSR-RAG: Taxonomy-guided Structured Reasoning for Retrieval-Augmented Generation
이 논문은 복잡한 질의를 관계 삼중체로 분해하고 경량화된 계층 분류법을 활용하여 단계별 증거 선택을 수행함으로써, 기존 RAG 시스템의 구조적 한계를 극복하고 다단계 추론 정확도를 크게 향상시킨 'TaSR-RAG' 프레임워크를 제안합니다.
Robust Regularized Policy Iteration under Transition Uncertainty
이 논문은 오프라인 강화학습의 전이 불확실성과 정책 유도 외삽 문제를 통합적으로 해결하기 위해, KL 정규화 기반의 실용적인 대안 목적 함수와 수렴 보장이 있는 로버스트 정규화 정책 반복 (RRPI) 알고리즘을 제안하고 D4RL 벤치마크에서 우수한 성능을 입증합니다.