3900 편의 논문
이 논문은 메모리 효율성을 위한 사후 학습 프루닝(post-training pruning)을 가능하게 하고자 LoRA 랭크 성분에 학습 가능한 중요도 가중치를 할당하는 방법인 Rank-Gated LoRA (RG-LoRA)를 소개하지만, Qwen3-VL-8B에 대한 초기 실험 결과 명시적인 희소성 정규화(sparsity regularization) 없이는 게이트가 유의미한 희소성을 학습하지 못하여 제안된 학습-프룬-평가(train-prune-evaluate) 메커니즘을 검증했음에도 불구하고 지연 시간이나 VRAM 이득이 미미한 것으로 나타났다.
이 논문은 대규모 언어 모델의 겉으로 드러나는 정치적 이데올로기가 진정한 선호도가 아니라 주로 고정된 답변 순서 편향의 결과물임을 입증하며, 선택지 순서를 무작위화하면 이전에 식별되었던 이데올로기적 군집이 해체되고 특정 슬롯 배치가 모델에 상충하는 정치적 입장을 임의로 부여할 수 있음이 드러남을 보여준다.
본 연구는 다섯 가지 유형의 극한 기상 현상을 예측하기 위해 오크리지 예비지(Oak Ridge Reservation)의 6개 타워에서 수집한 15분 단위 기상 데이터를 사용하는 설명 가능한 멀티 타워 머신러닝 프레임워크를 제시하며, 그래디언트 부스팅 모델이 딥러닝 및 CNN 아키텍처보다 우수한 성능을 보임을 입증하는 동시에 다양한 시간 지평에 걸쳐 예측 정확도를 높이는 핵심적인 타워 기반 및 물리 기반 특징들을 식별한다.
이 논문은 시험 그룹별로 구성된 새로운 데이터셋을 도입하고, 시각적으로 유사한 제출물 사이의 문맥 인지적 상대 품질 차이를 포착하기 위해 이중 경로 참조 인코딩과 적응형 라우팅을 활용하는 그룹 조건부 프레임워크를 제안함으로써 미술 시험에서의 미세 정밀 순위 지정 문제를 다룬다.
이 논문은 패턴 일관성 손실과 해석 가능한 특징 매핑을 통합하여 문화적 모티프를 보존하고 기존 베이스라인 대비 인지된 진본성을 향상시킴으로써 무형의 직물 유산 이미지를 복원하는 손상 인식 확산 프레임워크인 PCDR-ITH를 소개한다.
본 논문은 정보량이 많은 관절을 식별하고 주파수 영역의 구면 조화 분해를 통해 해당 관절들의 미세한 방향 변화를 적응적으로 증폭함으로써 골격 기반 행동 인식을 향상시키는 새로운 프레임워크인 판별적 미세 동작 인지 결합 증폭기(Discriminative Micro-Action-Aware Joint Amplifier, DMJA)를 제안한다.
이 논문은 제어된 오디오 및 비주얼 섭동 하에서 멀티모달 감성 분석 모델의 안정성과 성능을 향상시키기 위해 텍스트 조건부 재구성과 적응형 게이팅을 활용하는 프리 퓨전(pre-fusion) 모듈인 재구성 게이트 정밀화(Reconstruction-Gated Refinement, RGR)를 소개한다.
본 논문은 대규모 창고 AGV 계획 시 근사 최적 경로 길이를 유지하고 하위 최적성을 제한하면서도 노드 확장 및 경로 회전을 크게 줄이는, 확장 가능한 방향 가이드형 임의 각도 A* 알고리즘을 제안한다.
이 연구는 GPT-5.4가 설문 데이터의 귀납적 콘텐츠 분석에서 인간의 수행 능력을 근사할 수 있음을 입증하며, 코딩 및 주제 생성 일치 수준이 인간의 내부 일관성과 대등한 수준에 도달함으로써 질적 연구를 위한 확장 가능한 지원 도구로서의 잠재력을 검증하였다.
본 논문은 5가지 보안 도메인을 통합하고 NIST 및 CIS 표준에 부합하여, 기업의 계정 정보 탈취 및 권한 상승에 대응해 ID 인프라를 평가하고 개선하기 위한 구조적이고 측정 가능한 접근 방식을 제공하는 위험 기반 액티브 디렉토리 강화 프레임워크(RB-ADHF)를 제안한다.