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4092 편의 논문

💻 컴퓨터 과학

Graph-Aware Reinforcement Learning for Reusable Prompt Compression in Black-Box LLMs

이 논문은 블랙박스 LLM 내의 재사용 가능한 추론 컨텍스트를 압축하기 위해 그래프 구조의 추론 단위에 대한 경량화된 추출형 유지 또는 폐기 결정을 내리도록 학습된 경량 정책을 활용함으로써, 추론 정확도를 보존하면서도 상당한 입력 비용 절감을 달성하는 태스크 인지형 그래프 강화 학습 프레임워크를 제안한다.

Mehrshad Eskandarpour, Parmida Haddadnejad, Mohammadjavad Jannati2026-08-03
💻 컴퓨터 과학

An SO(3)-equivariant reciprocal space neural potential for long-range interactions

이 논문은 Ewald 합산을 역격자 공간으로 확장하여 방향 의존적 정보를 보존하면서도 장거리 정전기 및 분극 상호작용을 효과적으로 포착함으로써, 주기적 및 비주기적 시스템을 위한 머신러닝 모델의 정확도와 데이터 효율성을 크게 향상시킨 새로운 SO(3)-등변 원자 간 포텐셜인 EquiEwald를 소개한다.

Taoyong Cui, Lingfeng Zhang, Dongzhan Zhou, Lei Bai, Shufei Zhang, Luca Rossi, Mao Su, Wanli Ouyang, Pheng Ann Heng2026-08-03
💻 컴퓨터 과학

Nonequilibrium training dynamics and scaling laws of language models

이 논문은 언어 모델 스케일링 법칙의 기계론적 기원을 설명하기 위해 비평형 물리학에 근거한 확률론적 다중 스케일 이론을 제안하며, 훈련을 데이터 및 모델 크기에 따른 손실에 대해 분석적으로 도출된 멱법칙을 산출하는 규모 의존적 편향 무작위 보행으로 모델링하는 동시에 문맥 압축과 프런티어 흡수의 이분화된 2단계 역학을 식별한다.

Zhijie Xu2026-08-03
💻 컴퓨터 과학

Knowledge-Constrained Reasoner: Attempting to Enable LLMs to Parse Knowledge for Question Answering

이 논문은 단일 정렬 단계를 통해 필수적인 추론 능력을 대규모 언어 모델에 내재화함으로써, 질의응답을 위한 외부 지식의 엄격하고 정확한 활용을 보장하고 전통적인 전문가 시스템의 신뢰성과 비매개변수적 연속 학습의 유연성을 결합하는 새로운 접근 방식인 지식 제약 추론기(Knowledge-Constrained Reasoner)를 소개한다.

Zhiqiang Gan2026-08-03
💻 컴퓨터 과학

An Explainable MoE-Based Decision-Support System for Mental Health Risk Prediction in Engineering and Medical Students

본 연구는 이중 메타휴리스틱에 의해 최적화된 설명 가능한 가중 혼합 전문가(Weighted Mixture of Experts) 기반의 의사결정 지원 시스템을 제시하며, 이는 저소득 및 중소득 국가의 공학 및 의학 전공 학생들의 정신 건강 심각도를 예측하는 데 있어 높은 정확도를 달성하는 동시에 학문 분야별로 구별되는 위험 요인을 밝혀낸다.

Md. Salehin Seyam2026-08-03
💻 컴퓨터 과학

Training-Time Regularization for Inference-Time Monitoring-A Unified Framework for Self-Supervised World Models

이 논문은 자기 지도 학습 기반의 월드 모델(JEPA와 같은)의 안정적인 훈련을 위해 필요한 미세한 가우시안화가 신뢰할 수 있는 추론 시 이상 탐지에 필수적인 판별적 기하 구조를 의도치 않게 억제하게 되는 근본적인 갈등인 '정규화-모니터링 딜레마'를 식별하고 해결한다.

Yu-Xiang Wu, Yuyan Wu2026-08-03
💻 컴퓨터 과학

Melanoma Detection Using Deep Convolutional Neural Networks: Architectures, Datasets, and Performance

이 논문은 자동화된 흑색종 탐지를 위한 심층 합성곱 신경망 구조, 데이터셋 및 전처리 전략에 대한 체계적 문헌 고찰을 제시하며, 이들의 높은 정확도와 클래스 불균형 및 해석 가능성과 같은 현재의 과제, 그리고 연합 학습 및 하이브리드 모델과 같은 향후 방향을 강조한다.

Kazi Abdul Mannan, Mashrafi Ahmed2026-08-03
💻 컴퓨터 과학

When Does Causal Pretraining Beat Direct Small-Data Causal Learning? Towards a causal foundation model

이 논문은 개입이 풍부한 교차 작업 사전 학습이 극도로 적은 데이터와 복잡한 인과 관계 체계에서 처치 효과 추정을 유의미하게 향상시키는 반면, 저차원 설정에서는 직접적인 정규화 추정치보다 효과가 낮음을 입증하는 인과적 파운데이션 모델 프레임워크인 SciCFM을 소개한다.

Vikas Ramachandra2026-08-03