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저자가 검토한 논문 281편 · 241–250 / 281

Large-scale Integration of Experimental and Computational Data for 2D Materials

이 논문은 실험적 및 계산적 데이터를 통합한 오픈 인프라인 X2DB 를 구축하여 2 차원 물질에 대한 분산된 지식을 체계화하고, 데이터 기반의 예측 합성 및 새로운 과학적 통찰을 도출할 수 있는 기반을 마련했다고 요약할 수 있습니다.

Mohammad A. Akhound, Tara M. Boland, Mikkel O. Sauer, Matthias Batzill, Moses A. Bokinala, Stela Canulescu, Yury Gogotsi, Philip Hofmann, Andras Kis, Jiong Lu, Thomas Michely, Søren Raza, Wencai Ren (…)2026-03-06✓ Author reviewed 🔬 cond-mat.mtrl-sci

How Effective Are Publicly Accessible Deepfake Detection Tools? A Comparative Evaluation of Open-Source and Free-to-Use Platforms

이 논문은 법 집행 전문가가 수행한 블라인드 평가를 통해 공개된 딥페이크 탐지 도구 6 가지를 비교 분석한 결과, 포렌식 도구는 높은 재현율과 낮은 특이성을 보이고 AI 분류기는 그 반대 패턴을 보이며 인간 평가자가 모든 자동화 도구를 능가하고 인간과 AI 간 불일치 시 인간의 판단이 우세함을 규명했습니다.

Michael Rettinger, Ben Beaumont, Nhien-An Le-Khac, Hong-Hanh Nguyen-Le2026-03-06✓ Author reviewed 🔒 cs.CR

Estimation of the complexity of a network under a Gaussian graphical model

이 논문은 가우스 그래픽 모델에서 네트워크의 복잡성을 나타내는 엣지 비율을 추정하기 위해, 허위 발견율 (FDR) 제어 하의 p-값과 Storey 의 추정법을 결합한 새로운 추정기를 제안하고, 고차원 데이터에서도 적용 가능한 약한 의존성 조건 하에서 이 추정기의 점근적 성질과 편향을 분석합니다.

Nabaneet Das, Thorsten Dickhaus2026-03-05✓ Author reviewed 📊 stat

Lorentzian-Euclidean singularity-free solutions to gravitational collapse

이 논문은 사건의 지평선을 가로지르는 계량 텐서의 시간 성분 부호 변화로 인해 국소적 등가원리가 위반되더라도 곡률 특이점이 없는 중력 붕괴 해를 제시하며, 이를 통해 완벽한 유체 별의 새로운 질량 - 반지름 한계 (M/R=3/8) 를 도출하고 최종 상태를 힉스 유사 자유 스칼라장으로 설명합니다.

Sune Rastad Bahn, Michael Cramer Andersen2026-03-05✓ Author reviewed 🔬 physics

Position: Vector Prompt Interfaces Should Be Exposed to Enable Customization of Large Language Models

이 논문은 대규모 언어 모델의 확장 가능하고 안정적인 커스터마이징을 위해 텍스트 프롬프트를 넘어 벡터 프롬프트 입력을 공개 인터페이스로 노출해야 한다고 주장합니다.

Liangwei Yang, Shiyu Wang, Haolin Chen, Rithesh Murthy, Ming Zhu, Jielin Qiu, Zixiang Chen, Juntao Tan, Jianguo Zhang, Zhiwei Liu, Wenting Zhao, Silvio Savarese, Caiming Xiong, Huan Wang, Shelby Heine (…)2026-03-05✓ Author reviewed 💬 cs.CL

Directional Neural Collapse Explains Few-Shot Transfer in Self-Supervised Learning

이 논문은 자기지도학습에서 방향성 CDNV(결정축 분산) 가 클래스 분리 방향의 변동성을 최소화하여 소량의 레이블로도 강력한 전이 학습 성능을 발휘하고 다중 작업 간 간섭을 줄이는 핵심 기하학적 요소임을 이론적 일반화 경계와 실험을 통해 규명합니다.

Achleshwar Luthra, Yash Salunkhe, Tomer Galanti2026-03-05✓ Author reviewed 🤖 cs.AI