동일 모델의 반복보다 전문성이 다른 파운데이션 모델의 협업이 단계별 추론 품질에 더 중요하다는 분석이다.

파형 모양만 맞추지 않고 주파수 구조와 산소포화도 예측 정보를 함께 지키는 단계별 복원법을 제안했다.

답 집합 프로그래밍의 명시적 규칙과 에너지 기반 모델의 연속 잠재공간을 결합한 신경기호 플랫폼이 제안됐다.

MentalHospital은 면담부터 치료 계획까지 정신과 진료 전 과정을 재현해 LLM의 임상 역량을 평가한다.

구글 리서치가 500만 명의 웨어러블 센서 데이터로 사전학습한 건강 파운데이션 모델 센서FM을 공개했다. 35개 건강 과제에 전이된다.

FMR은 인간 시연과 평가 피드백을 단일 오프라인 학습에 결합해 순차 의사결정 에이전트의 정렬을 개선했다.

메타 슈퍼인텔리전스랩이 유료 API로 파는 첫 자체 프런티어 모델 뮤즈 스파크 1.1을 공개했다. 100만 토큰 컨텍스트와 멀티에이전트 도구 사용에 초점을...

잠재 시퀀스를 표본화하고 불확실성을 빠르게 줄이는 내적 동기로 느린 사고 모델의 설계·학습·추론을 통합한다.

고정된 평가 구간의 성능 순위가 다른 데이터 체제와 점근 성능을 대표하지 못할 수 있다는 이론·실험 분석이다.

집단별 예측 모델로 감정 판단 차이가 큰 얼굴을 찾고 생성 모델로 차이를 줄이는 자극 변환까지 검증했다.

언어모델이 초기 구조와 교체 가능한 슬롯을 만들고 기존 탐색기가 조합을 최적화하는 신경망 설계 파이프라인을 제시한다.

질문과 관련된 명제를 먼저 구체적으로 정리해 언어모델이 사실 지식과 논리적 조합을 함께 활용하도록 하는 프롬프팅 기법이다.