Google DeepMind가 액티브 러닝을 통해 무기 신소재 데이터베이스를 10배 확장하고 38만 개 이상의 새로운 안정적 소재를 발견했다.
LG AI Research의 수요 예측 스쿼드가 뉴욕에서 열린 M6 예측 경진대회에서 3개 부문 수상 성과를 거두었다.
NeurIPS 2023에서 발표된 RLHF 및 RLAIF의 최신 연구 동향과 주요 논문을 소개한다.
NeurIPS 2023에서 발표된 LLM의 성능, 안전성, 효율성 및 도구 활용 능력을 다룬 최신 연구 동향을 정리했다.
LG AI연구원이 NeurIPS 2023에서 정형 데이터(Tabular Data)의 딥러닝 성능을 높이기 위한 새로운 학습 방법론을 발표했다.
NeurIPS 2023에서 주목받은 오디오 및 음악 생성 기술과 LG AI연구원의 연구 성과를 소개한다.
LLM의 성능 향상을 위한 RLHF 및 RLAIF의 최신 연구 트렌드와 DPO, Fine-Grained RLHF 방법론을 소개한다.
NeurIPS 2023에서 발표된 LLM의 성능 평가, 안전성, 도구 활용 및 효율적 미세 조정 등 최신 연구 트렌드를 살펴본다.
NeurIPS 2023에서 발표된 LLM 기반 자율 에이전트의 범용 및 도메인 특화 연구 동향을 정리했다.
LG AI Research가 표 형식 데이터(Tabular Data)의 한계를 극복하기 위해 Binning을 활용한 자기지도 학습 기술을 발표했다.
텍스트와 이미지 도메인에서 합성 Outlier를 생성하여 OOD 탐지 성능을 높이는 최신 연구들을 소개한다.
LG AI연구원이 Diffusion 모델을 활용해 정교한 합성 아웃라이어를 생성하는 OOD 탐지 방법론을 제안했습니다.
NeurIPS 2023에서 발표된 Score-based Generative Modeling의 아키텍처 및 Downstream Task 연구 트렌드를 분석한다.
제조 공정의 품질 관리를 위한 산업용 이상 탐지(Industrial Anomaly Detection) 기술과 PatchCore 알고리즘을 소개한다.
NeurIPS 2023에서 발표된 LLM 기반 자율 에이전트의 주요 연구 동향을 소개한다.
LG AI Research가 Diffusion 모델을 활용해 정교한 합성 아웃라이어를 생성함으로써 OOD 탐지 성능을 높이는 연구를 공개했다.
NeurIPS 2023에서 발표된 스코어 기반 생성 모델의 아키텍처 및 다운스트림 태스크 연구 트렌드를 살펴본다.
제조 공정의 품질 관리를 위한 딥러닝 기반 이상 탐지 기술과 PatchCore, ReConPatch 알고리즘을 소개한다.
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