음향 이웃 임베딩의 거리 의미를 확률적으로 해석하고 50만 단어까지 검증했다.
GAAT는 텔레메트리와 정책 집행을 연결해 위반을 실시간 차단한다.
Squire는 포인팅·클릭과 scoped affordance로 AI UI 생성을 더 정교하게 제어한다.
P-GRPO는 그룹별 보상 이력으로 개인 선호를 분리해 GRPO의 편향을 줄인다.
장문 텍스트에서 성별화·오성별화를 재는 ProText 데이터셋을 공개했다.
정책경사 학습이 엔트로피를 깎는 문제를 제어해 탐색 다양성을 지킨다.
합성 데이터는 많을수록 좋지 않으며, 실제 데이터와의 비율에 최적점이 있다.
LGTM은 Gaussian 수 폭증 문제를 텍스처 결합으로 풀어 4K 합성을 가능하게 한다.
스토리보드·데이터 모델·GUI 스켈레톤으로 LLM 앱 생성을 구조화했다.
Tool-use를 붙인 SSM은 길이 한계를 넘어 임의 길이 문제로 일반화한다.
WD-R이 3DGS의 기본 손실을 대체해 텍스처와 선호도를 함께 끌어올렸다.
토큰·파라미터 비율이 고정되면 다운스트림 정확도도 파워 법칙으로 예측된다.
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