Philippians 4:13

*요약더보기ProRL(지속적 강화학습)은 대규모 언어 모델(LLM)의 추론 능력 한계를 확장하기 위해 설계된 혁신적인 훈련 방법론입니다. 이 접근법은 기존 모델의 잠재적 출력을 단순히 증폭하는 것이 아닌, 완전히 새로운 추론 전략을 탐구할 수 있음을 실험적으로 입증했습니다핵심 방법론KL 발산 제어: 안정적인 탐색을 위해 모델 출력과 기준 정책 간 차이를 제한하며 학습 진행.참조 정책 리셋: 주기적으로 기준 모델을 업데이트하여 탐색 다양성 유지.다양한 과제 구성: 수학적 추론, 코드 생성, 논리적 문제해결 등 12개 도메인으로 구성된 벤치마크 사용.주요 실험 결과평가 지표ProRL 성능 향상전통적 RL 대비 차이Pass@1(수학)38% → 52%+14%Pass@10(코드 생성)21% → 47%+26%장기 ..

* 요약더보기"Learning to Reason without External Rewards" 논문은 외부 보상 없이 대규모 언어 모델(LLM)의 추론 능력을 향상시키는 혁신적인 방법을 제시합니다. 이 연구는 Reinforcement Learning from Internal Feedback(RLIF) 프레임워크와 Intuitor 방법론을 중심으로 진행되었습니다. 기존 방법의 한계RLHF(Reinforcement Learning from Human Feedback): 인간 평가에 의존하여 비용이 높고 편향 가능성이 존재RLVR(Reinforcement Learning with Verifiable Rewards): 도메인별 검증 가능한 보상(예: 수학 정답, 코드 테스트 케이스)이 필요하여 확장성에 제약제안..

*요약더보기FDN: A Real-Time Ensemble FireDetection Network에 대한 해당 페이지의 주요 내용은 다음과 같습니다.FDN 개요FDN(FireDetection Network)은 실시간 화재 감지를 위해 제안된 앙상블 기반 딥러닝 네트워크입니다.기존의 화재 감지 모델들이 놓치는 다양한 화재 상황을 더 정확하게 탐지하기 위해 여러 모델의 장점을 결합한 것이 특징입니다.주요 특징앙상블 구조: FDN은 여러 개의 베이스 모델(예: YOLO, EfficientNet 등)을 조합하여 각 모델의 예측 결과를 통합합니다실시간 처리: 모델 경량화 및 최적화를 통해 CCTV 등 실시간 영상에서도 빠르게 화재를 감지할 수 있습니다.정확도 향상: 다양한 화재 상황(연기, 불꽃, 다양한 조명 조건..