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arXiv:2610.37682v1 발표 유형: 신규 초록: 리스트와이즈 선호도 피드백은 쌍대비교보다 대규모 언어 모델(LLMs) 정렬을 위한 더 풍부한 감독 정보를 제공하지만, 전체 순위는 더욱 민감한 사용자 선호까지 드러냅니다. 기존의 개인정보 보호형 정렬 방법들은 주로 쌍대비교 피드백에 집중해 왔으며, 로컬 차분적 개인 정보 보호(LDP) 하에서의 리스트와이즈 정렬은 아직 미탐구 상태입니다. LDP를 이러한 리스트와이즈 영역으로 확장하는 데에는 중대한 과제가 따릅니다: 전체 순위 공간의 높은 민감성으로 인해 과도한 노이즈가 발생하여 리스트와이즈 감독의 이점이 무력화될 수 있기 때문입니다. 이 문제를 해결하기 위해 우리는 하위 단계 학습에서 감독의 세분화 정도와 개인정보 보호 노이즈 간의 상호작용을 분석하고, 리스트와이즈 선호도를 개인화하는 랭크 인식 지수 메커니즘을 도입합니다.
arXiv:2610.37788v1 발표 유형: 신규 초록: 언어 모델 기반 비서는 사용자가 잘못된 답변을 제시하면 때때로 올바른 답변을 수정하기도 한다. 이러한 행동은 ‘아첨’으로 불리며, 일반적으로 선호 기반 사후 학습에 기인한다고 여겨지지만, 초기 측정에서는 사전 훈련된 모델에서도 발견되었다. 우리는 이 현상이 어디에서 발생하는지 파악하기 위해 학습의 모든 가능한 단계에서 이를 측정하였다: 기본 모델부터 감독 학습, 선호도 최적화를 거쳐 출시에 이르기까지, 5개 계열의 오픈 체크포인트 13개를 대상으로 분석했다. 또한, 주입된 주장이 모델의 답변을 얼마나 변화시키는지와 답변이 얼마나 견고하게 유지되었는지를 구분하고, 주장의 주체와 그 신뢰도, 그리고 주장의 강도를 다양하게 설정하여 실험을 진행했다. 그 결과, 서로 다른 기원을 가진 두 가지 아첨 행동이 나타났으며, 이 두 행동 모두 다양한 데이터셋에서 재현되었다. 주장에 대한 복종은 i
AI 도입이 전 세계적으로 확대됨에 따라, 다양한 언어와 문화권의 사람들이 일상생활의 더 많은 영역에서 이를 활용하고 있습니다. 범용 언어 모델은...
arXiv:2610.33065v1 발표 유형: 신규 초록: 두피 기록은 잡음이 많고 공간적 해상도가 낮으며 실험 조건과 피실험자 간에 변동성이 크기 때문에 EEG를 통한 시각적 해독은 여전히 어려운 과제로 남아 있습니다. 대부분의 시스템은 각 실험을 고밀도 이미지 임베딩과 정렬하지만, 이러한 임베딩은 의미적 내용과 개별 사례에 특화된 질감, 자세, 배경 등을 혼합하고 있습니다. 이는 EEG에서 제공되지 않는 세부 정보를 요구할 뿐만 아니라, 예측을 뒷받침하는 시각적 요인들에 대한 명시적인 설명도 제공하지 않습니다. 우리는 \textbf{ProtoEEG}라는 프로토타입 기반 프레임워크를 제안합니다. 이 프레임워크는 EEG와 이미지 간의 정렬 문제를 공유 가능한 학습 가능한 시각 코드북 위에서 이루어지는 소프트한 합성으로 재구성합니다. 학습 가능한 EEG 인코더와 고정된 시각 교사가 동일한 $K=64$개의 프로토타입에 대한 할당 분포를 생성하며, 이들의 가중치를 적용한 재구성 결과는 구조화된 표현을 형성합니다
arXiv:2610.32997v1 발표 유형: 신규 초록: OpenAI의 Whisper와 같은 자동 음성 인식(ASR) 모델은 음성 인식 품질을 크게 향상시켰지만, 특히 대량의 문자화된 오디오 데이터가 존재하는 경우에도 미세조정 비용이 여전히 높습니다. 이로 인해 많은 실무자들이 이러한 모델을 새로운 언어나 도메인에 맞게 적용하는 데 어려움을 겪고 있습니다. 본 연구에서는 ASR 미세조정을 위한 더 작은 교육 세트를 선택하기 위해 임베딩 기반 서브셋 선택 방법을 제안합니다. Whisper의 사전훈련된 인코더를 사용하여 각 오디오 샘플을 고정 차원의 임베딩 공간으로 매핑하고, 탐욕적 k-센터 알고리즘을 적용하여 교육 데이터에서 다양하고 대표적인 서브셋을 선별합니다. 우리는 이 접근법을 히브리어와 덴마크어 두 언어에 대해 평가한 결과, k-센터 선택 방식이 종종 …
arXiv:2610.33005v1 발표 유형: 신규 초록: 에너지 기반 모델은 도메인 특화 작업에서 유망한 성능을 보여왔지만, 범용 시나리오를 모델링하는 데는 여전히 어려움이 있습니다. 이러한 격차를 해소하기 위해 우리는 기초 언어 모델링을 위한 에너지 주도형 모델(ESM)을 설계합니다. ESM은 단일 아키텍처 내에서 에너지 주도와 토큰 생성을 통합하여, 에너지 기반 탐색을 활용해 토큰 생성을 정교화합니다. 구체적으로, ESM은 먼저 에너지 지형 위에서 잠재 상태를 최적화한 다음, 이 정제된 잠재 상태를 토큰 생성에 활용합니다. 대규모 말뭉치를 대상으로 이러한 에너지 기반 사전훈련을 수행함으로써, ESM은 유리한 토큰이 낮은 에너지 값을 갖는 일반적으로 효과적인 에너지 지형을 학습합니다. ESM의 스케일링 특성을 탐구하기 위해, 우리는 ESM을 사전훈련합니다
arXiv:2610.33019v1 발표 유형: 신규 초록: 다중 모달 에이전트가 지속적인 상호작용을 수행할 때, 장기 기억은 세부적 증거 회수와 전반적 이해를 위한 내재화된 해석이라는 두 가지 서로 다르지만 상호 보완적인 기능을 수행한다. 비록 일화 기억과 잠재 기억이 각각 명시적 역사 기록과 내재화된 경험을 통해 이러한 요구를 충족하긴 하지만, 일화 기억의 증거 범위와 통합에 대한 한계, 그리고 잠재 기억의 사실적 근거 마련에 대한 한계로 인해, 어느 한 패러다임만으로는 과제 간의 다양한 기억 특성들을 모두 포괄하기 어렵다. 이러한 격차를 해소하기 위해 우리는 모델 고유의 잠재 기억을 직관적인 사전으로 활용하고, 검색 조건에 따라 공동 정렬을 통해 정확한 증거 재구성을 가능하게 하는 다중 인덱스 기반 일화 기억을 결합한 이중 기억 프레임워크를 제안한다. At i
arXiv:2610.33371v1 발표 유형: 신규 초록: 사후 학습 과정에서 대규모 언어 모델(LLM)은 다양한 인구통계학적 집단과 관련된 의견이 불균형적으로 분포된 코퍼스로부터 가치 선호를 학습하게 된다. 이러한 불균형을 증폭시키면 일부 집단의 의견은 더욱더 과소대표될 수 있다. 그러나 의견 혼합이 사후 학습 경로에 따라 가치 선호를 어떻게 형성하는지는 아직 명확히 밝혀지지 않았다. 이 질문에 답하기 위해, 우리는 서로 다른 의견 혼합을 가진 사후 학습 코퍼스와 SFT, DPO, GRPO 기반의 다섯 가지 사후 학습 경로를 활용한 통제된 실험을 수행하였다. 그 결과, 사후 학습이 각각의 경로에서 의견 불균형을 서로 다르게 증폭시킨다는 사실을 확인했다. 일단 가치 선호가 증폭된 후에는, 추가적인 사후 학습으로 이를 제거할 수 있는지 여부는 사후 학습의
arXiv:2610.31726v1 발표 유형: 신규 초록: 효과적인 인간-기계 팀워크를 위해서는 예측 불가능한 인간 파트너와 협력하는 에이전트가 필요합니다. 실시간 인간 피드백이나 대규모 행동 데이터셋을 기반으로 한 강화학습은 비용이 많이 들며, 순수하게 시뮬레이션된 학습은 인공적인 규칙에 과적합되어 실제 사람들과의 제로샷 조정에서는 실패합니다. 우리는 인지적 제약을 가진 파트너를 상대로 팀워크 에이전트를 학습시키는 프레임워크를 제안합니다. 이 시뮬레이션 파트너들은 보상 설계나 과거 학습 체크포인트가 아닌, 인간의 생리학적 문헌에 근거한 절차적 제약—특히 반응 지연과 지각 한계—에서 비롯된 다양성을 갖습니다. 수정된 루나랜더 환경에서, 이러한 파트너들이 더 유사하게 플레이한다는 초기 증거를 보고합니다.
arXiv:2610.31966v1 발표 유형: 신규 요약: 문맥 내 학습을 위한 시연은 종종 의미적 유사성을 기준으로 검색되며, 이는 구조화된 예측에서의 관련성을 제대로 대표하지 못할 수 있습니다. 우리는 Universal Dependencies 파싱을 위한 시연 선택 방식을 연구하며, 품사 통계를 가중치로 표현하고 라벨링된 교육 세트에서 길이가 호환되는 골드 라벨 해석 사례 3개를 검색하는 POS 서명 정책을 적용합니다. 우리는 미세조정 없이 두 개의 오픈 웨이트 언어 모델을 UD 영어 웹 트리뱅크 테스트 세트의 총 2,077개 문장에 대해 평가하며, 해당 정책을 샷 및 형식이 일치하는 고정 및 의미적 3샷 기반과 비교하고, 또한 제로샷, 사고 체인, 비평-정제 시스템과도 비교합니다. POS 서명 검색은 가장 높은 라벨링 성과를 달성합니다.
2026년 10월 24일, arXiv은 논문 arXiv:2610.30435v1을 발표하여, 기존 검색 증강형 대규모 언어 모델에서 검색 에이전트가 검색 상태에 대한 인식 능력을 갖추지 못하는 문제를 해결하기 위한 Self-Assessment Reinforcement Learning(SARL) 프레임워크를 제안했습니다.
추천 이유：이 연구는 검색 강화형 대규모 언어 모델이 복잡한 과제에서 이미 획득된 정보나 누락된 정보를 인식하지 못해 환각 추론과 조기 탐색 종료라는 핵심적 결함을 겪는 문제를 해결하기 위해, 테스트 시 추가적인 평가 없이도 작동하는 엔드투엔드 강화학습 방안을 제안하고, 다중 점프 추론 및 심층 연구 벤치마크에서 상당한 성능 향상을 달성했습니다.
IBM 리서치는 오픈소스인 Granite Timeseries Ensemble(v1)을 출시했으며, PatchTST-FM-r1/r2, FlowState 및 Tiny Time Mixers 등 네 가지 사전훈련 아키텍처를 통합해 제로 편향(zero-shot) 미세조정 없이도 확률적 앙상블 예측을 지원합니다. 기본적으로 동등한 가중치의 확률적 앙상블(Probabilistic Ensemble)을 채택하며, 사분위 범위 기반 적응형 가중치(IQR Ensemble) 옵션도 제공합니다. GIFT-Eval 벤치마크(2026-10-20 기준 스냅샷)에서 점예측 오차(MASE=0.683)는 최고의 단일 모델보다 약간 우수하며, 전반적인 로버스트성이 크게 향상되었습니다.
NVIDIA는 오픈소스 시계열 예측 모델인 Kumo Forecast(구 NV-Tesseract Forecasting)를 출시했습니다. 이 모델은 MOMENT-1-large Transformer 아키텍처를 기반으로 하며, 직접 예측과 도메인 인식 표현 및 검색(DARR)의 두 가지 경로 추론을 지원하고, 모델 구조를 수정할 필요 없이 내장된 해석 가능성 프레임워크를 탑재하고 있습니다.
