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2026-10-27

arXiv cs.CV12:00

ProtoEEG: EEG 시각적 해독을 위한 구조화된 프로토타입 정렬

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

진행 상황 및 관련 보도

arXiv cs.CV12:00

증거를 통한 직관: 다중 모달 에이전트를 위한 적응형 이중 메모리

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

진행 상황 및 관련 보도

2026-10-24

arXiv cs.CL12:00

IQuest-Q1: 에이전트형 CLI 시스템을 위한 기반 모델 역량 강화

arXiv:2610.30949v1 발표 유형: 신규 요약: 우리는 총 320B 파라미터(활성화된 파라미터는 15B)를 갖춘 희소 혼합전문가(MoE) 기반의 에이전트형 기반 모델인 IQuest-Q1을 제시합니다. IQuest-Q1은 세 단계의 프로세스를 통해 개발되었습니다: (1) 안정적이고 효율적인 사전 학습으로, 스테이블 스플릿노름, Muon 및 muP를 두 단계 커리큘럼과 결합하며, 두 번째 단계에서는 코딩 데이터 혼합 비율을 높여 안전한 학습률과 최적 학습률 간의 넓은 안정성 여유를 유지합니다; (2) 세밀한 중간 학습 단계에서는 도메인과 형식 전반에 걸쳐 데이터 혼합을 확대하고 문맥 범위를 점진적으로 확장합니다; 그리고 (3) 다중 스캐폴드와 다중 버전 사후 학습을 통해 SFT, 도메인 특화 RL, MOPD 등을 다양한 스캐폴드에서 결합하여 상호 보완적인 학습 신호를 통합하고 에이전트형 코딩 역량을 강화합니다.

진행 상황 및 관련 보도