분류 전체보기346 [2025-2] 박제우 - ANOMALYCLIP: OBJECT-AGNOSTIC PROMPT LEARNING FOR ZERO-SHOT ANOMALY DETECTION https://arxiv.org/abs/2310.18961 AnomalyCLIP: Object-agnostic Prompt Learning for Zero-shot Anomaly DetectionZero-shot anomaly detection (ZSAD) requires detection models trained using auxiliary data to detect anomalies without any training sample in a target dataset. It is a crucial task when training data is not accessible due to various concerns, eg, data privaarxiv.org 0. Abstract제로샷 이상탐지(ZS.. 2025. 9. 27. [2025-2] 최민서 - 3D-HLDM: Human-Guided Latent Diffusion Model to Improve Microvascular Invasion Prediction in Hepatocellular Carcinoma [논문링크] https://ieeexplore.ieee.org/document/10635195/authors#authors 3D-HLDM: Human-Guided Latent Diffusion Model to Improve Microvascular Invasion Prediction in Hepatocellular CarcinomaMicrovascular invasion (MVI) is a critical risk factor for survival in patients with Hepatocellular Carcinoma. The presurgical prediction of MVI is clinically important and crucial for surgical and treatment plan.. 2025. 9. 18. [2025-2] 김경훈 - Simulating Training Data Leakage in Multiple-Choice Benchmarks for LLM Evaluation (Arxiv 2025) 논문 : https://arxiv.org/pdf/2505.24263 ▲2025년 5월 30일에 공개된 arXiv에 게재된 논문임.(학회 X) MBZUAI 설명:더보기MBZUAI는 아랍에미리트 아부다비에 위치한 세계 최초의 석사 및 박사 과정 중심의 인공지능 전문 연구 대학입니다. 2019년에 설립되어, 2025년부터 학부 과정도 개시하였습니다📍 위치도시: 아부다비 (Abu Dhabi)지역: 마스다르 시티 (Masdar City)국가: 아랍에미리트 (United Arab Emirates) 1. Abstract (초록)이 연구는 LLM(대형 언어 모델)의 평가에서 데이터 누출 문제를 다룹니다.기존의 누출 감지 방법을 비교하고, 누출을 시뮬레이션하여 이를 탐지하는 새로운 방법을 제시합니다.특히, se.. 2025. 9. 13. [2025-2] 백승우 - Intent of Data Contamination 2025- 2025. 9. 13. 이전 1 2 3 4 ··· 87 다음
