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예측 불확실성과 클래스 불균형(Gini coefficient)을 함께 반영해 미니배치를 고르는 샘플링 방법 SAB3를 소개합니다.

LNN의 감쇠항과 RBF-KAN을 결합해, 적은 파라미터로도 장기 롤아웃이 안정적이고 방정식까지 복원되는 연속시간 모델을 제안했습니다.

SPLADE 기반 희소 검색에 dense 손실, IDF-FLOPS 정규화, 스케줄러를 더해 BEIR zero-shot 평균 nDCG@10을 0.470에서 0.496으로 높였습니다.

파라미터 예산만 주면 유전 알고리즘과 경사하강법이 함께 LLaMA-2-7B의 작은 구조를 찾아 주는 구조적 가지치기 기법을 소개합니다.

헷갈리는 샘플과 드문 클래스를 함께 고려해 미니배치를 구성하는 SABI를 Applied Sciences에 발표했습니다.