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PhysMaster: Building an Autonomous AI Physicist for Theoretical and Computational Physics Research

이 논문은 현재 인공지능이 과학 연구에 미치는 영향을 한 단계 끌어올리는 중요한 시도를 제시한다. 기존의 AI 연구는 주로 정형화된 문제 풀이 혹은 정보 검색에 머물렀으며, 실제 물리학 연구와 같이 복합적인 이론적 사고와 수치 시뮬레이션을 동시에 요구하는 작업을 수행하기엔 한계가 있었다. PHYSMASTER는 이러한 한계를 극복하기 위해 두 가지 핵심 요소를 결합한다. 첫째, 대규모 언어 모델에 이론적 추론과 코딩 능력을 동시에 부여함으로써, 사용자가 제시한 물리적 질문에 대해 논리적 전개와 수치 검증을 연속적으로 수행한다. 둘째,

December 22, 2025

Reflection-Driven Control for Trustworthy Code Agents

본 논문은 대형 언어 모델(LLM) 기반 코딩 에이전트가 직면한 안전성 문제를 근본적으로 해결하려는 시도로서, ‘반사 기반 제어(Reflection‑Driven Control, RDC)’라는 새로운 메커니즘을 제안한다. 기존의 안전 제어 방식은 주로 사후 필터링, 프롬프트 엔지니어링, 혹은 외부 검증 모듈에 의존한다. 이러한 접근법은 모델이 이미 위험한 출력을 생성한 뒤에 이를 차단하거나 수정하기 때문에, 위험이 발생할 가능성을 완전히 배제하지 못한다. 반면 RDC는 위험 감지를 생성 과정 중에 수행한다는 점에서 차별화된다. RDC

December 22, 2025

Scalable Stewardship of an LLM-Assisted Clinical Benchmark with Physician Oversight

본 연구는 임상 데이터 자동화에 LLM을 적용함에 있어 가장 핵심적인 문제인 라벨 신뢰성을 체계적으로 검증한다는 점에서 학술적·실무적 의의를 가진다. 기존 의료 점수는 임상의의 경험과 판단에 기반해 수작업으로 산출되었으며, 이는 정확도는 높지만 시간과 인력 비용이 크게 소요되는 단점이 있다. MedCalc‑Bench는 이러한 작업을 LLM으로 대체하려는 시도로, 대규모 벤치마크를 제공함으로써 연구자들이 모델 성능을 비교할 수 있는 기반을 마련했다. 그러나 라벨 자체를 LLM이 생성했다는 사실은 ‘라벨링 편향’이라는 심각한 위험을 내

December 22, 2025

Signal-SGN++: Topology-Enhanced Time-Frequency Spiking Graph Network for Skeleton-Based Action Recognition

이 논문은 신호 SGN++라는 새로운 프레임워크를 제안하여 그래프 컨볼루션 네트워크(GCNs)와 스팽킹 신경망(SNNs)의 장점을 결합하고자 합니다. GCNs는 관절 구조를 효과적으로 모델링할 수 있지만, 실수 계산에 따른 에너지 소비가 높은 반면, SNNs는 에너지 효율적이지만 인간 동작의 복잡한 시간 주파수 및 위상 의존성을 포착하는 데 한계가 있습니다. 신호 SGN++은 이러한 문제를 해결하기 위해 1D Spiking Graph Convolution(1D SGC)과 Frequency Spiking Convolution(FSC)

December 22, 2025

Network

WorldWarp: Propagating 3D Geometry with Asynchronous Video Diffusion

WorldWarp 논문은 영상 합성·보정 분야에서 장기간 해결되지 않아 온·오프라인 커뮤니티에서 꾸준히 논의돼 온 ‘워핑에 의한 구멍’ 문제를 근본적으로 해결하려는 시도로 평가할 수 있다. 전통적인 정적 워핑은 입력 프레임을 3D 공간에 투사한 뒤, 카메라 변환을 적용해 새로운 시점(view)을 생성한다. 이 과정에서 가려진 영역(occlusion)이나 시점 변화에 따라 드러나지 않았던 배경·구조가 나타나면, 원본 영상에는 해당 픽셀 정보가 존재하지 않으므로 ‘hole’이 발생한다. 기존 연구들은 인페인팅(inpainting)이나

December 22, 2025

$M^3-Verse$: A 'Spot the Difference' Challenge for Large Multimodal Models

이 논문은 인공지능, 특히 대형 멀티모달 모델(LMM)이 “상태 변화(state transition)”를 얼마나 잘 이해하고 추론할 수 있는지를 평가하기 위한 새로운 벤치마크를 제안한다. 기존의 평가 체계는 대부분 정적인 상황, 즉 하나의 이미지 혹은 영상 프레임에 대한 질문에 국한된다. 예를 들어 “침대 옆 서랍이 열려 있나요?”와 같은 질문에 대해 모델이 “열림” 혹은 “닫힘”이라는 단일 답변을 제시하도록 요구한다. 이러한 접근은 인간이 일상 생활에서 경험하는 “시간에 따른 변화”를 포착하지 못한다. 인간은 동일한 물체가 시간

December 21, 2025

Model

Adaptive Accountability in Networked MAS: Tracing and Mitigating Emergent Norms at Scale

이 논문은 급격히 확대되는 다중 에이전트 시스템(MAS)이 사회·경제적 인프라에 미치는 영향을 고려할 때, 기존의 중앙집중식 규제나 사후 감사만으로는 시스템 내부에서 발생하는 비정상적·비윤리적 행동을 억제하기 어렵다는 문제의식을 바탕으로 연구가 진행되었다. 저자들은 책임 흐름을 ‘라이프사이클‑인식 감사 원장(lifecycle‑aware audit ledger)’에 기록함으로써, 각 에이전트가 언제, 어떤 의사결정을 내렸는지를 투명하게 추적한다. 이 원장은 블록체인과 유사한 불변성을 갖추면서도, 에이전트 간 통신 지연이나 부분 관측성

December 21, 2025

Network

ChronoDreamer: Action-Conditioned World Model as an Online Simulator for Robotic Planning

ChronoDreamer는 로봇 매니퓰레이션 분야에서 가장 난해한 문제 중 하나인 ‘접촉 예측’을 시각‑언어‑물리 통합 프레임워크로 풀어낸 점이 혁신적이다. 기존 세계 모델은 주로 이미지와 관절 상태만을 이용해 미래 프레임을 예측했지만, 접촉 정보가 결여돼 실제 물리적 상호작용을 안전하게 계획하기 어려웠다. 본 연구는 접촉을 ‘깊이 가중 가우시안 스플랫’이라는 2D 이미지 형태로 변환함으로써, 기존 비전 백본(ViT 등)과 자연스럽게 결합한다. 이 방식은 3D 힘 벡터를 카메라 좌표계에 투사해 시각적 특징과 동시 학습이 가능하도록

December 21, 2025

Model

Commercial Vehicle Braking Optimization: A Robust SIFT-Trajectory Approach

이 연구는 기존 상용 차량 AEB 시스템이 저속 주행 구간에서 CAN 버스 신호의 노이즈와 지연으로 인해 차량이 정지했음에도 “제로스피드” 상태를 오인하고 비정상적인 제동을 가하는 문제를 근본적으로 해결하고자 한다. 핵심 아이디어는 차량 주변을 실시간으로 모니터링하는 블라인드 스팟 카메라 영상을 활용해, 차량 자체의 움직임을 직접 추정하는 것이다. 이를 위해 저전력 고성능 엣지 컴퓨팅 보드인 NVIDIA Jetson AGX Xavier를 선택했으며, 이는 8코어 CPU와 512‑코어 GPU를 갖추어 복잡한 이미지 처리 파이프라인을

December 21, 2025

Hyperbolic Graph Embeddings: a Survey and an Evaluation on Anomaly Detection

하이퍼볼릭 그래프 임베딩은 최근 복잡하고 비유클리드적인 네트워크 구조를 모델링하는 데 주목받고 있다. 전통적인 유클리드 임베딩은 노드 간 거리와 관계를 평면 혹은 저차원 유클리드 공간에 투사함으로써 트리 구조나 스케일‑프리 네트워크와 같은 고차원적 계층성을 충분히 표현하지 못한다. 반면, 하이퍼볼릭 공간은 지수적으로 확장되는 볼륨 특성을 가지고 있어, 동일한 차원 내에서 더 많은 노드를 구분할 수 있다. 이러한 특성은 특히 이상 탐지와 같이 정상 패턴과 비정상 패턴 사이의 미세한 차이를 포착해야 하는 작업에 유리하다. 본 논문에서는

December 21, 2025

Detection

A Formal Descriptive Language for Learning Dynamics: A Five-Layer Structural Coordinate System

이 논문이 제시하는 다층 형식 기술 프레임워크는 학습 과정을 ‘기술’한다는 점에서 기존의 ‘예측·최적화’ 중심 모델과 근본적으로 차별화된다. 학습은 단순히 성과를 높이는 목표 함수의 최소화가 아니라, 학습자 내부의 상태가 외부 자극과 어떻게 상호작용하면서 변형되는가에 대한 서술적 이해가 필요하다. 이를 위해 저자는 학습을 네 개의 기능적 층—부하 생성층, 내부 변환층, 관찰·측정층, 평가·조절층—으로 분리하고, 각 층이 담당하는 책임을 명확히 정의한다. 첫 번째 부하 생성층은 외부 과제·자료가 학습자에게 제공될 때 발생하는 인지 부

December 20, 2025

Learning System

An Agentic AI Framework for Training General Practitioner Student Skills

본 연구는 의료 교육 분야에서 가상 환자 시뮬레이션(VSP)의 실용성을 크게 향상시킬 수 있는 새로운 패러다임을 제시한다. 기존 VSP는 실제 환자를 대체하기 위해 고도로 정교한 시나리오와 피드백을 제공해야 함에도 불구하고, 인력·시간·비용 측면에서 한계가 있었다. 특히, 의료 정확성 부족과 역할 연기의 일관성 결여는 학습 효과를 저해하는 주요 요인으로 지적되어 왔다. 이 논문이 제안하는 ‘에이전트 기반 프레임워크’는 세 가지 핵심 모듈을 명확히 분리한다. 첫째, 구성 가능한 증거 기반 사례 생성 모듈은 최신 임상 가이드라인과 데이

December 20, 2025

Framework

LLaViDA: A Large Language Vision Driving Assistant for Explicit Reasoning and Enhanced Trajectory Planning

LLaViDA는 자율주행 분야에서 “시각‑언어 통합”이라는 새로운 패러다임을 제시한다는 점에서 학술적·산업적 의미가 크다. 기존의 엔드‑투‑엔드(End‑to‑End) 접근 방식은 카메라 이미지 혹은 라이다 포인트 클라우드와 같은 원시 센서 데이터를 직접 네트워크에 입력해 궤적을 출력한다. 이러한 방식은 대규모 라벨링된 주행 데이터가 충분히 확보된 경우에는 강력하지만, 데이터 분포가 급격히 변하는 악천후, 야간, 눈보라 등에서는 일반화가 어려워진다. 특히 인간 운전자의 미묘한 행동(예: 급정거, 차선 변경 의도)이나 복합 교차로와 같

December 20, 2025

MatSpray: Fusing 2D Material World Knowledge on 3D Geometry

MatSpray는 최근 급부상한 2차원 확산 모델의 풍부한 재질 표현 능력을 3차원 가우시안 스플래팅 파이프라인에 접목함으로써, 기존 3D 재구성 방법이 직면하던 물리 기반 렌더링(PBR) 재질의 정확도와 일관성 문제를 효과적으로 해결한다. 첫 단계에서는 다중 시점 이미지로부터 각 시점마다 베이스 컬러, 러프니스, 메탈릭과 같은 PBR 파라미터를 추출한다. 여기서 중요한 점은 ‘any 2D diffusion‑based material model’을 사용할 수 있다는 점이다. 즉, Stable Diffusion, Imagen 등 최신

December 20, 2025

Prediction and Forecast of Short-Term Drought Impacts Using Machine Learning to Support Mitigation and Adaptation Efforts

본 논문은 최근 증가하는 건조의 심각성과 빈도에 대응하기 위해 머신러닝 기법을 활용한 건조 영향 예측 모델 개발에 초점을 맞추고 있습니다. 특히, Drought Severity and Coverage Index (DSCI)와 Evaporative Stress Index (ESI)를 사용하여 건조의 영향을 예측하고자 하였습니다. 연구는 2005년부터 2024년까지의 데이터를 활용하였으며, Fire와 Relief 영역에서 가장 높은 예측 정확도를 보였고, Agriculture와 Water 분야에서는 그 다음으로 높은 정확도가 나타났습니

December 20, 2025

Learning

Revisiting the Learning Objectives of Vision-Language Reward Models

이 논문은 최근 급부상하고 있는 대조적 비전‑언어 모델(VLM)을 보상 함수 학습에 적용하는 연구 흐름을 비판적으로 재조명한다. 기존 연구들은 VLM을 활용해 인간 라벨링 없이도 로봇 제어나 강화학습 환경에서 사용할 수 있는 풍부한 보상 신호를 생성한다는 점에서 큰 기대를 모았다. 그러나 이러한 연구들은 서로 다른 사전학습 데이터셋(예: CLIP, ALIGN), 서로 다른 네트워크 아키텍처(ResNet, ViT), 그리고 서로 다른 파인튜닝 프로토콜을 사용했기 때문에, 실제로 어느 학습 목표가 성능 향상에 기여했는지를 명확히 파악하

December 20, 2025

Learning Model

What is Stochastic Supervenience?

이 논문은 상위의존성 개념을 확률론적 관점으로 확장하고, 이를 통해 현대 과학에서 복잡한 시스템의 동작을 더 정확하게 설명하려는 시도를 보여줍니다. 기존의 상위의존성 이론은 주로 결정론적인 관점을 취해왔지만, 실제 자연 현상과 인공 지능 분야에서는 확률적 요소가 매우 중요한 역할을 합니다. 이를 반영하여 저자는 마르코프 커널이라는 수학적 도구를 사용해 기저 상태와 고수준 분포 사이의 관계를 표현합니다. 논문은 이러한 확장된 프레임워크에서 법칙적 고정, 비퇴화성 및 방향 비대칭성을 보장하기 위한 공리들을 제시하고, 이들 공리는 클래식

December 20, 2025

When Does Learning Renormalize? Sufficient Conditions for Power Law Spectral Dynamics

이 논문은 최근 딥러닝 커뮤니티에서 화두가 되고 있는 “파워‑법칙 스케일링” 현상을 근본적으로 설명하려는 시도를 담고 있다. 기존 연구들은 실험적으로 파워‑법칙이 나타나는 것을 관찰했지만, 왜 그런 현상이 발생하는지에 대한 이론적 틀은 부족했다. 여기서 제시된 Generalized Resolution‑Shell Dynamics(GRSD) 프레임워크는 학습을 고차원 파라미터 공간의 스펙트럼 에너지 흐름으로 바라보는 새로운 관점을 제공한다. 특히 로그 스케일의 해상도 쉘이라는 개념을 도입해, 서로 다른 주파수 대역 사이의 에너지 전달을

December 20, 2025

Learning

AlignDP: Hybrid Differential Privacy with Rarity-Aware Protection for LLMs

AlignDP는 대형 언어 모델(Large Language Models, LLMs)의 데이터 인터페이스에서 지식 전송을 차단하는 혁신적인 접근법입니다. 이 연구는 LLMs이 추출, 정제 및 무단 미세 조정에 대한 위험에 노출되어 있음을 인정하고, 이러한 문제를 해결하기 위해 워터마킹이나 모니터링과 같은 기존 방어 기법의 한계를 극복하려고 합니다. AlignDP는 드문 필드와 일반적인 필드를 분리하여 각각 다른 프라이버시 보호 메커니즘을 적용합니다. 드문 필드는 PAC(Piecewise Aggregate Approximation) 구

December 19, 2025

From Priors to Predictions: Explaining and Visualizing Human Reasoning in a Graph Neural Network Framework

이 논문은 인간의 추상적 사고와 문제 해결 능력에 초점을 맞추며, 이를 가능하게 하는 귀납적 편향성의 계산적 구조와 신경학적 구현을 탐구하고 있습니다. 연구진은 그래프 이론과 GNN을 결합한 프레임워크를 제시하여 이러한 편향성을 명확히 정식화하고, 이를 통해 인간의 추론 과정을 더 잘 이해할 수 있는 방법을 제공합니다. 특히, 본 논문에서 사용된 데이터셋은 Abstraction and Reasoning Corpus (ARC)에서 적응된 것으로, 이는 인간 행동 데이터를 기반으로 하여 실제 인간의 문제 해결 능력을 반영하고 있습니다.

December 19, 2025

Network Framework

Interpretable Plant Leaf Disease Detection Using Attention-Enhanced CNN

본 논문은 식물 잎 병원균 자동 진단 분야에서 정확도와 해석 가능성을 동시에 만족시키는 모델 설계에 초점을 맞추었다. 기존의 CNN 기반 병 진단 모델은 높은 분류 성능을 보여왔지만, “왜 이런 결과가 나왔는가”에 대한 설명이 부족해 현장 적용에 한계가 있었다. 이를 극복하기 위해 저자들은 VGG16 구조에 Convolution Block Attention Module(CBAM)을 각 합성곱 블록 뒤에 삽입하였다. CBAM은 채널‑주의와 공간‑주의 두 단계로 구성되어, 중요한 특징 채널을 강조하고 동시에 병변이 집중된 영역을 강조한

December 19, 2025

Detection

No Image

MedNeXt-v2: Scaling 3D ConvNeXts for Large-Scale Supervised Representation Learning in Medical Image Segmentation

본 논문은 최근 의료 영상 분야에서 급부상하고 있는 ‘대규모 감독 사전학습(Supervised Pre‑training)’ 흐름에 중요한 질문을 제기한다. 대부분의 연구가 데이터 양을 늘리는 방향에만 집중한 반면, 실제 모델이 대규모 데이터에서 얼마나 효율적으로 특징을 추출하고 일반화할 수 있는지는 충분히 검증되지 않았다. 저자들은 이러한 공백을 메우기 위해 ConvNeXt라는 최신 2D 비전 백본을 3차원 볼류메트릭 작업에 맞게 재설계하고, 이를 ‘MedNeXt‑v2’라는 이름으로 제시한다. 핵심 기여는 크게 네 가지로 정리할 수

December 19, 2025

Learning

More Consistent Accuracy PINN via Alternating Easy-Hard Training

본 논문은 물리정보신경망(PINN)의 학습 효율성을 높이기 위한 새로운 우선순위 스케줄링 전략을 제시한다. 기존에 널리 사용되는 ‘하드 우선순위’는 손실 함수에 물리적 제약을 강제로 부여해 특정 영역(예: 경계조건이나 급격한 변화가 있는 영역)의 학습을 강조한다. 이는 유한요소법(FEM)에서의 적응형 메쉬 정제와 유사한 개념으로, 어려운 영역을 먼저 해결함으로써 전체 해의 품질을 향상시키려는 목표를 가진다. 반면 ‘이즈 우선순위’는 현재 손실이 작은, 즉 학습이 비교적 쉬운 샘플에 더 많은 가중치를 부여한다. 이 접근법은 학습 초기

December 19, 2025

PermuteV: A Performant Side-channel-Resistant RISC-V Core Securing Edge AI Inference

엣지 AI는 센서와 디바이스가 현장에서 실시간으로 데이터를 처리하도록 함으로써 클라우드 의존도를 낮추고, 전송 지연과 에너지 소비를 크게 줄인다. 그러나 이러한 장점은 물리적 접근이 가능한 환경에 배치될 때 새로운 보안 위협을 초래한다. 특히 전자기 방출(EM) 신호는 프로세서 내부의 연산 흐름을 외부에서 비침투적으로 관찰할 수 있는 강력한 사이드채널이며, 신경망 모델의 구조·가중치와 같은 민감 정보를 추출하는 데 악용될 수 있다. 기존의 소프트웨어 기반 난수화 기법은 실행 시간과 전력 소비를 크게 늘리는 반면, 하드웨어 수준에서

December 19, 2025

Preventing AI Deepfake Abuse: An Islamic Ethics Framework

딥페이크 기술은 AI의 발전으로 인해 급속도로 진보하면서, 정보 조작과 디지털 신분 침해 등에 대한 우려가 증가하였습니다. 이러한 문제는 단순히 기술적 측면을 넘어 윤리적 차원까지 확장되며, 기존의 반응적인 관리 방식만으로 해결하기 어렵습니다. 본 연구에서는 이슬람 윤리 원칙을 바탕으로 딥페이크 기술의 오남용을 예방하고자 합니다. 이를 위해 시스템 리터러처 검토를 통해 2018년부터 2025년 사이에 발표된 주요 출판물을 분석하였습니다. 연구 결과, 이슬람 윤리 원칙인 Maqās . id al Sharī'ah의 h . ifz al

December 19, 2025

Framework

Securing Agentic AI Systems -- A Multilayer Security Framework

본 논문은 급속히 확산되는 에이전트형 인공지능(AI) 시스템이 기존 보안 패러다임에 도전한다는 점을 명확히 짚어낸다. 에이전트형 AI는 단순히 입력‑출력 관계를 넘어서, 자체 목표를 설정하고 환경과 상호작용하며 학습을 지속한다. 이러한 특성은 무단 행동(예: 권한 없는 데이터 접근), 적대적 조작(예: 적대적 샘플을 통한 정책 변조), 그리고 동적 환경 변화에 대한 실시간 대응 등 새로운 위협 벡터를 만든다. 기존 AI 보안 프레임워크는 주로 모델 무결성, 데이터 보호, 추론 단계의 공격 방어에 초점을 맞추었으며, 에이전트의 자율적

December 19, 2025

System Framework

Adaptation of Agentic AI

이 논문은 최첨단 지능형 AI 시스템의 성능 향상과 신뢰성 강화를 위해 적응 메커니즘에 중점을 둡니다. 이들 시스템은 기초 모델 위에 구축되어 있으며, 외부 도구와 상호작용하며 점점 더 복잡하고 전문화된 작업을 수행할 수 있도록 설계되었습니다. 논문에서는 에이전트 적응과 도구 적응이라는 두 가지 주요 범주를 제시하며, 이를 더욱 세분화하여 도구 실행 신호 및 에이전트 출력 신호에 의한 에이전트 적응 형태와 에이전트 무관 및 에이전트 감독형의 도구 적응 형태로 나눕니다. 이러한 분류는 지능형 AI 시스템에서 다양한 적응 전략을 설계하

PhysMaster: Building an Autonomous AI Physicist for Theoretical and Computational Physics Research

Reflection-Driven Control for Trustworthy Code Agents

Scalable Stewardship of an LLM-Assisted Clinical Benchmark with Physician Oversight

Signal-SGN++: Topology-Enhanced Time-Frequency Spiking Graph Network for Skeleton-Based Action Recognition

WorldWarp: Propagating 3D Geometry with Asynchronous Video Diffusion

$M^3-Verse$: A 'Spot the Difference' Challenge for Large Multimodal Models

Adaptive Accountability in Networked MAS: Tracing and Mitigating Emergent Norms at Scale

ChronoDreamer: Action-Conditioned World Model as an Online Simulator for Robotic Planning

Commercial Vehicle Braking Optimization: A Robust SIFT-Trajectory Approach

Hyperbolic Graph Embeddings: a Survey and an Evaluation on Anomaly Detection

A Formal Descriptive Language for Learning Dynamics: A Five-Layer Structural Coordinate System

An Agentic AI Framework for Training General Practitioner Student Skills

LLaViDA: A Large Language Vision Driving Assistant for Explicit Reasoning and Enhanced Trajectory Planning

MatSpray: Fusing 2D Material World Knowledge on 3D Geometry

Prediction and Forecast of Short-Term Drought Impacts Using Machine Learning to Support Mitigation and Adaptation Efforts

Revisiting the Learning Objectives of Vision-Language Reward Models

What is Stochastic Supervenience?

When Does Learning Renormalize? Sufficient Conditions for Power Law Spectral Dynamics

AlignDP: Hybrid Differential Privacy with Rarity-Aware Protection for LLMs

From Priors to Predictions: Explaining and Visualizing Human Reasoning in a Graph Neural Network Framework

Interpretable Plant Leaf Disease Detection Using Attention-Enhanced CNN

MedNeXt-v2: Scaling 3D ConvNeXts for Large-Scale Supervised Representation Learning in Medical Image Segmentation

More Consistent Accuracy PINN via Alternating Easy-Hard Training

PermuteV: A Performant Side-channel-Resistant RISC-V Core Securing Edge AI Inference

Preventing AI Deepfake Abuse: An Islamic Ethics Framework

Securing Agentic AI Systems -- A Multilayer Security Framework

Adaptation of Agentic AI

Adversarial VR: An Open-Source Testbed for Evaluating Adversarial Robustness of VR Cybersickness Detection and Mitigation

AI-Driven Prediction of Cancer Pain Episodes: A Hybrid Decision Support Approach

Automatic Penalty Parameter Selection by Residual Whiteness Principle (RWP) and GCV for Full Waveform Inversion

Code-in-the-Loop Forensics: Agentic Tool Use for Image Forgery Detection

Decoding Fake Narratives in Spreading Hateful Stories: A Dual-Head RoBERTa Model with Multi-Task Learning

Design and Evaluation of Cost-Aware PoQ for Decentralized LLM Inference

Guiding Perception-Reasoning Closer to Human in Blind Image Quality Assessment

KineST: A Kinematics-guided Spatiotemporal State Space Model for Human Motion Tracking from Sparse Signals

Multi-scale Attention-Guided Intrinsic Decomposition and Rendering Pass Prediction for Facial Images

PrivateXR: Defending Privacy Attacks in Extended Reality Through Explainable AI-Guided Differential Privacy

SDFoam: Signed-Distance Foam for explicit surface reconstruction

TextEditBench: Evaluating Reasoning-aware Text Editing Beyond Rendering

The Evolution of Reranking Models in Information Retrieval: From Heuristic Methods to Large Language Models

Topic Modelling Black Box Optimization

Towards AI-Supported Research: a Vision of the TIB AIssistant

Using Gaussian Splats to Create High-Fidelity Facial Geometry and Texture

Value Under Ignorance in Universal Artificial Intelligence

Bayesian Updating of constitutive parameters under hybrid uncertainties with a novel surrogate model applied to biofilms

Enhancing Tree Species Classification: Insights from YOLOv8 and Explainable AI Applied to TLS Point Cloud Projections

Foundation Models in Biomedical Imaging: Turning Hype into Reality

Navigating Taxonomic Expansions of Entity Sets Driven by Knowledge Bases

Optimizing Agentic Language Model Inference via Speculative Tool Calls

Seeing Beyond Words: Self-Supervised Visual Learning for Multimodal Large Language Models

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