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연구실 소개
우리는 확장 가능하고, 효율적이며, 일반화 가능하고, 견고한 효율적인 AI 시스템을 구축합니다. 우리의 연구는 세 가지 핵심 기둥을 통해 기반 모델과 실제 배포 간의 격차를 해소하는 데 중점을 둡니다. 효율적인 구현 AI: 민첩하고 지능적인 물리적 에이전트를 위한 기반 모델(VLM/VLA) 확장. 데이터 중심 지능: 데이터 압축, 증류 및 합성을 통해 학습 효율성 극대화. 신뢰할 수 있고 확장 가능한 자율성: 복잡하고 동적인 환경에서 안전에 중요한 견고성과 다중 에이전트 협업 보장.
연구실 키워드
하이 임팩트 태그
AAAIIEEE AccessAppl. Sci.ESWAApJ
연구 키워드
알럼나이가 간 회사
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연도별 논문 인용수
인용 수
누적 수
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인용 50회 이상
연구실 논문 목록
Post Training Quantization for Efficient Dataset Condensation
2026 AAAI
Citation0
I-INR: Iterative Implicit Neural Representations
2026 AAAI
Citation0
Robustness of SAM: Segment Anything Under Corruptions and Beyond
2026 IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence (TPAMI)
Citation0
연구실 보유 특허
특허명기계학습 기반 이미지 복원 장치 및 방법
출원번호10-2024-0169006
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특허명네트워크 정형 데이터를 위한 상관관계 기반 데이터 증강 방법 및 장치
출원번호10-2024-0179313
공개번호데이터가 존재하지 않습니다
특허명신경망 기반 정지 영상 및 동영상 압축 모델의 은닉벡터 상관도 규제 학습
출원번호10-2023-0006555
공개번호데이터가 존재하지 않습니다
최근 3년간 연구실적 높은 연구실
