Frequency Dynamic Convolutions for Sound Event Detection
机构 * KAIST（韩国科学技术院）
Comments Ph. D. Dissertation in English(KAIST)
高校专区
Korea Advanced Institute of Science and Technology（韩国科学技术院）
Three-dimensional Deep Shape Optimization with a Limited Dataset
机构 * Cho Chun Shik Graduate School of Mobility, Korea Advanced Institute of Science and Technology（Cho Chun Shik 移动研究生院，韩国科学技术院） ； Narnia Labs（Narnia 实验室）
Ask Optimal Questions: Aligning Large Language Models with Retriever's Preference in Conversation
机构 * Korea University（韩国大学） ； KAIST AI（韩国科学技术院人工智能研究中心） ； Seoul National University（首尔国立大学） ； AIGEN Sciences（AIGEN科学）
Comments NAACL 2025 (findings)
Debiasing Online Preference Learning via Preference Feature Preservation
机构 * KAIST（韩国科学技术院） ； Google Cloud AI Research（谷歌云人工智能研究） ； Yonsei University（延世大学）
Comments 20 page, 20 figures
Deontological Keyword Bias: The Impact of Modal Expressions on Normative Judgments of Language Models
机构 * KAIST AI（韩国科学技术院人工智能研究所）
Comments 20 pages including references and appendix; To appear in ACL 2025 main conference
Autonomous Robotic Radio Source Localization via a Novel Gaussian Mixture Filtering Approach
机构 * Faculty of Engineering and Applied Sciences（工程与应用科学学院） ； Cranfield University（克兰菲尔德大学） ； Jet Propulsion Laboratory（喷气推进实验室） ； California Institute of Technology（加州理工学院） ； Cho Chun Shik Graduate School of Mobility（Cho Chun Shik 移动研究生院） ； Korea Advanced Institute of Science and Technology（韩国科学技术院）
TexTailor: Customized Text-aligned Texturing via Effective Resampling
机构 * KAIST Daejeon, South Korea（韩国庆北国立大学）
Comments Submitted to ICLR 2025
ConfPO: Exploiting Policy Model Confidence for Critical Token Selection in Preference Optimization
机构 * Korea Advanced Institute of Science and Technology (KAIST)（韩国科学技术院） ； University of Illinois Urbana-Champaign (UIUC)（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； Korea University（韩国大学）
Comments ICML 2025
Social Bias Benchmark for Generation: A Comparison of Generation and QA-Based Evaluations
机构 * KAIST（韩国科学技术院）
Comments ACL-Findings 2025
Lightweight Dataset Pruning without Full Training via Example Difficulty and Prediction Uncertainty
机构 * Kim Jaechul Graduate School of AI, KAIST, Seoul, South Korea（金 Jaechul人工智能研究生院，韩国科学技术院，首尔）
Neural Functions for Learning Periodic Signal
机构 * TelePIX ； LG CNS ； Arizona State University（亚利桑那州立大学） ； KAIST（韩国科学技术院）
Monet: Mixture of Monosemantic Experts for Transformers
机构 * Korea University（韩国大学） ； KAIST（韩国科学技术院） ； AIGEN Sciences（AIGEN科学）
MD-ViSCo: A Unified Model for Multi-Directional Vital Sign Waveform Conversion
机构 * Kim Jaechul Graduate School of AI, KAIST, South Korea（金在拙人工智能研究生院，韩国科学技术院）
Comments Main paper (16 pages, 5 figures). Paper submitted for review. Code available at https://github.com/fr-meyer/MD-ViSCo
Self-Training Elicits Concise Reasoning in Large Language Models
机构 * KAIST AI（韩国科学技术院人工智能研究所）
Comments 26 pages, 10 figures, 23 tables. Accepted to Findings of ACL 2025
FlickerFusion: Intra-trajectory Domain Generalizing Multi-Agent RL
机构 * Yonsei University（延世大学） ； KAIST AI（韩国科学技术院人工智能研究所）
Comments ICLR 2025
CoCoA-Mix: Confusion-and-Confidence-Aware Mixture Model for Context Optimization
机构 * Urban Robotics Lab, School of Electrical Engineering, Korea Advanced Institute of Science and Technology, Republic of Korea（乌尔班机器人实验室，电气工程学院，韩国科学技术院，大韩民国）
Comments 8 pages, 5 figures; accepted at ICML 2025
TV-LiVE: Training-Free, Text-Guided Video Editing via Layer Informed Vitality Exploitation
机构 * KAIST AI（韩国科学技术院人工智能研究所） ； University of Seoul（首尔大学）
Robust 3D Shape Reconstruction in Zero-Shot from a Single Image in the Wild
机构 * POSTECH ； Department of Electrical Engineering, POSTECH（电气工程系，POSTECH） ； KAIST（韩国科学技术院） ； Department of Mechanical Engineering, KAIST（机械工程系，KAIST） ； School of Computing, KAIST（计算学院，KAIST）
Comments Accepted to CVPR 2025, Project Page: https://ZeroShape-W.github.io
FontAdapter: Instant Font Adaptation in Visual Text Generation
机构 * KAIST（韩国科学技术院） ； General Robotics（通用机器人） ； Seoul National University（首尔国立大学）
Comments Project page: https://fontadapter.github.io/
Opt-Out: Investigating Entity-Level Unlearning for Large Language Models via Optimal Transport
机构 * KAIST AI（韩国科学技术院人工智能研究所） ； Hyundai Motor Company（现代汽车公司）
Comments ACL 2025 Main
TMT: Tri-Modal Translation between Speech, Image, and Text by Processing Different Modalities as Different Languages
机构 * Integrated Vision and Language Lab., School of Electrical Engineering, Korea Advanced Institute of Science and Technology (KAIST)（整合视觉与语言实验室，电气工程学院，韩国科学技术院（KAIST）） ； Language Technologies Institute, Carnegie Mellon University（语言技术研究所，卡内基梅隆大学）
Comments IEEE TMM
Flex-TravelPlanner: A Benchmark for Flexible Planning with Language Agents
机构 * School of Computing（计算机学院） ； KAIST（韩国科学技术院）
MMS-LLaMA: Efficient LLM-based Audio-Visual Speech Recognition with Minimal Multimodal Speech Tokens
机构 * Integrated Vision and Language Lab, KAIST, South Korea（集成视觉与语言实验室，韩国科学技术院）
Comments Accepted at Findings of ACL 2025. The code and models are available https://github.com/JeongHun0716/MMS-LLaMA
Not All Options Are Created Equal: Textual Option Weighting for Token-Efficient LLM-Based Knowledge Tracing
机构 * KAIST（韩国科学技术院）
Comments 11 pages
High-speed control and navigation for quadrupedal robots on complex and discrete terrain
机构 * Robotics & Artificial Intelligence Lab, KAIST, Daejeon, Korea（机器人与人工智能实验室，韩国KAIST）
Journal ref Science Robotics 10.102 (2025): eads6192
S3D: Sketch-Driven 3D Model Generation
机构 * KAIST（韩国科学技术院） ； Seoul National University（首尔国立大学）
Comments Accepted as a short paper to the GMCV Workshop at CVPR'25
MoBluRF: Motion Deblurring Neural Radiance Fields for Blurry Monocular Video
机构 * School of Electrical Engineering, Korea Advanced Institute of Science and Technology（韩国科学技术院电子工程学院） ； Department of Imaging Science, GSAIM, Chung-Ang University（Chung-Ang大学成像科学系）
Comments Accepted to IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence (TPAMI), 2025. The first two authors contributed equally to this work (equal contribution). The last two authors are co-corresponding authors. Please visit our project page at https://kaist-viclab.github.io/moblurf-site/
Mamba Drafters for Speculative Decoding
机构 * KAIST（韩国科学技术院） ； Amazon AGI（亚马逊人工智能实验室） ； Seoul National University（首尔国立大学）
Exploring In-context Example Generation for Machine Translation
机构 * KAIST AI（韩国科学技术院人工智能研究所） ； Jeonbuk National University（全州国立大学）
Comments Accepted to ACL 2025 Findings
Guiding Reasoning in Small Language Models with LLM Assistance
机构 * KAIST AI（韩国科学技术院人工智能研究所） ； LG AI Research（LG人工智能研究院）
Comments 20 pages, 12 figures, 9 tables
