KAIST머신러닝
김기응Kee-Eung Kim
AIPR Lab
기계학습, 인공지능, 강화학습
- 논문
- 27
- 구성원
- 13
- 졸업생
- 49
논문 주제가 비슷한 연구실
- 2023–2026 논문
- 36
- T1 논문
- 25
- 구성원
- 13
- 박사 11 · 석사 2
- 졸업생
- 40
- 교수 6명 배출
KAIST 성영철 교수 연구실은 머신러닝 분야 연구실로, 연구실 홈페이지 기준 2023–2026년 논문 36편(T1 25편)을 발표했습니다. 현재 박사과정 11명, 석사과정 2명이 소속되어 있습니다. 졸업생은 40명입니다.
논문 실적
2023–2026 · 연구실 홈페이지 기준
연평균 · T1 비율
9.0 · 69%
102023
72024
82025
112026
T1T2워크숍기타등급은 학회·저널 분류이며 연구실 순위가 아닙니다.
자주 발표한 학회·저널
논문으로 본 연구 주제
논문 제목에서 찾은 주제예요. 최근 논문일수록 크게 반영돼요.
최근 논문
논문 36편
20268편
- NeurIPSWorkshop
Adaptive action chunking via multi-chunk Q value estimation
Yongjae Shin, Jongseong Chae, Seongmin Kim, Jongeui Park, and Youngchul Sung*
- NeurIPST1
Addressing exogeneous variability in cooperative multi-agent reinforcement learning
Seongmin Kim, Woohyeon Byeon, Jiwon Jeon, Seungyul Han, and Youngchul Sung
- NeurIPST1
AGiR: Mitigating gift over-reliance in mixed motive games
Woohyeon Byeon, Seongmin Kim, Jiwon Jeon, Woojun Kim, and Youngchul Sung
- COML Workshop on Agent BehaviorWorkshop
Align as act: Innovations-based reward decomposition for LLM agents
S. Rhee+, S. Bae+, J. Park, W. Jung, S. Lee, W. Lim and Y. Sung*
- ICMLT1
Constrained multi-objective reinforcement learning with max-min criterion
G. Park+, H. Nam+, W. Byeon, A. Leshem and Y. Sung*
- ICLRT1
Flow Actor-Critic for Offline Reinforcement Learning
Jongseong Chae, Jongeui Park, Yongjae Shin, Gyeongmin Kim, Seungyul Han, and Youngchul Sung*
- ICLRT1
Flow Matching with Injected Noise for Offline-to-Online Reinforcement Learning
Yongjae Shin, Jongseong Chae, Jongeui Park, and Youngchul Sung*
- AAMAST1
Generalized Per-Agent Advantage Estimation for Multi-Agent Policy Optimization
Seongmin Kim, Giseung Park, Woojun Kim, Jeewon Jeon, Seungyul Han*, and Youngchul Sung
비슷한 주제의 연구실
논문 주제 구성이 비슷한 연구실이에요.