김현우Hyunwoo Kim
COCO Lab
인간의 인지·발달에서 영감을 받아 언어모델의 추론·인지 능력을 연구하며, 합성 데이터·증류·자기개선을 통한 기계의 사회적 학습과 사람·에이전트를 이해하는 사회적 세계 모델링을 다룹니다.
- 논문
- 19
- 구성원
- 5
- 졸업생
- 0
Data Intelligence Lab
데이터 중심 AI, 책임감 있는 AI, 빅데이터-AI 융합, LLM
논문 주제가 비슷한 연구실
KAIST 황의종 교수 연구실은 데이터 마이닝 분야 연구실로, 연구실 홈페이지 기준 2023–2026년 논문 24편(T1 21편)을 발표했습니다. 현재 박사과정 7명, 석사과정 3명이 소속되어 있습니다. 졸업생은 16명입니다.
2023–2026 · 연구실 홈페이지 기준
연평균 · T1 비율
6.0 · 88%
논문 제목에서 찾은 주제예요. 최근 논문일수록 크게 반영돼요.
논문 24편
Classroom AI: Large Language Models as Grade-Specific Teachers
J. Oh, S. E. Whang, J. Evans, and J. Wang
DeFrame: Debiasing Large Language Models Against Framing Effects
K. Lim, S. Kim, and S. E. Whang
DialectLLM: A Dialect-Aware Dialog[ue] Generation Framework Beyond Standard American English
J. Oh, P. Vicinanza, T. Butler, S. E. Whang, D. Hong, and A. Namboori
Explanation Multiplicity in SHAP: Characterization and Assessment
H. Hwang, S. Lee, L. Rosenblatt, S. E. Whang, and J. Stoyanovich
Fair Class-Incremental Learning using Sample Weighting
J. Park*, M. Kim*, and S. E. Whang
GradMix: Gradient-based Selective Mixup for Robust Data Augmentation in Class-Incremental Learning
M. Kim, S. Hwang, and S. E. Whang
Harnessing Temporal Databases for Systematic Evaluation of Factual Time-Sensitive Question-Answering in Large Language Models
S. Kim, J. Wang, X. Xie, and S. E. Whang
Q-TIE: A Lightweight and Generalizable Re-ranking Framework for Temporal Information Retrieval
S. Kim, H. Kim, J. Bak, and S. E. Whang
논문 주제 구성이 비슷한 연구실이에요.
COCO Lab
인간의 인지·발달에서 영감을 받아 언어모델의 추론·인지 능력을 연구하며, 합성 데이터·증류·자기개선을 통한 기계의 사회적 학습과 사람·에이전트를 이해하는 사회적 세계 모델링을 다룹니다.
ML3 Lab
자연어처리, 대규모 언어모델, LLM 정렬 및 적응
Data Intelligence Lab
자연어처리, 대규모 언어모델, 데이터 사이언스, 딥러닝, 상식 추론 연구
Data Mining Lab
데이터 중심 AI, 딥러닝 기반 빅데이터 분석, 시계열 분석, 분산 딥러닝