KAIST머신러닝
황성주Sung Ju Hwang
MLAI Lab
기계학습, 인공지능
- 논문
- 103
- 구성원
- 32
- 졸업생
- 35
논문 주제가 비슷한 연구실
- 2023–2026 논문
- 16
- T1 논문
- 16
- 구성원
- 7
- 박사 7 · 석사 0
- 졸업생
- 6
서울대학교 송현오 교수 연구실은 머신러닝 분야 연구실로, 연구실 홈페이지 기준 2023–2026년 논문 16편(T1 16편)을 발표했습니다. 현재 박사과정 7명, 석사과정 0명이 소속되어 있습니다. 졸업생은 6명입니다.
논문 실적
2023–2026 · 연구실 홈페이지 기준
연평균 · T1 비율
4.0 · 100%
52023
32024
52025
32026
T1T2워크숍기타등급은 학회·저널 분류이며 연구실 순위가 아닙니다.
논문으로 본 연구 주제
논문 제목에서 찾은 주제예요. 최근 논문일수록 크게 반영돼요.
최근 논문
논문 16편
20263편
- ICMLT1
Identifiable Token Correspondence for World Models
Youngin Kim*, Ray Sun*, Inho Kim, Bumsoo Park, Hyun Oh Song
- EMNLPT1
Q-Strata: Hierarchical Bit Allocation for Mixed-Precision Quantization of Mixture-of-Experts LLMs
Deokjae Lee, Sihun Chu, Hyun Oh Song
- ICMLT1
Rule2DRC: Benchmarking LLM Agents for DRC Script Synthesis with Execution-Guided Test Generation
Jinuk Kim, Junsoo Byun, Donghwi Hwang, Seong-Jin Park, Hyun Oh Song
20255편
- ICMLT1
GuidedQuant: Large Language Model Quantization via Exploiting End Loss Guidance
Jinuk Kim, Marwa El Halabi, Wonpyo Park, Clemens JS Schaefer, Deokjae Lee, Yeonhong Park, Jae W. Lee, Hyun Oh Song
- NeurIPST1
KVzip: Query-Agnostic KV Cache Compression with Context Reconstruction
Jang-Hyun Kim, Jinuk Kim, Sangwoo Kwon, Jae W. Lee, Sangdoo Yun, Hyun Oh Song
- TMLRT1
Large-Scale Targeted Cause Discovery via Learning from Simulated Data
Jang-Hyun Kim, Claudia Skok Gibbs, Sangdoo Yun, Hyun Oh Song, Kyunghyun Cho
- NeurIPST1
Learning to Better Search with Language Models via Guided Reinforced Self-Training
Seungyong Moon, Bumsoo Park, Hyun Oh Song
- NeurIPST1
Q-Palette: Fractional-Bit Quantizers Toward Optimal Bit Allocation for Efficient LLM Deployment
Deokjae Lee, Hyun Oh Song
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