KAIST머신러닝
김기응Kee-Eung Kim
AIPR Lab
기계학습, 인공지능, 강화학습
- 논문
- 27
- 구성원
- 13
- 졸업생
- 49
이정우Jungwoo Lee
CML Lab
머신 러닝(자연어처리 Alignment, 강화학습, 신뢰가능한 AI), 양자머신러닝
논문 주제가 비슷한 연구실
- 2023–2026 논문
- 52
- T1 논문
- 20
- 구성원
- 28
- 박사 19 · 석사 9
- 졸업생
- 49
- 교수 9명 배출
서울대학교 이정우 교수 연구실은 머신러닝 분야 연구실로, 연구실 홈페이지 기준 2023–2026년 논문 52편(T1 20편)을 발표했습니다. 현재 박사과정 19명, 석사과정 9명이 소속되어 있습니다. 졸업생은 49명입니다.
논문 실적
2023–2026 · 연구실 홈페이지 기준
연평균 · T1 비율
13.0 · 38%
122023
112024
132025
162026
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 52편
20268편
- ICMLT1
A Regret Minimization Framework on Preference Learning in Large Language Models
Suhwan Kim*, Taehyun Cho*, Geon-Hyeong Kim, Yu Jin Kim, Youngsoo Jang, Moontae Lee, Jungwoo Lee
- AAAIT1
An Adaptive Sampling Framework for Diffusion-based Dataset Distillation with High Fidelity and Diversity
Sunbeom Jeong, Sehwan Kim, Hyeonggeun Han, Hyungjun Joo, Sangwoo Hong, Jungwoo Lee
- IEEE WCLT2
Beyond Prompts: Preserving Semantics in Diffusion-based Semantic Communication
Wonjung Kim, Nakyung Lee, Sangwoo Hong, Jungwoo Lee
- IEEE TIPT1
Bias Alleviation through Network Pruning for Sparse and Debiased Models
Sangwoo Hong, Sehwan Kim, Hyungjun Joo, Hyeonggeun Han, Jiyoon Shin, Yoav Wald, and Jungwoo Lee
- Quantum Information Processing
Binary integer programming for optimizing ebit cost in distributed quantum circuits with fixed module allocation
Hyunho Cha and Jungwoo Lee
- EMNLPT1
DCGC: Draft-Conditioned Global Correction for Complex Reasoning with Masked Diffusion Models
Minhae Oh, Nakyung Lee, Jungwoo Lee
- ACLT1
Efficient Process Reward Modeling via Contrastive Mutual Information
Nakyung Lee, Sangwoo Hong, and Jungwoo Lee
Federated Offline Reinforcement Learning with Heterogeneous Client Capacities via Progressive Distillation
Seungchan Yu, Kyungjae Lee, Jungchan Cho, and Jungwoo Lee
비슷한 주제의 연구실
논문 주제 구성이 비슷한 연구실이에요.