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UNIST인공지능대학원신생 랩

AI Cognition Optimization with Reinforcement & Exploration (AI-CORE) Lab. 지능 최적화 및 강화학습 연구실

장영수 조교수 (Youngsoo Jang)

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“We are looking for self-motivated graduate students and interns to join our team. If you are passionate about”

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탑티어 논문
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전체 논문
10
구성원
10
연구실 소개

이 연구실은 LLM의 선호도 기반 최적화와 안전한 강화학습 미세조정, 상황에 따라 추론 여부를 조절하는 정책 학습을 연구합니다. 또한 자기 질문과 궤적 평가를 활용한 LLM 에이전트 개선, 사고 정보를 활용한 영상 캡션 생성도 다룹니다. 강화학습에서는 오프라인에서 온라인으로의 학습 전환, 안전한 모방 학습, 다중 관점 상태 표현과 다양한 환경에서의 로봇 지시 수행을 연구합니다.

AI가 최신 논문을 바탕으로 생성한 연구실 소개예요

연구실 홈페이지의 소개

Reinforcement Learning for LLMs: Optimizing Large Language Models and developing LLM-based agents. Artificial Superintelligence: Pushing the boundaries towards more general and robust intelligence. Vision-Language-Action (VLA) Models: Integrating multi-modal perception with embodied action. Reinforcement Learning for Advanced Robotics: Applying intelligent optimization to next-generation robotic systems. Industrial AI: Transforming complex industrial problems into AI-driven optimization solutions.

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연구 분야
대규모 언어 모델강화학습AI 안전·정렬비디오 이해추천·검색학습 이론·최적화

Reinforcement Learning · Large Language Models (LLMs) · LLM Agent · Industrial AI · Physical AI

컨택 준비
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홈페이지에서 읽은 구성원

  • 석박통합과정 3명
  • 석사과정 1명
  • 학부 인턴 6명
  • 졸업생 4명
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연도별 논문
자주 내는 학회

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