머신러닝, 학회
ICLR 논문을 낸 국내 연구실
탑티어International Conference on Learning Representations. 2023년 이후 논문 537편, 연구실 205곳
이 학회에 논문을 낸 연구실
| 연구실 | 대학 | 탑티어 논문 | 전체 논문 | 구성원 | 비교 |
|---|---|---|---|---|---|
김형신 연구실김형신 교수모집 안내 | 서울대 | 9 | 21 | 23 | |
백성용 연구실백성용 교수신생 랩 | 한양대 | 14 | 21 | – | |
최윤재 연구실최윤재 교수 | KAIST | 26 | 43 | 21 | |
홍영준 연구실홍영준 교수 | 서울대 | 6 | 20 | 16 | |
컴퓨터 그래픽스, 컴퓨터 비젼, 로보틱스윤성의 교수모집 안내 | KAIST | 28 | 47 | – | |
대규모 회로 및 시스템 연구실김재준 교수 | 서울대 | 17 | 39 | – | |
통계적 추론 및 정보 이론 연구실김준모 교수모집 안내 | KAIST | 42 | 65 | – | |
정송 연구실정송 교수 | KAIST | 5 | 13 | 28 | |
언어 및 범용인공지능여진영 교수모집 안내 | 연세대 | 35 | 42 | 19 | |
웹 보안 및 개인정보 보호 연구실손수엘 교수 | KAIST | 8 | 22 | – | |
Computational Optimization Lab이남훈 교수 | POSTECH | 12 | 14 | 16 | |
Computer Vision Lab함범섭 교수모집 안내 | 연세대 | 17 | 24 | 16 | |
CSI Agent우홍욱 교수 | 성균관대 | 24 | 29 | 19 | |
GLOW Lab김승욱 교수신생 랩 | KAIST | 12 | 13 | 3 | |
IDEA Lab김용대 교수 | 서울대 | 17 | 22 | 16 | |
Inference and Information for Data Science Lab정혜원 교수 | KAIST | 11 | 20 | 1 | |
KAIST AIPR Lab김기응 교수 | KAIST | 19 | 21 | 1 | |
KAIST Visual AI Group성민혁 교수모집 안내 | KAIST | 32 | 40 | – | |
LearnData laboratory박호건 교수모집 안내 | 성균관대 | 20 | 34 | – | |
Machine Learning Lab이기복 교수모집 안내 | 연세대 | 12 | 14 | 22 |
최근 논문
- Process-Verified Reinforcement Learning for Theorem Proving via Lean
2026, 윤세영 연구실
- ProPerSim: Developing Proactive and Personalized AI Assistants through User-Assistant Simulation
2026, 조요한 연구실, 최윤재 연구실
- Prune-then-Quantize or Quantize-then-Prune? Understanding the Impact of Compression Order in Joint Model Compression
2026, 데이터 마이닝 연구실
- Pushing on Multilingual Reasoning Models with Language-Mixed Chain-of-Thought
2026, 언어 인지 및 피지컬 지능 연구실
- Queue Length Regret Bounds for Contextual Queueing Bandits
2026, 이다빈 연구실
- QWHA: Quantization-Aware Walsh-Hadamard Adaptation for Parameter-Efficient Fine-Tuning on Large Language Models
2026, 대규모 회로 및 시스템 연구실
- Radiometrically Consistent Gaussian Surfels for Inverse Rendering
2026, 컴퓨터 그래픽스, 컴퓨터 비젼, 로보틱스
- Rainbow Padding: Mitigating Early Termination in Instruction-Tuned Diffusion LLMs
2026, 인포메이션시스템즈
- RedacBench: Can AI Erase Your Secrets?
2026, AGI-LAB, KAIST
- Relational Feature Caching for Accelerating Diffusion Transformers
2026, Computer Vision Lab
- ReSplat: Degradation-agnostic Feed-forward Gaussian Splatting via Self-guided Residual Diffusion
2026, KAIST Visual Intelligence Lab
- ReTabAD: A Benchmark for Restoring Semantic Context in Tabular Anomaly Detection
2026, 효율적 기계학습 연구실
- Retaining Suboptimal Actions to Follow Shifting Optima in Multi-Agent Reinforcement Learning
2026, Machine Learning & Intelligent Control Lab. 기계학습 및 지능형제어 연구실
- Rethinking Benign Relearning: Syntax as the Hidden Driver of Unlearning Failures
2026, 인포메이션시스템즈
- Retrospective Sparse Attention for Efficient Long-Context Generation
2026, 대규모 회로 및 시스템 연구실
- RFEval: Benchmarking Reasoning Faithfulness under Counterfactual Reasoning Intervention in Large Reasoning Models
2026, 인공지능 및 빅데이터 시스템 연구실
- RL makes MLLMs see better than SFT
2026, 주재걸 연구실
- Robust and Interpretable Adaptation of Equivariant Materials Foundation Models via Sparsity-promoting Fine-tuning
2026, Visual Information Processing Lab, 주재걸 연구실
- Robust Multi-Objective Controlled Decoding of Large Language Models
2026, Active Generative Agents Lab
- RPM: Reasoning-Level Personalization for Black-Box Large Language Models
2026, 언어 기계 학습, 데이터인텔리전스




























