머신러닝, 학회
NeurIPS 논문을 낸 국내 연구실
탑티어Neural Information Processing Systems. 2023년 이후 논문 502편, 연구실 200곳
이 학회에 논문을 낸 연구실
UNIST 장영수 교수신생 랩모집 안내
탑티어 8전체 10구성원 10
강화학습학습 이론·최적화
| 연구실 | 대학 | 탑티어 논문 | 전체 논문 | 구성원 | 비교 |
|---|---|---|---|---|---|
 컴퓨터 그래픽스 및 가시화 연구실박진아 교수모집 안내 | KAIST | 6 | 20 | 8 | |
 비주얼 컴퓨팅 연구실주한별 교수모집 안내 | 서울대 | 21 | 22 | 23 | |
 컴퓨팅 메모리 구조 연구실유승주 교수 | 서울대 | 12 | 15 | 15 | |
 정송 연구실정송 교수 | KAIST | 5 | 13 | 28 | |
 천둥 연구실이재진 교수 | 서울대 | 16 | 31 | – | |
 머신 인텔리전스 연구실정교민 교수 | 서울대 | 44 | 57 | 17 | |
 기계 지능 연구실오태현 교수모집 안내 | KAIST | 45 | 76 | – | |
 인간 중심 컴퓨터 시스템 연구실이영기 교수모집 안내 | 서울대 | 13 | 36 | – | |
 언어 및 데이터지능 연구실황승원 교수 | 서울대 | 64 | 74 | – | |
 학습 및 의사결정 시스템 연구실양인순 교수 | 서울대 | 5 | 21 | – | |
 정보 및 지능 연구실김용준 교수모집 안내 | POSTECH | 3 | 23 | 16 | |
 정보 및 통신 연구실이시현 교수 | KAIST | 2 | 30 | 17 | |
 웹 보안 및 개인정보 보호 연구실손수엘 교수 | KAIST | 8 | 22 | – | |
 AI Cognition Optimization with Reinforcement & Exploration (AI-CORE) Lab. 지능 최적화 및 강화학습 연구실장영수 교수신생 랩모집 안내 | UNIST | 8 | 10 | 10 | |
 Brain and Machine Intelligence Lab권민혜 교수 | 성균관대 | 4 | 19 | 8 | |
 Changwook Jeong Research Group. 정창욱 연구 그룹정창욱 교수모집 안내 | UNIST | 3 | 4 | 29 | |
 Computational Control Engineering Lab (CoCEL)한수희 교수 | POSTECH | 3 | 36 | – | |
 Computer Vision Lab함범섭 교수모집 안내 | 연세대 | 17 | 24 | 16 | |
 네트워크 컴퓨팅 및 Connected AI 연구실이경한 교수 | 서울대 | 3 | 34 | 30 | |
 Data and Adaptive Intelligence Systems Lab윤수식 교수신생 랩 | 고려대 | 20 | 26 | 21 |
최근 논문
- 3D Interaction Geometric Pre-training for Molecular Relational Learning
2025, 박찬영 연구실
- AccuQuant: Simulating Multiple Denoising Steps for Quantizing Diffusion Models
2025, Computer Vision Lab
- Active Test-time Vision-Language Navigation
2025, Computer Vision Lab (CVLAB), 김승룡 연구실
- AcuRank: Uncertainty-Aware Adaptive Computation for Listwise Reranking
2025, 언어 및 데이터지능 연구실
- Adaptive Inference-Time Scaling via Cyclic Diffusion Search
2025, 머신러닝 & 마인드 랩
- AdaSTaR: Adaptive Data Sampling for Training Self-Taught Reasoners
2025, 윤세영 연구실
- Adjusting Initial Noise to Mitigate Memorization in Text-to-Image Diffusion Models
2025, 인지머신러닝 연구실
- A Generalized Binary Tree Mechanism for Private Approximation of All-Pair Shortest Distances
2025, Algorithmic Foundations of Data Science Lab
- A Gradient Guidance Perspective on Stepwise Preference Optimization for Diffusion Models
2025, 인공지능 및 머신러닝 연구실
- Aligning Text to Image in Diffusion Models is Easier Than You Think
2025, 예종철 연구실
- AliO: Output Alignment Matters in Long-Term Time Series Forecasting
2025, Embedded AI Lab
- An Analysis of Concept Bottleneck Models: Measuring, Understanding, and Mitigating the Impact of Noisy Annotations
2025, Computational Optimization Lab
- Approximate Gradient Coding for Distributed Learning with Heterogeneous Stragglers
2025, 무선통신 및 정보시스템 연구실
- Automated Model Discovery via Multi-modal & Multi-step Pipeline
2025, 기계 지능 연구실
- AVCD: Mitigating Hallucinations in Audio-Visual Large Language Models through Contrastive Decoding
2025, 멀티모달 인공지능 연구실
- Axial Neural Networks for Dimension-Free Foundation Models
2025, 프로그래밍 언어 및 기계학습 원리 연구실, 이주호 연구실
- Backpropagation-Free Test-Time Adaptation via Probabilistic Gaussian Alignment
2025, Efficient Machine Intelligence Lab @ Korea University
- Balanced Conic Rectified Flow
2025, Visual intelligence
- Blockwise Flow Matching: Improving Flow Matching Models For Efficient High-Quality Generation
2025, 기계학습 및 비전 연구실
- BlurGuard: A Simple Approach for Robustifying Image Protection Against AI-Powered Editing
2025, Computer Vision Lab (CVLAB), 신뢰가능한 인공지능 연구실