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
- DeepVideo-R1: Video Reinforcement Fine-Tuning via Difficulty-aware Regressive GRPO
2025, 기계학습 및 비전 연구실
- Delta Attention: Fast and Accurate Sparse Attention Inference by Delta Correction
2025, 황성주 연구실
- Delving into Large Language Models for Effective Time-Series Anomaly Detection
2025, 주재걸 연구실
- Diffusion Adaptive Text Embedding for Text-to-Image Diffusion Models
2025, 문일철 연구실
- Diffusion Classifiers Understand Compositionality, but Conditions Apply
2025, 오성준 연구실
- Diffusion-Driven Two-Stage Active Learning for Low-Budget Semantic Segmentation
2025, 언어 인지 및 피지컬 지능 연구실
- Diffusion Feature Field for Text-based 3D Editing with Gaussian Splatting
2025, 비주얼컴퓨팅 Lab
- Diffusion on Demand: Selective Caching and Modulation for Efficient Generation
2025, 정보신호처리연구실
- Disentangled Concepts Speak Louder Than Words: Explainable Video Action Recognition
2025, Visual & General Intelligence Lab (시각 및 범용 지능 연구실)
- Disentangled Representation Learning via Modular Compositional Bias
2025, 비전 및 학습 연구실
- Disentangling Hyperedges through the Lens of Category Theory
2025, 박찬영 연구실
- Distilling LLM Agent into Small Models with Retrieval and Code Tools
2025, 황성주 연구실
- Don't Let It Fade: Preserving Edits in Diffusion Language Models via Token Timestep Allocation
2025, 인공지능 및 빅데이터 시스템 연구실
- DPAIL: Training Diffusion Policy for Adversarial Imitation Learning without Policy Optimization
2025, KAIST AIPR Lab
- DP-LLM: Runtime Model Adaptation with Dynamic Layer-wise Precision Assignment
2025, 아키텍처 및 코드 최적화 연구실
- DualFocus: Depth from Focus with Spatio-Focal Dual Variational Constraints
2025, 영상 및 비디오 패턴 인식 연구실
- Dual-Path Temporal Decoder for End-to-End Multi-Object Tracking
2025, 김현섭 연구실
- Efficient Multi-bit Quantization Network Training via Weight Bias Correction and Bit-wise Coreset Sampling
2025, 지능 저전력 음성/영상 시스템 연구실
- Efficient Parametric SVD of Koopman Operator for Stochastic Dynamical Systems
2025, 윤세영 연구실
- ELDET: Early-Learning Distillation with Noisy Labels for Object Detection
2025, 박종우 연구실