윤세영 교수 연구실
Statistical Inference Lab
한국과학기술원 · 인공지능대학원
이 랩은 대학원생을 모집하고 있어요
연구실에 관심 있는 학생은 홈페이지의 application page(Notion 기반 지원 포털)를 참고하도록 안내함. KAIST 김재철AI대학원 입학 필요.
아래 교수·홈페이지 링크에서 컨택 방법을 확인하세요.
교수 소개
윤세영 교수
교수 홈페이지·논문소개
윤세영 교수가 이끄는 OSI(Optimization and Statistical Inference) 연구실은 KAIST 김재철AI대학원 서울 홍릉캠퍼스에 위치하며, 이론적 분석을 바탕으로 학습 알고리즘의 효율성과 일반화 성능을 이해·개선하는 연구를 수행한다. 강화학습 이론부터 대규모 언어모델 최적화·증류, 생성 AI, 멀티모달 머신러닝까지 폭넓은 주제를 다룬다.
연구 키워드
최근 논문
- Beyond Second-Order Information: Paid Logistic Regression with Noisy Features새 논문프리프린트arXiv (Cornell University) · 10월 9일
- Conversation Is a Two-Body Problem: Dyadic Evaluation of Full-Duplex Dialogue Models프리프린트arXiv (Cornell University) · 10월 6일
- Pivot-SD: Efficient Self-Distillation for Masked Diffusion Language Models프리프린트arXiv (Cornell University) · 10월 2일
OpenAlex 기준 · 저자 소속이 이 대학으로 확인된 논문이에요
대표 논문
- Mixture-of-Recursions: Learning Dynamic Recursive Depths for Adaptive Token-Level ComputationNeurIPS · 2025
- KLASS: KL-Guided Fast Inference in Masked Diffusion ModelsNeurIPS (Spotlight) · 2025
- Flex-Judge: Text-Only Reasoning Unleashes Zero-Shot Multimodal EvaluatorsNeurIPS · 2025
- DistiLLM-2: A Contrastive Approach Boosts the Distillation of LLMsICML (Oral) · 2025
- MoHAVE: Mixture of Hierarchical Audio-Visual Experts for Robust Speech RecognitionICML · 2025
- DistiLLM: Towards Streamlined Distillation for Large Language ModelsICML · 2024
- Hard Prompts Made Interpretable: Sparse Entropy Regularization for Prompt Tuning with RLACL (Oral) · 2024
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Low-Confidence Remasking Traps Flexibility: Realizing Arbitrary-Order Potential for Diverse Rollouts in Diffusion LLMs프리프린트arXiv (Cornell University) · 9월 28일겹치는 주제: Topic Modeling
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