<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom" xmlns:content="http://purl.org/rss/1.0/modules/content/"><channel><title>Sampling Gate on TechLLM</title><link>https://techllm.github.io/tags/sampling-gate/</link><description>Recent content in Sampling Gate on TechLLM</description><generator>Hugo</generator><language>ko</language><lastBuildDate>Sun, 25 Oct 2026 07:34:12 +0900</lastBuildDate><atom:link href="https://techllm.github.io/tags/sampling-gate/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>시험에서 확인하지 않은 곳에 오류가 있어도, 로봇이 그곳에 갈 수 있는지에 따라 위험이 달라진다는 점을 연구했습니다.</title><link>https://techllm.github.io/posts/an-enclosed-mode-is-a-gauge-choice-topology-relative-to-reach-in-certi/</link><pubDate>Sun, 25 Oct 2026 07:34:12 +0900</pubDate><guid>https://techllm.github.io/posts/an-enclosed-mode-is-a-gauge-choice-topology-relative-to-reach-in-certi/</guid><description>이 논문은 sampling gate가 확인하는 것은 도달 가능한 질의 집합 R에서의 모델뿐이며, 그 밖의 차이는 gate만으로 판별할 수 없다는 점을 보인다. 따라서 위험은 위상 구조 자체보다 오류 영역이 유능한 계획기의 실제 도달 범위와 겹치는지에 달려 있다. 열린 고리의 틈이 계획기 쪽을 향하면 blind model의 play cost가 0.999에서 γ=0.15일 때 0.001로 줄지만, 같은 폭의 숨은 틈에서는 1.116으로 유지된다.</description></item></channel></rss>