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[Paper] Direct Encoding 재검토: 정적 이미지용 학습 가능한 Temporal Dynamics for Spiking Neural Networks
내재된 시간적 역학이 없는 정적 이미지를 처리하는 것은 스파이킹 뉴럴 네트워크(SNNs)에 대한 근본적인 과제로 남아 있습니다. 직접 훈련된 SNN에서는 정적...
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[Paper] Symbolic Regression의 현재 과제: 최적화, 선택, 모델 단순화, 그리고 벤치마킹
Symbolic Regression (SR)은 변수들 간의 관계를 설명하는 수학적 표현식을 발견하는 것을 목표로 하는 회귀 방법이며, 종종…
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[Paper] Morphling: 대규모에서 빠르고, 결합된, 유연한 GNN 훈련
Graph Neural Networks (GNNs)는 불규칙하고 메모리 바인드된 그래프 탐색과 규칙적이며 연산 집약적인 밀집 연산을 결합함으로써 근본적인 하드웨어 과제를 제시한다.
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[Paper] In-context 역최적성: 공정 디지털 트윈을 위한 선호 기반 접근법
Digital Twins (DTs)는 복잡한 사회기술 시스템에서 자율적인 의사결정자로 점점 더 많이 활용되고 있다. 이들의 수학적으로 최적의 결정은 종종 차이를 보인다.
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왜 AI 정렬은 더 나은 평가에서 시작되는가
평가하지 않으면 정렬할 수 없습니다. “Why AI Alignment Starts With Better Evaluation”라는 게시물이 처음으로 Towards Data Science에 게재되었습니다....
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[Paper] Biomedical 및 Bioacoustic 신호 분석에서 향상된 Temporal Modeling을 위한 Parallel Delayed Memory Units
고급 deep learning 아키텍처, 특히 recurrent neural networks (RNNs)는 audio, bioacoustic 및 biomedical signal 분석에 널리 적용되어 왔습니다.
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AI와 정신 건강에 대한 새로운 연구를 위한 자금 지원
OpenAI는 AI와 정신 건강의 교차점에서 연구를 위해 최대 200만 달러의 보조금을 제공하고 있습니다. 이 프로그램은 실제 위험을 연구하는 프로젝트를 지원합니다.
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[Paper] Delta Sum Learning: 빠르고 전역적인 수렴을 위한 Gossip Learning 접근법
Federated Learning은 보안 및 계산상의 이점 때문에 distributed learning에 널리 사용되는 접근 방식입니다. 강력한 디바이스가 네트워크에 등장하면서...
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[Paper] 산업과 함께하는 온라인 다기관 연구 수준 소프트웨어 엔지니어링 코스 교육 - 경험 보고서
Covid는 온라인 교육과 학습을 받아들일 수 있게 만들었고, 학생들, 교수진, 그리고 산업 전문가 모두가 이 방식을 편안하게 여기고 있습니다. 이러한 편안함은…
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[Paper] MEGConformer: Conformer 기반 MEG 디코더를 이용한 강인한 음성 및 음소 분류
우리는 LibriBrain 2025 PNPL 대회를 위해 Conformer 기반 디코더를 제시하며, 두 가지 기본적인 MEG 작업인 Speech Detection과 Phoneme Classification을 목표로 합니다....
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[Paper] BackportBench: 자동 패치 백포팅을 위한 다국어 벤치마크
많은 현대 소프트웨어 프로젝트는 새로운 기능과 보안 패치를 통합하기 위해 빠르게 진화합니다. 사용자가 의존성을 보다 안전한 버전으로 업데이트하는 것이 중요합니다.
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[Paper] Tangram: GPU 메모리 재사용 및 어피니티를 통한 Serverless LLM 로딩 가속
Serverless Large Language Models (LLMs)은 ‘pay-as-you-go’ 가격 모델을 가능하게 함으로써 AI 서비스를 배포하기 위한 비용 효율적인 솔루션으로 부상했습니다.