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데이터베이스 처리에 문화 지능 구축: 패턴 인식 도전
데이터베이스 처리에 Cultural Intelligence를 구축하기: Pattern Recognition Challenge
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[Paper] 1001 LoC의 이야기: 잠재 런타임 오류 기반 사양 합성을 통한 대규모 프로그램 검증
대규모 소프트웨어 및 하드웨어 시스템의 완전 자동 검증은 형식 방법(formal methods)의 성배라고 할 수 있습니다. Large language models (LLMs)는 최근…
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스냅샷 및 데이터 복구: 벡터 데이터베이스: Qdrant 클러스터
개요: Qdrant 스냅샷의 유효성을 수동으로 자주 테스트하는 것이 매우 중요합니다. 벡터‑데이터베이스는 전통적인 SQL 데이터베이스만큼 견고하지 않으므로...
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Blocking은 스펙트럼이며 Error Code가 아니다
차단에 대한 인식 대부분의 팀은 차단을 다음과 같이 생각합니다: - 403 응답 - CAPTCHA 페이지 - 명시적인 “Access Denied” 화면 현대 웹사이트는 종종 …
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LLVM AI 툴 정책: 인간이 루프에 참여
번역하려는 텍스트를 제공해 주시면 한국어로 번역해 드리겠습니다.
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프로그래머가 아닌 기여자들이 코드를 기여할 필요는 없습니다
번역할 텍스트를 제공해 주시면 한국어로 번역해 드리겠습니다.
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ADK에서 멀티 에이전트 패턴을 위한 개발자 가이드
2025년 12월 16일
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HTDP 스터디 블로그
이 블로그는 2019–2024년의 많은 과거 시험과 HTDP / Racket 강의 규칙에서 추출한 포괄적인 학습 가이드이며, evaluation, function design 등에 중점을 둡니다,…
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[Paper] LLM 기반 코드 생성을 위한 학습 데이터 최적화의 효과성에 관한 실증 연구
대형 언어 모델(LLMs)은 코드 생성에서 눈에 띄는 진전을 이루었으며, 이는 주로 고품질 코드 데이터셋의 가용성에 의해 효과적으로 촉진되었습니다.
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발칸을 위한 마켓플레이스 구축은 템플릿 문제가 아니다
소개 사람들이 “classifieds marketplace”라는 말을 들으면 보통 listings, filters, categories, messages — 그리고 뒤에서 작동하는 ready‑made script를 떠올립니다.
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TPU vs GPU: 구글 클라우드에서 LLM 훈련을 위한 실전 성능 테스트
소개 대규모 언어 모델(LLM)이 규모를 지속적으로 확대함에 따라, 학습에 사용되는 기본 하드웨어가 가장 중요한 요소가 되었습니다.