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Retrieval-Augmented Generation (RAG) 이해하기
Large Language Models LLMs는 우리가 정보를 다루는 방식을 혁신했지만, 근본적인 한계가 있다: 그들의 지식은 ti...
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[Paper] D2M: 분산형, 프라이버시 보호, 인센티브 호환 데이터 마켓플레이스 for 협업 학습
협업 머신러닝 및 데이터 분석에 대한 수요가 증가함에 따라 프라이버시와 신뢰를 균형 있게 유지하는 보안 및 탈중앙화된 데이터 공유 프레임워크가 필요합니다.
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[Paper] 고차원 데이터 처리: 로컬 및 분산 환경에서 머신러닝 및 딥러닝 아키텍처 벤치마킹
이 문서는 빅 데이터 과정에서 구현된 실습 및 방법론의 순서를 보고합니다. 이는 처리부터 시작하는 워크플로우를 상세히 설명합니다...
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Cohere의 Rerank 4가 3.5 대비 컨텍스트 윈도우를 4배 확대해 에이전트 오류를 줄이고 엔터프라이즈 검색 정확도를 높인다
Rerank 3.5를 출시한 지 거의 1년이 지난 후, Cohere는 검색 모델의 최신 버전을 출시했으며, 이제 더 큰 컨텍스트 윈도우를 통해 에이전트가 정보를 찾는 데 도움을 줍니다.
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유리 상자 만들기: NetSuite가 AI에 신뢰를 설계하는 방법
Oracle NetSuite가 제공하는 내용입니다. 어떤 기업이 거의 30년 만에 가장 큰 제품 출시라고 말한다면, 귀 기울일 가치가 있습니다. 그 사람이 말할 때...
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새로운 재료가 마이크로일렉트로닉스의 에너지 효율을 높일 수 있다
새로운 재료를 기반으로 한 여러 active components를 컴퓨터 칩의 back end에 쌓아 올림으로써, 이 새로운 접근 방식은 c... 동안 낭비되는 에너지 양을 줄입니다.
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[Paper] 이기종 GPU 클러스터에서 DL 워크로드를 위한 하이브리드 학습 및 최적화 기반 동적 스케줄링
현대 클라우드 플랫폼은 대규모 딥러닝(DL) 워크로드를 점점 더 많이 호스팅하고 있으며, 높은 처리량과 낮은 지연 시간의 GPU 스케줄링을 요구합니다. 그러나, 증가하는 h...
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[Paper] 강화 학습을 이용한 다목적 최적화의 효율성 향상 탐구
최적화와 탐색 과정의 효율성은 여전히 도전 과제 중 하나이며, 이는 최적화 알고리즘의 성능과 사용에 영향을 미칩니다. Utilisin...
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옵트인 NVIDIA 소프트웨어, 데이터 센터 플릿 관리 가능
AI 인프라의 규모와 복잡성이 커짐에 따라, 데이터 센터 운영자는 성능, 온도 및 전력과 같은 요소에 대한 지속적인 가시성이 필요합니다.
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[Paper] Spatial Spiking Neural Networks가 효율적이고 견고한 시간 계산을 가능하게 한다
현대 머신 인텔리전스의 효율성은 최소한의 계산 비용으로 높은 정확도에 달려 있습니다. 스파이킹 뉴럴 네트워크(SNNs)에서는 시냅스 지연이 c...
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[Paper] 신경망에서의 명확한 표현: 의도성에 대한 정보이론적 접근
표현은 일상 경험 전반에 스며들어 있습니다. 소리를 나타내는 문자부터 디지털 파일을 인코딩하는 비트 문자열까지. 이러한 표현은 외부…
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[Paper] Gradient‑Based Planning을 위한 World Models에서 Train‑Test 격차 해소
World models와 model predictive control (MPC)를 결합하면 전문가 궤적의 대규모 데이터셋을 오프라인으로 학습할 수 있으며, 넓은 범위에 대한 일반화를 가능하게 합니다.