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[Paper] BalLOT: 균형 k-means 클러스터링 with optimal transport
우리는 균형 잡힌 k-means 클러스터링의 근본적인 문제를 고려한다. 특히, 우리는 교대 최소화에 대한 optimal transport 접근법을 소개한다.
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[Paper] 실수는 인간의 본성: 발표된 AI 논문에서 오류를 체계적으로 정량화하는 LLM 분석
출판된 AI 논문에는 얼마나 많은 실수가 포함되어 있을까요? Peer-reviewed 출판물은 새로운 연구와 지식이 구축되는 기반을 형성합니다. 오류가 …
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[Paper] NICE: 신경 암시적 두경부 모델을 이용한 악교정 수술 예측
Orthognathic surgery는 dentofacial skeletal 변형을 교정하여 occlusal 기능과 facial aesthetics를 향상시키는 중요한 중재입니다. 정확한…
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[Paper] 자연어 요약은 마이크로서비스 아키텍처에서 LLM에 의한 다중 저장소 버그 로컬라이제이션을 가능하게 한다
멀티 리포지토리 마이크로서비스 아키텍처에서 버그 로컬라이제이션은 자연어 버그 보고서와 코드 사이의 의미 격차 때문에 어려우며, LLM ...
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[Paper] EventQueues: AI 가속기에서 뇌 시뮬레이션을 위한 자동미분 가능한 스파이크 이벤트 큐
스파이킹 뉴럴 네트워크(SNNs)는 계산 신경과학 및 뉴로모픽 머신 러닝(ML)의 핵심이며, 효율적인 시뮬레이션과 그래디언트 기반 …
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Cursor를 사용해 내 iOS 앱에 새 기능을 추가하는 단계별 프로세스
Cursor는 코드를 작성하는 데는 뛰어나지만 디자인에 관해서는 그리 좋지 않습니다. The post The Step-by-Step Process of Adding a New Feature to My IOS App with Cursor appe...
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[Paper] 저자원 언어 방언 컴파일러를 위한 Bootstrapping Fuzzers, Language Models 활용
MLIR와 같은 현대의 확장 가능한 컴파일러 프레임워크는 도메인 특화 언어 다이얼렉트를 빠르게 생성할 수 있게 합니다. 그러나 이러한 유연성은 정확성을 보장하기 어렵게 만듭니다.
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[Paper] 의료 질문-답변 시스템 최적화: Fine-Tuned와 Zero-Shot Large Language Models를 활용한 RAG Framework 비교 연구
의료 질문‑응답(QA) 시스템은 대형 언어 모델(LLMs)의 발전으로 혜택을 볼 수 있지만, LLM을 임상 분야에 직접 적용하는 것은 도전 과제를 안고 있다.
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[Paper] Prompting Science Report 4: 가상 놀이: 전문가 페르소나는 사실 정확도를 향상시키지 않는다
이는 비즈니스, 교육 및 정책 리더들이 AI와 함께 작업하는 기술적 세부 사항을 이해하도록 돕는 일련의 짧은 보고서 중 네 번째이며, ri...
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[Paper] Wasserstein Evolution : 진화적 최적화를 위상 전이로서
이 논문은 진화 계산과 통계 물리학 사이에 새로운 연결을 설정하고, 진화 최적화를 위상 전이로 형식화함으로써…
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[Paper] 모호한 지식: 전이성 및 분할이 없는 정보
나는 정보에 대한 경제 모델에서 전이성(transitivity)과 분할 구조(partition structure)의 표준 가정을 완화하여 모호한 지식(vague knowledge)을 형식화한다: 비전이성(non‑transitive) indistin…
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[Paper] 들었는가, 아니면 중단됐는가? 성별, 방해, 그리고 감정적 어조 in U.S. Supreme Court Oral Arguments
이 연구는 미국 대법원 구두 변론 중 중단이 변호인들의 발언의 의미 내용과 감정적 톤을 어떻게 형성하는지를 조사한다, with a f...