6일 전 · ai

[Paper] TableCache: 저지연 Text-to-SQL을 위한 Primary Foreign Key 기반 KV Cache 사전 계산

Text-to-SQL 작업에서 기존 LLM 기반 방법은 종종 프롬프트에 방대한 데이터베이스 스키마를 포함하여, 긴 컨텍스트 길이와 증가된 prefilling 비용을 초래합니다.

6일 전 · ai

[Paper] 잠재적 의도 추론: LLM 에이전트의 Attributional 자연어 추론

Attributional inference, 관찰된 행동 뒤에 있는 latent intentions를 예측하는 능력은 large language models에게 중요한 동시에 아직 충분히 탐구되지 않은 역량이다 ...

6일 전 · ai

[Paper] 행에서 추론으로: 스프레드시트 이해를 위한 Retrieval-Augmented Multimodal Framework

대규모 언어 모델(LLMs)은 수천 개의 숫자 행과 여러 연결된 시트가 포함된 대규모 기업 스프레드시트를 추론하는 데 어려움을 겪으며, 임베드…

6일 전 · ai

[Paper] TerraFormer: 정책 기반 검증자 피드백을 통해 파인튜닝된 LLM을 활용한 자동화 Infrastructure-as-Code

Infrastructure-as-Code (IaC)를 자동화하는 것은 어려우며, 대형 언어 모델(LLMs)은 종종 자연어(NL)로부터 잘못된 구성을 생성합니다. 우리는 …

6일 전 · ai

[Paper] 의사결정에서 양자화된 활성 성분을 활용한 Explainable AI의 새로운 접근법

인공지능(AI) 시스템은 분류 작업에서 좋은 성공을 보여왔습니다. 그러나 explainability의 부족은 특히 진정하고 중요한 도전 과제입니다.

6일 전 · ai

[Paper] Non-Ergodic 상황에서 Deep Reinforcement Learning을 위한 Model-Agnostic 솔루션

강화 학습(Reinforcement Learning, RL)은 머신러닝에서 중심적인 최적화 프레임워크로 남아 있습니다. RL 에이전트가 최적 솔루션에 수렴할 수 있지만, 정의는...

6일 전 · ai

[Paper] 회귀를 위한 커널 학습: 양자 어닐링 기반 스펙트럴 샘플링

양자 어닐링(QA)은 조합 최적화를 위해 개발되었지만, 실제 QA 장치는 유한 온도와 잡음 하에서 동작하며, 그들의 …

6일 전 · ai

‘Dataslows’에서 Dataflows로: Microsoft Fabric의 Gen2 성능 혁명

Dataflows는 Power BI/Microsoft Fabric에 데이터를 가져오는 데 있어 ‘가장 느리고 성능이 가장 낮은 옵션’이라고 올바르게 평가받아 왔습니다. 하지만 상황은 급속히 변하고 있습니다.

6일 전 · ai

[Paper] 신경 조합 최적화를 위한 인구 기반 아키텍처 활성화

Neural Combinatorial Optimization (NCO)는 주로 단일 후보 솔루션에 대해 한 번에 작동하는 정책, 일반적으로 neural networks, 을 학습하는 데 초점을 맞추어 왔습니다.

6일 전 · ai

[Paper] NEVO‑GSPT: Inflate 및 Deflate 연산자를 이용한 집단 기반 신경망 진화

신경망 아키텍처를 진화시키는 것은 계산적으로 많은 자원을 요구하는 과정이다. 전통적인 방법은 종종 대규모 아키텍처를 광범위하게 탐색해야 한다...

6일 전 · ai

우제스 햇빛 아래: 역사적 데이터가 기후 변화를 드러낼 때

더 긴 여름, 온화한 겨울: 프랑스 우제에서 연도별 온도 추세 분석. 게시물 “Under the Uzès Sun: When Historical Data Reveals the C…”

6일 전 · ai

[Paper] 학습자 맞춤형 프로그램 수리: 반복 편집 기반 검색 강화가 포함된 솔루션 생성기

프로그래밍 분야에서 대규모 언어 모델(LLMs)의 개발과 함께, 지능형 프로그래밍 코칭 시스템이 널리 주목받고 있습니다. How...