6일 전 · ai

[Paper] 스파이킹 신경망에서 빠른 로컬 학습을 위한 Supervised Spike Agreement Dependent Plasticity

Spike-Timing-Dependent Plasticity (STDP)는 스파이킹 신경망(SNN)에 대한 생물학적으로 기반한 학습 규칙을 제공하지만, 정확한 스파이크 타이밍에 의존한다...

6일 전 · it

Salesforce, Microsoft와 Google과 워크플레이스 AI 경쟁 속에서 새로운 Slackbot AI 에이전트 출시

Salesforce는 화요일에 회사의 워크플레이스 어시스턴트인 Slackbot의 완전히 재구축된 버전을 출시했으며, 이를 단순한 알림 도구에서 …로 변모시켰다.

6일 전 · it

왜 Sakana AI의 큰 승리가 기업 에이전트의 미래에 중요한가

인상적인 성과로, 일본 스타트업 Sakana AI의 코딩 에이전트 ALE‑Agent가 최근 AtCoder Heuristic Contest AHC058에서 1위를 차지했으며, 이는 복잡한 코딩…

1주 전 · ai

[Paper] 당신은 내 감정을 이해하나요?: Therapy Chatbots에서 검증된 공감

Conversational agents는 정신 치료 경로에서 지원 도구로 점점 더 많이 사용되고 있으며, 이는 사회에 큰 영향을 미칩니다. 특히, empathy는 핵심 요소입니다.

1주 전 · ai

[Paper] 재귀 스파이킹 신경망에서 Spike‑Timing‑Dependent Plasticity를 안정화하기 위한 수면 기반 Homeostatic Regularization

Spike-timing-dependent plasticity (STDP)는 스파이킹 신경망 (SNN)을 위한 생물학적으로 타당한 학습 메커니즘을 제공한다; 그러나 Hebbian weight update…

1주 전 · ai

[Paper] Large Language Models를 통한 Event-based Context와 Confidence를 이용한 Zero-shot ADL Recognition 개선

스마트 홈에서 IoT 센싱 장치가 수집한 데이터를 처리하여 일상 생활 활동(Activities of Daily Living, ADLs)을 비침해적인 센서 기반으로 인식하는 것은 응용을 지원한다.

1주 전 · ai

[Paper] 계층적 온라인 스케줄링을 이용한 에너지 효율적인 Split Inference와 Progressive Transmission

Device‑edge 협업 추론은 Deep Neural Networks (DNNs)에서 accuracy, latency 및 energy consumption 사이의 근본적인 trade‑off에 직면합니다. Current scheduling…

1주 전 · ai

[Paper] SecureCAI: 주입 저항형 LLM 어시스턴트 for 사이버 보안 운영

Large Language Models는 Security Operations Centers에 변혁적인 도구로 등장했으며, automated log analysis, phishing triage, 그리고 malware …을 가능하게 합니다.

1주 전 · ai

[Paper] 확률 미분 방정식의 완전 분해

우리는 지정된 시간 의존적 주변 분포를 가진 모든 stochastic differential equation이 세 구성 요소로 분해될 수 있음을 보여준다: 고유한 s...

1주 전 · ai

[Paper] 튜닝 프리 Visual Effect Transfer 비디오 간

우리는 RefVFX라는 새로운 framework을 제시한다. 이 framework은 복잡한 temporal effects를 reference video에서 target video 또는 image로 feed‑forward manner로 전달한다.

1주 전 · ai

[Paper] MHLA: Token-Level Multi-Head를 통한 Linear Attention의 표현력 복원

Transformer 아키텍처가 많은 분야를 장악하고 있지만, 그 이차적인 self-attention 복잡도는 대규모 응용에서의 사용을 방해한다. Linear attention ...

1주 전 · ai

[Paper] 노력과 성능의 균형을 위한 최적의 Learning Rate Schedule

효율적으로 배우는 방법을 학습하는 것은 생물학적 에이전트에게는 근본적인 도전 과제이며 인공 에이전트에게는 점점 더 큰 관심사이다. 효과적으로 배우기 위해, 에이전트는 ...