[Paper] Backpropagation-Free Feedback-Hebbian Network에 대한 Continual Learning Dynamics
Feedback-rich neural architectures는 이전 representations를 재생성하고 temporal context를 주입할 수 있어, 이를 strictly local synaptic 환경에 자연스러운 설정으로 만든다.
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클래식 CI/CD부터 agentic AI, self‑healing systems, platform engineering, 그리고 FinOps까지 — 2026년 초 현재 DevOps의 실제 상황입니다. 아직도...
데이터 변환, 스타 스키마 모델링, DAX 변동 분석을 단계별로 진행하며 그 과정에서 얻은 교훈을 공유합니다. 게시물 “Beyond the Flat...”
멀티코어 임베디드 시스템의 발전과 함께, 칩 온도와 지수적으로 연관된 누설 전력이 동적 전력 소비를 능가했습니다. Energy-aware ...
Few-for-many (F4M) 최적화는 최근 다목적 최적화 분야에서 새로운 패러다임으로 도입되었으며, 소수의 솔루션 집합을 찾아 효과적으로…
블룸버그가 iPhone Air를 애플 9월 행사에서 소개한 산업 디자이너가 이름이 공개되지 않은 AI 회사로 떠났다고 보도한 지 두 달 후, 블룸버그는 …
Anthropic는 제3자 애플리케이션이 공식 코딩 클라이언트인 Clau...를 스푸핑하는 것을 방지하는 엄격한 새로운 기술적 안전장치를 구현했음을 확인했습니다.
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Local search는 운영 연구와 조합 최적화에서 기본적인 방법입니다. 이는 다양한 도전적인 문제에 널리 적용되어 왔으며, inc...
우리는 샘플링된 point cloud의 proximity graphs에서 얕은 graph convolutional neural networks (GCNNs)의 훈련에 대한 이산‑연속 일관성을 연구한다.
대형 언어 모델(LLMs)은 사전 학습 데이터, 모델 아키텍처, 디코딩 행동의 차이에서 비롯되는 상보적인 강점을 보여준다. Inference...