1주 전 · ai

[Paper] RosettaSpeech: 단일 언어 데이터에서 제로샷 음성‑음성 번역

The scarcity of parallel speech corpora critically hampers speech-to-speech translation (S2ST), often forcing reliance on complex, multi-stage pipelines. This p...

1주 전 · ai

[Paper] 대형 오디오 언어 모델에서 오디오 토큰 압축을 향하여

대형 오디오 언어 모델(LALM)은 음성 인식부터 일반 오디오 이해에 이르기까지 다양한 작업에서 인상적인 성능을 보여줍니다. 어떻게…

1주 전 · ai

[Paper] TrafficLens: 다중 카메라 트래픽 비디오 분석 LLM 활용

Traffic cameras are essential in urban areas, playing a crucial role in intelligent transportation systems. Multiple cameras at intersections enhance law enforc... 교통 카메라는 도시 지역에서 필수적이며, 지능형 교통 시스템에서 중요한 역할을 합니다. 교차로에 여러 대의 카메라를 설치하면 법 집행을 강화합니다...

1주 전 · ai

[Paper] SpaceX: 개발자 생산성을 위한 SPACE 모델을 활용한 메트릭 탐색

이 실증적 연구는 결정론적이며 단일 차원적인 생산성 휴리스틱의 한계를 밝히기 위해 SPACE 프레임워크를 운영함으로써 ...

1주 전 · ai

[논문] 잔차 하이브리드 양자‑클래식 모델을 위한 읽기 측면 바이패스

Quantum machine learning (QML)은 컴팩트하고 표현력이 풍부한 표현을 제공할 것을 약속하지만, 측정 병목 현상—좁은 양자‑클래식 읽기…에 시달린다.

1주 전 · ai

[Paper] 사전 학습으로 이득 얻기: 깨끗한 라벨 없이도 강인한 학습

Training deep networks with noisy labels leads to poor generalization and degraded accuracy due to overfitting to label noise. Existing approaches for learning ... 노이즈가 있는 레이블로 딥 네트워크를 학습하면 레이블 노이즈에 과적합하여 일반화 성능이 저하되고 정확도가 떨어집니다. 기존의 학습 접근법은 ...

1주 전 · ai

[Paper] 순위 강화 이상 탐지: 능동 학습 지원 어텐션 적대적 이중 오토인코더 사용

Advanced Persistent Threats (APTs)는 은밀하고 장기적인 특성 때문에 사이버 보안에서 상당한 도전을 제기합니다. 현대의 감독 학습 방법은 …

1주 전 · ai

[Paper] Java에서 자동화된 단위 테스트 생성 및 평가를 위한 LLMs: AgoneTest Framework

Unit testing은 소프트웨어 개발에서 필수적이지만 자원이 많이 소모되는 단계로, 개별 코드 유닛이 올바르게 작동하는지를 보장합니다. 이 논문은 Agone을 소개합니다.

1주 전 · ai

[Paper] NNGPT: 대형 언어 모델을 활용한 AutoML 다시 생각하기

Building self-improving AI systems remains a fundamental challenge in the AI domain. We present NNGPT, an open-source framework that turns a large language mode...

1주 전 · ai

[Paper] QiMeng-Kernel: 매크로 사고 마이크로 코딩 패러다임 for LLM 기반 고성능 GPU 커널 생성

고성능 GPU 커널을 개발하는 것은 AI와 과학 컴퓨팅에 매우 중요하지만, 전문가 수준의 정교한 설계에 의존하고 성능 예측이 어려워 여전히 도전적인 과제입니다.

1주 전 · ai

[Paper] Stragglers Can Contribute More: Uncertainty-Aware Distillation for Asynchronous Federated Learning [Paper] 지연자도 더 많이 기여할 수 있다: 비동기 연합 학습을 위한 불확실성 인식 증류

비동기 연합 학습(FL)은 최근 효율성과 확장성을 높인다는 점에서 주목받고 있으며, 로컬 클라이언트가 모델 업데이트를 ...​

1주 전 · ai

[Paper] ParaBlock: 대규모 언어 모델을 위한 통신‑계산 병렬 블록 좌표 연합 학습

연합 학습(Federated Learning, FL)은 프라이버시를 보호하는 학습 패러다임으로 광범위하게 연구되어 왔습니다. 최근에는 연합 블록 좌표 하강법(federated block coordinate descent) 스킴이 ...