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[Paper] 다윗과 골리앗: 소형 모델이 하드웨어 설계에서 Agentic AI로 큰 성공을 거둘 수 있을까?
Large Language Model(LLM) 인퍼런스는 막대한 컴퓨팅과 에너지를 요구하여 도메인 특화 작업을 비용이 많이 들고 지속 가능하지 않게 만든다. foundation models가 계속 스케일링함에 따라…
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[Paper] Multi-LLM 협업을 통한 약물 추천
보건 의료가 확장 가능하고 신뢰할 수 있는 clinical decision support를 위해 AI를 점점 더 활용함에 따라, 모델 추론의 신뢰성을 보장하는 것이 여전히 중요한 과제로 남아 있습니다.
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[Paper] Meta-Learning을 통한 Quantum Optimization, Quantum Sequence Model 활용
Quantum Approximate Optimization Algorithm (QAOA)는 근시일 양자 프로세서에서 조합 최적화 문제를 해결하기 위한 선도적인 접근 방식입니다. 어떻게…
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[Paper] 아비트리지: 효율적인 추론을 위한 이점 인식 추측
Modern Large Language Models는 긴 Chain of Thoughts를 통해 인상적인 추론 능력을 달성하지만, 추론 중에 상당한 computational cost가 발생합니다.
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최근 돌파구: ‘Netflix Replay’ AI 기술
개요: 좋아하는 TV 프로그램을 binge‑watching하면서, 시청 기록과 선호도를 기반으로 AI가 다가오는 각 에피소드를 얼마나 즐길 수 있을지 예측해준다고 상상해 보세요.
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[Paper] 플러그‑앤‑플레이 홈오스테이틱 스파크: 제로 코스트 가속을 통한 SNN 훈련의 패러다임 전반
스파이킹 뉴럴 네트워크는 이벤트 구동 연산, 희소 활성화, 그리고 하드웨어 효율성을 제공하지만, 학습은 종종 수렴이 느리고 안정성이 부족합니다. 우리는 ...
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[Paper] 사실성 및 투명성은 RAG가 필요로 하는 전부다! Self-Explaining Contrastive Evidence Re-ranking
이 확장 초록은 Self-Explaining Contrastive Evidence Re-Ranking (CER)이라는 새로운 방법을 소개합니다. 이 방법은 사실 증거를 중심으로 검색을 재구성합니다 by f...
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[Paper] 문법 기반 시퀀스 정렬을 통한 진화적 아키텍처 탐색
표현력이 풍부한 탐색 공간에서의 Neural architecture search (NAS)는 계산적으로 어려운 문제이지만, 자동으로 복잡한 …를 발견할 잠재력을 가지고 있다.
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[논문] Nex-N1: Agentic Models Trained via a Unified Ecosystem for Large-Scale Environment Construction
대형 언어 모델(Large Language Models, LLMs)이 수동적인 응답자에서 자율 에이전트로 진화함에 따라 학습 패러다임에 근본적인 전환이 필요합니다—정적…
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[Paper] LLMs는 단어보다 더 많이 안다: Syntax, Metaphor & Phonetics를 활용한 장르 연구
대규모 언어 모델(LLMs)은 다양한 언어 관련 작업에서 놀라운 잠재력을 보여주지만, 그들이 더 깊은 언어적 특성을 포착하는지 여부는…
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[Paper] CARL: 멀티스텝 에이전트를 위한 Critical Action Focused Reinforcement Learning
환경과의 다중 상호작용을 통해 복잡한 작업을 수행할 수 있는 에이전트는 인기 있는 연구 방향으로 떠올랐습니다. 그러나 이러한 ...
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로봇들의 연휴 소원 성취: NVIDIA Jetson 플랫폼, 고성능 Edge AI를 축제 가격에 제공
개발자, 연구원, 취미 활동가, 그리고 학생들은 이번 시즌 휴가 쇼핑에서 한 바이트를 절약할 수 있습니다. NVIDIA가 NVIDIA Jet에 대한 특별 할인을 공개했기 때문입니다.