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Generative AI가 클라우드 지원 운영을 혁신하는 방법: 실용적인 프레임워크
요약: 클라우드 지원은 더 이상 인력 문제가 아니라 인지 및 확장성 문제다. 클라우드 플랫폼이 복잡해짐에 따라, 지원 엔지니어는…
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[Paper] 합의에서 혼돈으로: RAFT 알고리즘에 대한 취약점 평가
최근 수십 년 동안, RAFT 분산 합의 알고리즘은 데이터 일관성과 장애 내성을 보장하면서 분산 시스템 생태계의 주요 기둥이 되었다.
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[Paper] 클러스터링이 복잡 네트워크의 관측 가능성 및 제어 가능성에 미치는 영향
다양한 분야에 걸친 시스템의 복잡성 및 상호 연결성이 증가함에 따라 복잡 네트워크, 특히 Scal…에 대한 연구에 대한 관심이 커지고 있습니다.
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새해, 같은 호기심, Tech에서 더 나은 구축
새해가 찾아왔고, 막연한 결심을 세우는 대신 시스템, 스킬, 서브스턴스에 더욱 집중하려 합니다. 작년은 기본을 배우는 데 집중했었습니다.
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통합 데이터 파이프라인이 현대 AI 인프라를 변혁하는 방법
시간이 지남에 따라 AI 모델의 개선 속도가 이를 지원하기 위한 파이프라인의 속도를 앞질렀습니다. 팀들은 더 복잡한 신호와 높은…
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2025년 및 그 이후에 클라우드 스킬이 중요한 이유
정리된 Markdown: Cloud Computing… 하늘에 있나요? !오해
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2025년 최고의: Generative AI를 DevOps 파이프라인에 통합
Generative AI는 AI의 하위 집합으로, 텍스트, 이미지 및 비디오와 같은 다양한 형태의 콘텐츠를 생성할 수 있는 새로운 기술입니다. Generative AI를 D…
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[Paper] 분산 양자 컴퓨팅 시스템을 위한 적응형 자원 오케스트레이션
단일 장치를 넘어 양자 컴퓨팅을 확장하려면 많은 양자 처리 유닛(QPUs)을 네트워킹하여 일관된 양자‑HPC 시스템을 구축해야 합니다. 우리는 Mod...
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[Paper] 자원 제한 클라이언트를 위한 Distributed Bilevel Optimization with Dual Pruning
대규모 모델이 개발됨에 따라, 기존의 distributed bilevel optimization algorithms는 low-resource clients에 직접 적용할 수 없습니다. 핵심 …
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[Paper] LLM 체크포인트/복원 I/O 전략 및 패턴 이해
LLM과 foundation model이 규모가 커짐에 따라, checkpoint/restore는 학습 및 추론에 있어 중요한 패턴이 되었습니다. 3D parallelism(tensor, pipeline, data)과 함께, ...
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[Paper] 블록체인 지원 부동산을 위한 문서 데이터 매칭
부동산 부문은 여전히 manual document handling 및 verification에 크게 의존하고 있어, processes가 비효율적이며 fraud에 취약합니다. 이 연구는…
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[Paper] 데이터 이질성 인식 클라이언트 선택을 위한 무선 네트워크에서의 연합 학습
Federated Learning (FL)은 모바일 엣지 디바이스를 클라이언트로 활용하여 로컬 데이터 프라이버시를 보장하면서 분산 모델을 공동으로 학습할 수 있게 합니다. H...