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[Paper] Data-Driven Methods와 AI를 활용한 Engineering Design: 도전 과제와 기회에 초점을 맞춘 체계적 문헌 검토
데이터의 가용성이 증가하고 계산 지능의 발전으로 인해 데이터 기반 방법(DDMs)의 제품 개발 적용이 가속화되었습니다.
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[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 ...
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[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 ...
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[논문] 프롬프트는 적게, 미소는 더 많이: 프롬프트 엔지니어링 대신 의미 엔지니어링을 활용한 MTP
AI-통합 프로그래밍은 대형 언어 모델(LLM)을 활용한 지능형 시스템 구축을 위한 기본 패러다임으로 부상하고 있습니다. 최근 접근 방식인 M...
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[Paper] SLMFix: 소형 언어 모델을 활용한 강화 학습 기반 오류 수정
Recent advancements in large language models (LLMs) have shown very impressive capabilities in code generation across many programming languages. However, even ... 최근 대형 언어 모델(LLM)의 최근 발전은 다양한 프로그래밍 언어에서 코드 생성에 매우 인상적인 능력을 보여주었습니다. 그러나, ...
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[Paper] 양자 오토인코더를 위한 신경망 구조 탐색
최근 몇 년간, 머신 러닝과 딥 러닝은 이미지 분류, 음성 인식, 그리고 이상 탐지와 같은 분야에서 l...에 의해 발전을 이끌어 왔습니다.
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[Paper] LLM 기반 커널 진화: Linux에서 드라이버 업데이트 자동화
Linux 커널 진화는 API/ABI 변경, 의미론적 변화, 보안 강화 업데이트를 통해 드라이버를 깨뜨립니다. 우리는 실행 가능한 코퍼스인 DRIVEBENCH를 소개합니다…
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[Paper] 타임 트래블: Git Bisect와 함께하는 LLM 지원 의미론적 행동 로컬라이제이션
우리는 대형 언어 모델(LLMs)을 Git bisect 프로세스에 통합하여 의미 기반 결함 위치 파악을 수행하는 새로운 프레임워크를 제시합니다. 기존의 bisect는 …
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[Paper] 개발자 행동 텔레메트리를 활용한 사전 필터링 코드 제안으로 LLM 지원 프로그래밍 최적화
대형 언어 모델(LLMs)은 AI 기반 코드 제안을 제공하기 위해 코드 편집기에 점점 더 많이 통합되고 있습니다. 그러나 이러한 제안 중 많은 부분이 무시되거나...
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[Paper] LLM 코드 제안 최적화: 피드백 기반 타이밍과 경량 상태 경계
대형 언어 모델(LLM)은 컨텍스트를 고려한 제안을 생성함으로써 코드 자동 완성을 혁신했습니다. 그러나 이러한 제안을 언제 제시할지 결정하는 것은 ...