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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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[Paper] 알고리즘적 사고 이론
대형 언어 모델(LLMs)은 복잡한 추론 작업을 해결하는 데 매우 효과적인 것으로 입증되었습니다. 놀랍게도, 그들의 능력은 종종 i...
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[Paper] Generative AI for Self-Adaptive Systems: 최신 현황 및 연구 로드맵
Self-adaptive systems (SASs)는 변화와 불확실성을 처리하도록 설계되었으며, 네 가지 핵심 기능인 모니터링, 분석, pla...을 포함하는 피드백 루프를 통해 동작합니다.
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Saturn (YC S24) 시니어 AI 엔지니어를 채용합니다
번역할 텍스트를 제공해 주세요.
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[Paper] GraphBench: 차세대 그래프 학습 벤치마킹
그래프에 대한 머신러닝은 최근 분자 특성 예측 및 칩 설계와 같은 다양한 분야에서 인상적인 진전을 이루었습니다. 그러나 벤치...
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[Paper] 단계별 및 롤백 지원 운영 오케스트레이션을 통한 복잡한 문서 워크플로 자동화
Workflow automation은 일상적인 문서 관련 작업에서 상당한 생산성 향상을 약속합니다. 이전의 agentic systems는 개별 지시를 실행할 수 있지만, t...
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[Paper] TaskEval: Foundation-Model 작업을 위한 합성 평가
Hallucinations은 Foundation models (FMs)에 의존하는 애플리케이션을 만들 때 주요 우려 사항입니다. 이러한 미묘한 실패가 어디에서 어떻게 발생하는지 이해하는 것은 …
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[Paper] 실행 없이 카운팅: LLMs의 코드 복잡도 추론 평가
현대 GPU 소프트웨어 스택은 개발자에게 커널을 실행하기 전에 성능 병목 현상을 예측할 수 있는 능력을 요구한다; 부동소수점 워크로드를 잘못 판단하면 …
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프롬프트에서 자율 에코시스템으로: 5일 Google x Kaggle AI Agents 인텐시브에서의 나의 학습 여정
지난 5일 동안 저는 Google × Kaggle AI Agents Intensive Course를 수강했습니다 – “프롬프트를 더 잘 쓰는 방법을 배우는” 것에서 시작해 빠르게 확장된 여정이었습니다.
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자율 에이전트 데이터 방문
‘Autonomous Agents Visiting Data’ 표지 이미지 https://media2.dev.to/dynamic/image/width=1000,height=420,fit=cover,gravity=auto,format=auto/https%3A%2F%2Fdev-t...
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[논문] GRASP: 파라미터 효율적인 파인튜닝 및 견고한 추론을 위한 Grouped Activation Shared Parameterization of Transformers
Parameter-efficient fine-tuning (PEFT)은 대규모 사전 학습 모델에서 소수의 파라미터만 업데이트함으로써 전체 모델 적응에 대한 확장 가능한 대안을 제공합니다.