· ai
[Paper] TeleDoCTR: 도메인 특화 및 맥락 기반 통신 트러블슈팅
Ticket troubleshooting은 티켓팅 시스템을 통해 보고된 문제를 분석하고 해결하는 과정을 의미합니다. 대규모 조직에서 …
-
- · ai
[Paper] 생산 라인 비용 최적화에 유전 알고리즘 활용
이 논문은 생산 라인에서 비용 최적 작업 스케줄링을 위한 유전 알고리즘(GA) 접근법을 제시한다. 시스템은 일련의 직렬 처리 작업 집합으로 구성된다.
- · ai
Data의 미래를 이끄는 비주류 직업
당신이 탐색해야 할 비전통적인 경력 경로들 ‘Off-Beat Careers That Are the Future Of Data’ 게시물이 처음으로 Towards Data Science에 게재되었습니다....
- · ai
[Paper] QSLM: 성능 및 메모리 인식 양자화 프레임워크와 계층적 탐색 전략을 활용한 스파이크 기반 언어 모델
대규모 언어 모델(Large Language Models, LLMs)은 높은 성능(예: 정확도) 덕분에 많은 자연어 작업을 해결하는 주요 AI 모델로 부상하고 있습니다…
- · ai
[Paper] IRPO: 강화 학습을 통한 Bradley‑Terry 모델 확장
Generative Reward Models (GRMs)는 interpretability, inference-time scalability 및 ... 때문에 reward modeling에서 상당한 연구 관심을 끌고 있습니다.
- · ai
[논문] Fast-weight Product Key Memory
현대 언어 모델의 시퀀스 모델링 레이어는 일반적으로 저장 용량과 계산 효율성 사이의 트레이드오프에 직면합니다. Softmax attention은 …
- · ai
[Paper] 스파이킹 신경망을 위한 삼요인 지연 학습 규칙
Spiking Neural Networks (SNNs)는 시공간 데이터에서 작동하는 동적 시스템이지만, 학습 가능한 매개변수는 종종 시냅스 가중치에만 제한됩니다, ...
- · ai
[Paper] 대규모 모델의 연합 맞춤화: 접근법, 실험 및 인사이트
이 기사에서는 대규모 모델의 연합 맞춤화를 탐구하고, 연합 학습 프레임워크 내에서 발생하는 주요 과제들을 강조합니다. 우리는…
- · ai
[Paper] 멀티 에이전트 협업 이름 바꾸기 리팩터링
AI 에이전트가 소프트웨어 개발에서 제공하는 가장 큰 가치는 개발자의 추론 및 행동 능력을 확장하는 데 있으며, 인간을 대체하는 것이 아닙니다...
- · ai
[Paper] RMAAT: 성상세포 영감을 받은 Memory Compression 및 Replay for Efficient Long-Context Transformers
self-attention 메커니즘의 quadratic complexity는 Transformer 모델을 긴 시퀀스에 적용하는 데 큰 장애가 됩니다. This work explores comp...
- · ai
[Paper] 보안·검증 가능·확장 가능한 다중 클라이언트 데이터 공유: Consensus-Based Privacy-Preserving Data Distribution
우리는 경량이며 사후 설정된 자율 프로토콜인 Consensus-Based Privacy-Preserving Data Distribution (CPPDD) 프레임워크를 제안한다. 이는 보안 다중 클라이언트를 위한 …
- · ai
[Paper] Revati: 투명한 GPU-Free Time-Warp 에뮬레이션 for LLM Serving
LLM을 효율적으로 배포하려면 수백 개의 서빙 구성을 테스트해야 하지만, GPU 클러스터에서 각각을 평가하는 데는 몇 시간이 걸리고 수천 달러의 비용이 듭니다.