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Wan-Video가 Replicate에 올린 Wan-2.2-I2v-Fast 모델 초보자 가이드
Wan-Video가 Replicate에 올린 “Wan-2.2‑I2v‑Fast 모델 초보자 가이드”의 표지 이미지 https://media2.dev.to/dynamic/image/width=1000,height=420,fit=cover,g...
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IDP vs OCR: 실제 차이점과 왜 중요한가
OCR가 실제로 하는 일 OCR, 또는 Optical Character Recognition는 인쇄된 텍스트나 손글씨를 기계가 읽을 수 있는 문자로 변환합니다. 그것이 전부입니다. 그것은 r…에 초점을 맞춥니다.
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[Paper] DynaFix: 실행 수준 동적 정보를 기반으로 한 반복적 자동 프로그램 복구
Automated Program Repair (APR)은 버그가 있는 프로그램에 대해 자동으로 올바른 패치를 생성하는 것을 목표로 합니다. 최근 large language models (LLMs)를 활용한 접근 방식은...
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[Paper] 코드 언어 모델의 지역화된 보정 불확실성
대규모 언어 모델(LLMs)은 자연어 프롬프트로부터 복잡한 소스 코드를 생성할 수 있습니다. 그러나 LLMs은 사용자가 기대하는 것과 다른 출력을 생성할 수 있습니다.
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[Paper] E-prop를 딥 네트워크에 일반화
Recurrent networks는 일반적으로 backpropagation through time (BPTT)으로 학습됩니다. 그러나 BPTT는 네트워크 내 모든 상태의 히스토리를 저장해야 하며 t...
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[Paper] PackKV: LLM-인식 손실 압축을 통한 KV 캐시 메모리 풋프린트 감소
Transformer 기반 대형 언어 모델(LLMs)은 다양한 실용 애플리케이션에서 놀라운 잠재력을 입증했습니다. 그러나, 긴 컨텍스트 추론…
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머신러닝 어드벤트 캘린더 보너스 1: Excel에서 AUC
AUC는 선택된 임계값과 무관하게 모델이 양성을 음성보다 얼마나 잘 순위 매기는지를 측정합니다. The post The Machine Learning “Advent Calendar” Bonus 1: AUC...
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곡선 아래의 에이전트 (AUC)
귀하의 에이전트 기반 솔루션이 실제로 더 나은지 이해하기 위해 Towards Data Science에 처음 게재된 “Agents Under the Curve AUC” 포스트…
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WTF는 Synthetic Data Generation이 뭐야?
이게 뭐야: Synthetic Data Generation Edition 아, 로봇이 실제와 거의 비슷한 가짜 데이터를 생성할 수 있는 세상에 살아가는 즐거움이란. 그것은…
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내 에이전트 시스템은 강력해 보이지만 단지 산업 쓰레기에 불과하다
이번 주말 메모가 다소 늦었습니다. 현재 Deep Data Analyst 프로젝트의 1단계가 실패했기 때문입니다. 그래서 약속했던 Data Analyst Agent를 계속 진행할 수 없습니다…
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2025년 AI Agent 컨퍼런스 궁극 가이드
2025년 AI 에이전트 컨퍼런스 궁극 가이드 AI가 지속적으로 진화하고 산업을 혁신함에 따라, AI 에이전트—작업을 자율적으로 수행하는 소프트웨어 프로그램—는 ...
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[Paper] TESO Tabu 향상된 시뮬레이션 최적화: 노이즈 블랙박스 문제
시뮬레이션 최적화(SO)는 종종 노이즈가 섞인 평가, 높은 계산 비용, 그리고 복잡하고 다중모달인 탐색 환경으로 인해 어려움을 겪는다. 이 논문은 …