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[Paper] Tabular Foundation Models에 대한 Fine-Tuning 탐색

Tabular Foundation Models (TFMs)는 최근 구조화된 데이터에 대한 인‑컨텍스트 학습 능력이 강력함을 보여주었으며, 제로샷 성능이 t...와 비교할 만한 수준에 도달했습니다.

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[Paper] 텍스트‑투‑이미지 리더보드 뒤의 모델 식별

텍스트-투-이미지 (T2I) 모델은 점점 인기를 얻고 있으며, 온라인에서 AI 생성 이미지의 큰 비중을 차지하고 있습니다. 모델 품질을 비교하기 위해, 투표 기반 리더보드...

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[Paper] PersonalAlign: 개인화 GUI 에이전트를 위한 계층적 암시적 의도 정렬 및 장기 사용자 중심 기록

GUI 에이전트는 명시적이고 완료 지시 하에 강력한 성능을 보여왔지만, 실제 배포에서는 사용자의 보다 복잡한 구현에 맞추는 것이 필요합니다.

5일 전 · ai

[Paper] 대규모 최적화 모델 자동 공식화를 위한 LLM: 경량 Few-Shot 학습 접근법

Large-scale optimization은 현대 비즈니스 의사결정의 핵심 기반이다. 그러나 이러한 모델을 구축하는 데는 종종 많은 노동과 시간이 소요된다. We ad...

5일 전 · ai

[Paper] 프롬프트에서 프로토콜까지: 대형 언어 모델을 이용한 배터리 급속 충전

배터리 충전 프로토콜을 효율적으로 최적화하는 것은 각 evaluation이 느리고 비용이 많이 들며 non-differentiable이기 때문에 도전적입니다. 많은 기존 접근 방식은 …

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2026년 토픽 모델링 기법: 시드 모델링, LLM 통합, 데이터 요약

시드된 토픽 모델링, LLM과의 통합, 요약된 데이터에 대한 학습은 NLP 툴킷의 새로운 부분입니다. 포스트 “Topic Modeling Techniques for 202…”입니다.

5일 전 · ai

[Paper] 고성능 서버리스 컴퓨팅: HPC, AI 및 빅데이터를 위한 서버리스에 관한 체계적 문헌 검토

고성능 컴퓨팅, 인공지능, 빅데이터와 같은 대규모·연산 집약형 애플리케이션의 광범위한 배포가 …을 초래하고 있다.

5일 전 · ai

LLMs는 400년 동안 이어진 신뢰 사기다

1623년에 독일인 Wilhelm Schickard는 기계식 계산기의 최초 알려진 설계를 만들었다. 20년 후, Blaise Pascal은 ...

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[Paper] 클러스터 워크로드 할당: 자연어 처리를 활용한 시맨틱 소프트 어피니티

Cluster workload allocation은 종종 복잡한 구성을 필요로 하여 사용성 격차를 초래합니다. 이 논문은 semantic, intent‑driven scheduling paradigm을 소개합니다.

5일 전 · ai

머신은 실제로 데이터에서 어떻게 학습하는가?

아마도 모델이 어떻게 학습하는지를 진정으로 이해하기 전에 바로 scikit‑learn을 사용하면 안 되는 이유가 궁금할 것입니다. 핵심은 탄탄한 정신적 모델을 구축하는 것입니다.

5일 전 · ai

[Paper] LatencyPrism: 온라인 비침해 레이턴시 스컬프팅을 통한 SLO 보장 LLM 추론

LLM inference latency는 사용자 경험과 운영 비용을 결정적으로 좌우하며, SLO 제약 하에서 처리량에 직접적인 영향을 미칩니다. 짧은 latency spike도...

5일 전 · ai

[Paper] DP-FEDSOFIM: 차등 프라이버시 연합 확률적 최적화, 정규화된 Fisher Information Matrix 이용

Differentially private federated learning (DP-FL)은 프라이버시 예산이 엄격할 때, 프라이버시를 보존하기 위해 도입되는 압도적인 노이즈 때문에 수렴이 느려지는 문제를 겪는다.