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[Paper] AI TA를 속이는 방법: LLM 코드 평가에서 학술적 탈옥에 대한 체계적 연구
대규모 언어 모델(Large Language Models, LLMs)을 코드 평가를 위한 자동 채점자로 사용하는 것이 학술 환경에서 점점 더 보편화되고 있습니다. 그러나 그들의 신뢰성...
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[Paper] 공자 코드 에이전트: 산업 규모의 오픈소스 AI 소프트웨어 엔지니어
실제 AI 소프트웨어 엔지니어링은 대규모 저장소를 논리적으로 탐색하고, 긴 세션 전후 및 세션 내에서 지속적인 메모리를 유지할 수 있는 코딩 에이전트를 요구한다, 그리고…
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[Paper] 스트립된 바이너리 분석을 위한 크로스모달 검색 모델
LLM-agent 기반 binary code analysis는 취약점 탐지를 포함한 다양한 소프트웨어 보안 시나리오에서 상당한 잠재력을 보여주었습니다.
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2025년에 AI가 IVF 성공률을 변화시키는 방법
소개: IVF 여정이 AI와 만나다. 인생의 가장 큰 미스터리 중 하나인, 작은 배아가 건강한 아기로 성장하도록 돕는 방법을 파워…
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[Paper] D2M: 분산형, 프라이버시 보호, 인센티브 호환 데이터 마켓플레이스 for 협업 학습
협업 머신러닝 및 데이터 분석에 대한 수요가 증가함에 따라 프라이버시와 신뢰를 균형 있게 유지하는 보안 및 탈중앙화된 데이터 공유 프레임워크가 필요합니다.
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[Paper] 고차원 데이터 처리: 로컬 및 분산 환경에서 머신러닝 및 딥러닝 아키텍처 벤치마킹
이 문서는 빅 데이터 과정에서 구현된 실습 및 방법론의 순서를 보고합니다. 이는 처리부터 시작하는 워크플로우를 상세히 설명합니다...
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[Paper] 이기종 GPU 클러스터에서 DL 워크로드를 위한 하이브리드 학습 및 최적화 기반 동적 스케줄링
현대 클라우드 플랫폼은 대규모 딥러닝(DL) 워크로드를 점점 더 많이 호스팅하고 있으며, 높은 처리량과 낮은 지연 시간의 GPU 스케줄링을 요구합니다. 그러나, 증가하는 h...
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[Paper] 강화 학습을 이용한 다목적 최적화의 효율성 향상 탐구
최적화와 탐색 과정의 효율성은 여전히 도전 과제 중 하나이며, 이는 최적화 알고리즘의 성능과 사용에 영향을 미칩니다. Utilisin...
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[Paper] 신경망에서의 명확한 표현: 의도성에 대한 정보이론적 접근
표현은 일상 경험 전반에 스며들어 있습니다. 소리를 나타내는 문자부터 디지털 파일을 인코딩하는 비트 문자열까지. 이러한 표현은 외부…
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[Paper] Gradient‑Based Planning을 위한 World Models에서 Train‑Test 격차 해소
World models와 model predictive control (MPC)를 결합하면 전문가 궤적의 대규모 데이터셋을 오프라인으로 학습할 수 있으며, 넓은 범위에 대한 일반화를 가능하게 합니다.
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[논문] LISN: 언어 지시형 사회적 내비게이션과 VLM 기반 컨트롤러 조정
human-robot coexistence를 향해, socially aware navigation은 mobile robots에게 중요합니다. 그러나 이 분야에 대한 기존 연구들은 주로 path efficiency에 초점을 맞추고 있습니다.
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[Paper] FALCON: 연속 흐름을 위한 소수 단계 정확한 가능도
열역학적 평형 상태에서 분자 상태를 확장 가능하게 샘플링하는 것은 통계 물리학에서 오래된 도전 과제입니다. Boltzmann Generators가 이 문제에 접근합니다.