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[Paper] 이상한 일반화와 귀납적 백도어: LLM을 손상시키는 새로운 방법
LLM은 일반화가 뛰어나기 때문에 유용합니다. 하지만 좋은 것이 과하면 안 될까요? 우리는 좁은 맥락에서 소량의 finetuning이 can dra...
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지속 학습을 위한 Agentic Memory 최대화 방법
지속적인 학습 LLM을 활용해 효과적인 엔지니어가 되는 방법을 배워보세요. “How to Maximize Agentic Memory for Continual Learning” 포스트가 처음으로 Towards…에 게재되었습니다.
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[Paper] Equivariance 강제의 단점과 Expressive Power 관점에서의 보완
Equivariant neural networks는 대칭을 inductive bias로 인코딩하고, 다양한 분야에서 강력한 empirical performance를 달성했습니다. 그러나 그들의 expressive power는…
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[Paper] SynthPix: 초고속 PIV 이미지 생성기
우리는 SynthPix, Particle Image Velocimetry (PIV)를 위한 합성 이미지 생성기를 소개한다. 이 시스템은 성능과 가속기에서의 병렬성에 중점을 두고 구현되었다.
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이 프로젝트 없이는 ML 포트폴리오를 만들지 마세요
채용 담당자들이 machine learning 포트폴리오에서 찾는 것 ‘Don’t Build an ML Portfolio Without These Projects’라는 글이 처음으로 Towards Data Science에 실렸습니다.
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[Paper] 그래프 기반 베이지안 최적화를 이용한 양자 회로 아키텍처 탐색 및 불확실성 보정 서러게이트
Quantum circuit design은 복잡하고 실제 세계 데이터에 대한 실용적인 quantum machine learning에 있어 핵심 병목 현상입니다. 우리는 automated framework를 제시하여 …
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[Paper] SWEnergy: SLM을 이용한 에이전시 이슈 해결 프레임워크의 에너지 효율에 관한 실증 연구
맥락. 소프트웨어 엔지니어링에서 LLM 기반 자율 에이전트는 대형 독점 모델에 의존해 로컬 배포가 제한됩니다. 이는 Small Language Models에 대한 관심을 촉발했습니다.
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AWS가 AI의 미래를 구축하는 방법
개요: AI 세계는 빠르게 움직이고 있으며, Amazon Web Services(AWS)가 그 미래의 많은 부분을 형성하고 있습니다. 강력한 인프라부터 유연한 도구까지, AWS는 inv...
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[Paper] WarmServe: 다중 LLM 서빙을 위한 원-대-다 GPU 사전 워밍업 활성화
공유 GPU 클러스터 내에서 여러 모델을 배포하는 것은 대규모 언어 모델(LLM) 서빙에서 자원 효율성을 향상시키는 데 유망합니다. 기존의 멀티-LLM …
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Defender for Endpoint에서 디바이스 온보딩
Microsoft Defender for Endpoint 소개 오늘날 급변하는 디지털 환경에서 조직은 보안을 유지하는 데 점점 더 큰 도전에 직면하고 있습니다.
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[Paper] 최적 SFC 임베딩을 위한 신경망의 동시 유전적 진화
조직이 컴퓨터 네트워크에 의존하는 것은 네트워크 프로그래머빌리티에 의해 가능해지며, 이는 일반적으로 Service Function Chaining을 통해 구현됩니다. 이러한 c...
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Generative AI 개발이 현대 디지털 혁신을 변화시키는 방법
Generative AI는 오늘날 디지털 환경을 형성하는 가장 파괴적인 기술 중 하나로 급속히 진화했습니다. 자동화된 콘텐츠 제작부터 지능형…