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[Paper] 수렴 보장을 통한 Neural Unrolling 기반 진화 학습
수작업으로 만든 휴리스틱에서 데이터 기반 진화 알고리즘으로의 전환은 근본적인 딜레마에 직면한다: 신경 가소성을 희생하지 않으면서 …
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[Paper] REMODEL-LLM: C 코드를 Java로 변환하기 위해 LLM 사용
C 코드에서 Java 코드로의 자동 번역은 악명 높게 어려운 작업이며, 근본적인 패러다임 전환(절차적 …)에서 비롯되는 도전 과제로 가득합니다.
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[Paper] AutoFSM: IR 및 SystemC 기반 테스트를 통한 FSM 코드 생성을 위한 다중 에이전트 프레임워크
대형 언어 모델(LLMs)의 코드 생성 분야에서의 급속한 발전과 함께, 이들의 하드웨어 설계 적용이 점점 더 주목받고 있습니다. 그러나, e...
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[Paper] CIS 벤치마크 스캔 결과 시각화
본 논문에서는 보안 스캔 결과의 고급 분석 및 시각화를 제공하는 웹 애플리케이션인 GraphSecure를 소개합니다. GraphSecure는 사용자가…
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[논문] RollMux: Phase-Level Multiplexing for Disaggregated RL Post-Training
롤아웃-트레이닝 분리(disaggregation)는 강화학습(RL) 사후 훈련의 표준 아키텍처로 부상하고 있으며, 메모리 바운드 롤아웃과 컴퓨트 바운드…
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[Paper] 커버리지만으로는 충분하지 않다: SBFL 기반 인사이트, 수동 생성 테스트 vs. 자동 생성 테스트
테스팅 단계는 소프트웨어 개발의 필수적인 부분이지만, 수동으로 테스트 케이스를 만드는 것은 시간 소모적일 수 있습니다. 결과적으로, 점점 더 필요성이 커지고 있습니다.
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[Paper] 빠른 코드 반복을 위한 GPU‑네이티브 컴파일의 이론적 기반
현재 AI 코드 생성 시스템은 컴파일, 실행 및 테스트 단계에서 CPU‑GPU 데이터 전송으로 인한 상당한 지연 병목 현상을 겪고 있습니다.
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[Paper] LLVM 기반 SPDZ용 최적화 파이프라인
Actively secure arithmetic MPC는 이제 실제 응용에 실용적이지만, 성능과 사용성은 여전히 프레임워크별 컴파일 스택에 의해 제한됩니다,…
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[Paper] StereoSpace: Depth-Free 스테레오 기하학 합성 via End-to-End Diffusion in a Canonical Space
우리는 StereoSpace를 소개합니다. 이는 monocular-to-stereo synthesis를 위한 diffusion-based 프레임워크로, geometry를 순수하게 viewpoint conditioning을 통해 모델링하며, …
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[Paper] WorldLens: 실제 세계에서 Driving World Models의 전 스펙트럼 평가
Generative world models는 embodied AI를 재구성하고, 에이전트가 설득력 있게 보이지만 종종 물리적으로는 실패하는 현실적인 4D 주행 환경을 합성하도록 합니다.
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[Paper] 스테레오와 Mid-Level Vision을 활용한 동적 도시 내비게이션 강화
언어와 비전 분야에서 파운데이션 모델의 성공은 완전한 엔드‑투‑엔드 로봇 내비게이션 파운데이션 모델(NFMs)에 대한 연구를 촉진했다. NFMs는 모노…
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[Paper] Omni-Attribute: 시각 개념 개인화를 위한 Open-vocabulary Attribute Encoder
Visual concept personalization은 정체성, 표정, 조명, 스타일과 같은 특정 이미지 속성만을 보이지 않는 컨텍스트로 전달하는 것을 목표로 합니다. 그러나...