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[Paper] ChronosOmni: Omni 대형 언어 모델의 시간 인식 개선
시간 인식은 특히 긴 동영상을 이해하고 복잡한 질문에 답하는 데 있어 omni 대형 언어 모델의 기본적인 능력입니다. 이전 접근 방식은...
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[Paper] 빠른 Factorized Learning: 인메모리 데이터베이스 시스템으로 구동
요인화된 조인(factorized joins) 위의 학습 모델은 공유된 공약수(shared cofactors)를 식별하고 사전 계산함으로써 중복 계산을 피합니다. 이전 연구에서는 …
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[Paper] 법률 문서 해석에서 LLMs
이 장에서는 Large Language Models의 법률 분야 적용을 탐구하며, 전통적인 법률 업무를 최적화하고 보강할 수 있는 잠재력을 보여줍니다.
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[Paper] OnCoCo 1.0: 온라인 상담 대화에서 세분화된 메시지 분류를 위한 공개 데이터셋
이 논문은 온라인 상담에서 세분화된 메시지 분류를 위한 새로운 공개 데이터셋인 OnCoCo 1.0을 소개한다. 이는 새로운 통합 시스템인 c...에 기반한다.
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[Paper] Ariel-ML: 임베디드 Rust를 이용한 신경망용 컴퓨팅 병렬화와 이기종 멀티코어 마이크로컨트롤러
저전력 마이크로컨트롤러(MCU) 하드웨어는 현재 단일 코어 아키텍처에서 주로 멀티코어 아키텍처로 진화하고 있습니다. 동시에, 새로운 임베디드...
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[Paper] 머신러닝 기반 퍼베이시브 시스템의 불확실성 정량화: Human Activity Recognition 적용
최근 퍼베이시브 컴퓨팅과 머신러닝의 융합은 수많은 서비스를 탄생시켰으며, 이는 경제 및 사회 활동의 거의 모든 영역에 영향을 미치고 있다.
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[Paper] DeepSeek의 WEIRD 행동: 대형 언어 모델의 문화 정렬 및 프롬프트 언어와 문화 프롬프팅의 효과
문화는 인간-대-인간 상호작용의 핵심 요소이며, 우리가 타인을 인식하고 교류하는 방식에 중요한 역할을 합니다. 효율성의 향상…
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[Paper] MOA: 다중 목표 정렬을 위한 역할 수행 에이전트
역할 수행 에이전트(RPAs)는 동시에 많은 상충되는 기술을 마스터해야 합니다 — multi-turn instructions를 따르고, domain knowledge를 보여주며, ...
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[Paper] BAMBO: 능력 및 효율성 LLM 파레토 집합 구축 via Bayesian Adaptive Multi-objective Block-wise Optimization
Pareto set을 구축하는 것은 Large Language Models (LLMs)의 capability‑efficiency trade‑offs를 탐색하는 데 핵심적입니다; 그러나 기존의 merging techniques는 …
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[Paper] BAMBO: 베이지안 적응형 다목적 블록별 최적화를 통한 능력 및 효율성 LLM 파레토 집합 구축
Pareto 집합을 구성하는 것은 대형 언어 모델(Large Language Models, LLMs)에서 능력‑효율성 트레이드오프를 탐색하는 데 핵심적입니다; 그러나 기존의 merging 기술은 …
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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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[Paper] 복구 가능한 Lock-Free Locks
이 논문은 lock-freedom와 recoverability를 모두 도입하는 최초의 변환을 제시한다. 우리의 변환은 lock-based 구현으로 시작한다, a...