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[Paper] 퍼블릭 클라우드의 ML 기반 VM 할당기 성능 분석기
많은 운영 클라우드 시스템은 하나 이상의 machine learning 모델을 사용하여 효율성과 성능을 향상시킵니다. 그러나 운영자는 이를 위한 도구가 없습니다.
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[Paper] SafeTerm Medical Map를 활용한 맞춤형 MedDRA 쿼리 자동 생성
시판 전 약물 안전성 검토에서, 관련 부작용 용어를 표준화된 MedDRA 쿼리 또는 FDA Office of New Drugs Custom Medical Queries (O...
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[Paper] HalluShift++: 언어와 비전을 연결하는 내부 표현 변화를 통한 MLLMs의 계층적 환각
멀티모달 대형 언어 모델(MLLMs)은 시각‑언어 이해 작업에서 놀라운 능력을 보여주었습니다. 이러한 모델은 종종 ling...
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[Paper] 대규모 언어 모델이 작동하지 않을 때: 그래프 신경망을 통한 온라인 무례성 예측
온라인 무례함은 디지털 커뮤니티에서 널리 퍼지고 지속적인 문제로 떠올랐으며, 사용자들에게 상당한 사회적·심리적 부담을 안겨주고 있습니다. Alt...
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[Paper] 코드 그래프와 대형 언어 모델을 연결하여 더 나은 코드 이해
Large Language Models (LLMs)은 코드 생성, 요약, 번역과 같은 코드 인텔리전스 작업에서 놀라운 성능을 입증했습니다. 그러나...
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[Paper] 신뢰할 수 있는 에이전트 엔지니어링은 기계 호환 조직 원칙을 통합해야 한다
대규모 언어 모델(LLM) 기반 AI 에이전트가 사회에 점점 더 깊이 자리잡음에 따라, 협업, 제어, 위임 및 책임성 문제는 …
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[Paper] 알고리즘‑하드웨어 공동 설계 기반 이중 메모리 경로를 갖는 뉴로모픽 네트워크
Spiking neural networks는 event-driven sensing에 뛰어나면서도 장시간에 걸쳐 task-relevant context를 유지합니다. 그러나 이러한 네트워크를 hardware에 구축하는 것은 …
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[Paper] 분산 학습을 위한 대역폭 인식 네트워크 토폴로지 최적화
Network topology는 네트워크 상에서 분산 학습의 효율적인 parameter synchronization에 필수적입니다. 그러나 대부분의 기존 연구는 ba...
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[Paper] VP-AutoTest: 가상-물리 융합 자율주행 테스트 플랫폼
자율주행 차량의 급속한 개발은 테스트 수요의 급증을 초래했습니다. 전통적인 테스트 방법으로는 virtual simulation, closed‑course, 그리고 p...
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[Paper] AutoICE: LLM 기반 진화를 통한 검증 가능한 C 코드 자동 합성
자연어 요구사항으로부터 검증 가능한 코드를 자동으로 합성하면 소프트웨어 정확성과 신뢰성을 보장하면서 장벽을 크게 낮출 수 있습니다.
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[Paper] LLM은 Agentic 시나리오에서 어떻게 실패하는가? 다양한 LLM의 성공 및 실패 시나리오에 대한 정성적 분석 (Agentic 시뮬레이션)
우리는 대형 언어 모델(LLMs)이 도구 사용 능력을 갖춘 자율 에이전트로 작동할 때 어떻게 실패하는지를 조사한다. Kamiwaza Agentic Merit Index (KAM...
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[Paper] KAN-Dreamer: Kolmogorov-Arnold Networks를 함수 근사기로서 World Models에서 벤치마킹
DreamerV3는 놀라운 샘플 효율성으로 알려진 최첨단 온라인 모델 기반 강화 학습(MBRL) 알고리즘입니다. 동시에, Kolmogorov-Arno…