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[Paper] FFTrainer: 대규모 언어 모델 훈련에서 거의 무료 상태 관리로 빠른 페일오버
최근 대형 언어 모델(LLMs)의 발전은 효율적이고 견고한 학습에 대한 새로운 요구사항을 제시했습니다. LLM 클러스터가 확장됨에 따라, 노드 실패, le...
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[Paper] 시그모이드 함수의 형식적 분석 및 보편 근사 정리의 형식적 증명
본 논문은 sigmoid 함수에 대한 형식화된 분석과 Isabelle/HOL에서의 Universal Approximation Theorem (UAT)에 대한 완전 자동화된 증명을 제시한다, a h...
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[Paper] AutoPas에서 분자 동역학 시뮬레이션을 위한 벡터화 파라미터 조정
Molecular Dynamics 시뮬레이션은 과학자들이 원자 규모의 물리적 과정에 대한 귀중한 통찰을 얻는 데 도움을 줄 수 있습니다. 본 연구는 다양한 기법을 탐구합니다 ...
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[Paper] 이중 엣지 지원 컴퓨팅 오프로드 및 자원 할당을 위한 우주-공중-해양 통합 네트워크
본 논문에서는 space‑air‑marine integrated networks (SAMINs)를 위해 맞춤 설계된 double‑edge‑assisted computation offloading 및 resource allocation 스킴을 제안한다.
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[Paper] 초보자 프로그램 결함 위치 파악을 위한 Large Language Models의 가능성과 한계 탐구
초보 프로그래머는 제한된 경험과 프로그래밍 구문 및 논리에 대한 이해 부족으로 인해 fault localization에서 종종 어려움을 겪습니다. Traditional me...
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[Paper] HarnessAgent: 도구‑보강 LLM 파이프라인을 활용한 자동 퍼징 하니스 구축 확장
대규모 언어 모델(LLM) 기반 기술은 프로그램 퍼징을 위한 하니스 생성에서 눈에 띄는 진전을 이루었습니다. 그러나 이를 임의의 함수에 적용하는 것은…
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[Paper] TokenScale: 시기적절하고 정확한 자동 스케일링을 위한 토큰 속도 기반 분산형 LLM 서빙
LLM 서빙에서 프리필/디코드(PD) 디스어그리게이션으로의 아키텍처 전환은 자원 활용도를 향상시키지만 현대 워크로드의 버스티한 특성 때문에 어려움을 겪는다.
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[Paper] VS-Graph: 확장 가능하고 효율적인 그래프 분류를 위한 Hyperdimensional Computing
그래프 분류는 분자 특성 예측에서 재료 설계에 이르는 다양한 분야에서 기본적인 작업이다. 하지만 graph neural networks (GNNs)는 …
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[Paper] Vibe Coding은 안전한가? 실제 작업에서 에이전트 생성 코드의 취약성 벤치마킹
Vibe 코딩은 인간 엔지니어가 대형 언어 모델(LLM) 에이전트에게 복잡한 코딩 작업을 최소한의 감독으로 수행하도록 지시하는 새로운 프로그래밍 패러다임입니다.
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[Paper] MagicQuillV2: 정밀하고 인터랙티브한 이미지 편집, 레이어형 시각 단서
우리는 MagicQuill V2를 제안한다. 이는 생성 이미지 편집에 레이어드 컴포지션 패러다임을 도입하는 새로운 시스템으로, 의미론적…
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[Paper] CAMEO: Correspondence-Attention 정렬을 위한 다중 뷰 확산 모델
Multi-view diffusion models는 최근 새로운 시점 합성을 위한 강력한 패러다임으로 부상했지만, 그들의 view-consistency를 가능하게 하는 근본 메커니즘은 아직 충분히 밝혀지지 않았다.
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[Paper] OneThinker: 이미지와 비디오를 위한 올인원 추론 모델
강화 학습(RL)은 최근 멀티모달 대형 언어 모델(MLLMs) 내에서 시각적 추론을 이끌어내는 데 눈에 띄는 성공을 거두었습니다. 그러나, exi...