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[Paper] 무선 엣지 네트워크에서 통신-컴퓨테이션 파이프라인 병렬 Split Learning
Split learning (SL)은 여러 자원 제한이 있는 사용자 장비(UE)에서 주요 컴퓨팅 작업을 베이스 스테이션(BS)으로 오프로드하면서 로컬 데이터를 보존합니다.
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[Paper] 소프트웨어 엔지니어링을 위한 AI: 가능성에서 증명으로
Vibe 코딩은 프로그래밍을 위한 AI 기술의 널리 선전되는 활용이지만, 두 가지 압도적인 장애물에 직면해 있습니다: 목표를 명시하는 어려움('prompt engineering'은…).
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[Paper] 증폭기 또는 이퀄라이저? 소프트웨어 공학 프로젝트 기반 학습에서 LLM 진화에 대한 종단 연구
LLM이 소프트웨어 개발을 재편함에 따라, LLM 기반 실천을 SE 교육에 통합하는 것이 필수가 되었다. 기존 연구들은 LLM의 교육…
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[Paper] 안정성 경계에서의 스펙트럴 집중: 커널 연관 메모리의 정보 기하학
고용량 커널 Hopfield 네트워크는 극도의 안정성을 특징으로 하는 ‘Ridge of Optimization’를 나타낸다. 이전에는 ‘Spectral Concentration’과 연결되어 있었지만,…
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[Paper] Areon: 지연 친화적이고 탄력적인 멀티-프로포저 합의
우리는 Areon을 소개합니다, 지연에 친화적이고 스테이크 가중치가 적용된 다중 제안자(multi‑proposer) proof‑of‑stake 합의 프로토콜 패밀리입니다. 슬롯당 여러 제안자를 허용하고 o...
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[Paper] Intelligent Neural Networks: 계층형 아키텍처에서 Graph-Organized Intelligence
생물학적 뉴런은 놀라운 지능을 보여줍니다: 내부 상태를 유지하고, 다른 뉴런과 선택적으로 소통하며, 복잡한 그...
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[Paper] 에지에서 프라이버시를 보존하는 낙상 감지: Sony IMX636 이벤트 기반 비전 센서와 Intel Loihi 2 neuromorphic processor 이용
비침습적인 비전 기반 시스템을 이용한 노인 돌봄을 위한 낙상 감지는 여전히 중요한 미해결 문제입니다. 엄격한 프라이버시 요구사항에 의해, ...
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[Paper] 다른 위상의 random reservoirs가 다양한 degrees of freedom를 가진 nonlinear dynamical systems에 대한 예측 성능
Reservoir computing (RC)은 비선형 동역학 시스템을 예측하기 위한 강력한 프레임워크이지만, 레저버 토폴로지—특히 연결의 대칭성—의 역할은 ...
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[Paper] 제한 없이 Equilibrium Propagation
우리는 Equilibrium Propagation (EP)을 무한소 교란의 한계에서 해방시키고, 지역 신용 할당을 위한 유한-교란 기반을 확립합니다. By...
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[Paper] 난이도 수준별 일반화 재검토: 그렇게 쉽지는 않다
우리는 대형 언어 모델(LLM)이 다양한 과제 난이도에 걸쳐 얼마나 잘 일반화되는지를 조사합니다. 이는 효과적인 데이터 선별 및 평가를 위해 핵심적인 질문입니다. E...
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[Paper] TraceGen: 3D 트레이스 공간에서의 세계 모델링은 교차 구현 비디오 학습을 가능하게 합니다
새로운 플랫폼과 새로운 장면에서 단 몇 개의 시연만으로 새로운 로봇 작업을 학습하는 것은 여전히 어려운 과제입니다. 다른 구현체—예를 들어 인간—의 비디오를 활용하면서도…
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[Paper] ToolOrchestra: 효율적인 모델 및 도구 오케스트레이션을 통한 지능 향상
Large language models are powerful generalists, yet solving deep and complex problems such as those of the Humanity's Last Exam (HLE) remains both conceptually ... (keep the source link unchanged) 대형 언어 모델은 강력한 제너럴리스트이지만, 인류 최후의 시험(HLE)과 같은 깊고 복잡한 문제를 해결하는 것은 개념적으로 여전히 …