1주 전 · ai

[Paper] 제어된 자기 진화를 통한 알고리즘 코드 최적화

Self-evolution 방법은 반복적인 ‘generate-verify-refine’ 사이클을 통해 코드 생성을 향상시키지만, 기존 접근법은 탐색 효율성이 낮다…

1주 전 · ai

[Paper] 제어된 자기 진화를 통한 알고리즘 코드 최적화

Self-evolution 방법은 반복적인 'generate-verify-refine' 사이클을 통해 코드 생성 능력을 향상시키지만, 기존 접근 방식은 탐색 효율성이 낮은 문제를 안고 있다.

1주 전 · ai

[논문] Controlled Self-Evolution for Algorithmic Code Optimization

Self-evolution 방법은 반복적인 'generate-verify-refine' 사이클을 통해 코드 생성을 향상시키지만, 기존 접근법은 탐색 효율성이 낮다...

1주 전 · devops

[Paper] 계산을 데이터에 가져오기: SRCNet에서 천체 물리 데이터 분석을 위한 상호 운용 가능한 서버리스 함수 실행

서버리스 컴퓨팅은 기본 인프라가 제공업체에 의해 완전히 관리되는 패러다임으로, 애플리케이션 및 서비스를 실행할 수 있게 합니다...

1주 전 · software

[Paper] MBSE에서의 엔지니어링 의사결정: 결정 캡처 프레임워크 개발을 위한 인사이트

의사결정은 엔지니어의 지식을 전달하고 이를 행동 방침으로 전환하는 핵심적인 엔지니어링 설계 활동입니다. 이러한 형태의 지식을 포착하는…

1주 전 · ai

[Paper] Multi-Agent AI 시스템의 개발 및 문제에 관한 대규모 연구

멀티에이전트 AI 시스템(MAS)의 급속한 등장, 여기에는 LangChain, CrewAI, AutoGen이 포함되며, 이는 대형 언어 모델(LLM) 애플리케이션이 개발되는 방식을 형성했습니다.

1주 전 · ai

[Paper] 뉴로모픽 컴퓨팅이 라디오 망원경 관측소에 미칠 잠재적 영향

Radio astronomy은 맞춤형, 실험적이며 혁신적인 컴퓨팅 솔루션에 의존합니다. 이러한 흐름은 Square Kilometre Array와 같은 차세대 망원경에서도 계속될 것입니다.

1주 전 · ai

[Paper] SC-MII: 인프라 LiDAR 기반 3D 객체 탐지를 위한 엣지 디바이스에서의 스플릿 컴퓨팅 및 다중 중간 출력 통합

LiDAR 기반 point cloud 데이터와 deep neural networks를 활용한 3D object detection은 autonomous driving 기술에 필수적입니다. 그러나 state-of-the-a...

1주 전 · software

[Paper] Secure Code Generation은 얼마나 안전한가? Adversarial Prompts가 LLM 방어를 시험한다

최근 보안 코드 생성 방법들은 취약점 인식 파인튜닝(vulnerability-aware fine-tuning), 프리픽스 튜닝(prefix-tuning), 프롬프트 최적화(prompt optimization)를 활용하여 LLM이 보안에 취약한 코드를 생성하는 것을 방지한다는 주장을 제시한다.

1주 전 · ai

[Paper] 뉴로모픽 FPGA 설계 디지털 신호 처리용

본 논문에서는 neuromorphic computing, spiking neural networks (SNNs) 및 memristor의 기반을 분석하고 논의한다. Neuromorphic computing은 t...

1주 전 · software

[Paper] 정책과 실천 사이: Agile 소프트웨어 개발 팀에서의 GenAI 도입

배경: 생성형 AI(GenAI) 도구의 급속한 등장으로 다양한 소프트웨어 엔지니어링 활동이 재구성되기 시작했습니다. 그러나 애자일 환경 내에서의 채택은 …

1주 전 · ai

[Paper] Zer0n: AI 지원 취약점 탐지 및 블록체인 기반 무결성 프레임워크

취약점 연구가 점점 더 생성형 AI를 채택함에 따라, 불투명한 모델 출력에 대한 중요한 의존성이 나타나 보안 자동화에서 ‘신뢰 격차’가 생겨났습니다.