[Paper] TrackList: 오픈 대형 언어 모델에서 헤드와 테일 지식을 위한 쿼리 언어 다양성 추적
대형 언어 모델(LLMs)은 사용자 입력 질의에 대해 정의형 답변을 제공하는 데 효율적인 것으로 입증되었습니다. 인간은 다양한 유형의 답변을 제공하는 반면, …
대형 언어 모델(LLMs)은 사용자 입력 질의에 대해 정의형 답변을 제공하는 데 효율적인 것으로 입증되었습니다. 인간은 다양한 유형의 답변을 제공하는 반면, …
The scarcity of parallel speech corpora critically hampers speech-to-speech translation (S2ST), often forcing reliance on complex, multi-stage pipelines. This p...
대형 오디오 언어 모델(LALM)은 음성 인식부터 일반 오디오 이해에 이르기까지 다양한 작업에서 인상적인 성능을 보여줍니다. 어떻게…
Traffic cameras are essential in urban areas, playing a crucial role in intelligent transportation systems. Multiple cameras at intersections enhance law enforc... 교통 카메라는 도시 지역에서 필수적이며, 지능형 교통 시스템에서 중요한 역할을 합니다. 교차로에 여러 대의 카메라를 설치하면 법 집행을 강화합니다...
이 실증적 연구는 결정론적이며 단일 차원적인 생산성 휴리스틱의 한계를 밝히기 위해 SPACE 프레임워크를 운영함으로써 ...
대형 언어 모델(LLMs)은 소프트웨어 엔지니어링 분야에서 점점 더 많이 채택되고 있지만, 핵심 소프트웨어 설계 개념에 대한 그들의 이해가 얼마나 견고한지는 아직 불확실합니다.
Quantum machine learning (QML)은 컴팩트하고 표현력이 풍부한 표현을 제공할 것을 약속하지만, 측정 병목 현상—좁은 양자‑클래식 읽기…에 시달린다.
Training deep networks with noisy labels leads to poor generalization and degraded accuracy due to overfitting to label noise. Existing approaches for learning ... 노이즈가 있는 레이블로 딥 네트워크를 학습하면 레이블 노이즈에 과적합하여 일반화 성능이 저하되고 정확도가 떨어집니다. 기존의 학습 접근법은 ...
Existing C to Rust translation techniques fail to balance quality and scalability: transpilation-based approaches scale to large projects but produce code with ... → 기존 C에서 Rust로의 변환 기술은 품질과 확장성의 균형을 맞추지 못합니다: 트랜스파일 기반 접근 방식은 대규모 프로젝트에 확장 가능하지만 코드가 ... 로 생성됩니다.
Advanced Persistent Threats (APTs)는 은밀하고 장기적인 특성 때문에 사이버 보안에서 상당한 도전을 제기합니다. 현대의 감독 학습 방법은 …
Unit testing은 소프트웨어 개발에서 필수적이지만 자원이 많이 소모되는 단계로, 개별 코드 유닛이 올바르게 작동하는지를 보장합니다. 이 논문은 Agone을 소개합니다.
우리는 여러 Raspberry Pi(RPi) 컴퓨터에서 실행되는 완전한 기능을 갖춘 Ethereum Proof-of-Work(PoW) 블록체인 네트워크의 프로토타입을 설명한다. 이 프로토타입은 …