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[논문] Nex-N1: Agentic Models Trained via a Unified Ecosystem for Large-Scale Environment Construction
대형 언어 모델(Large Language Models, LLMs)이 수동적인 응답자에서 자율 에이전트로 진화함에 따라 학습 패러다임에 근본적인 전환이 필요합니다—정적…
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[Paper] 테라헤르츠 무선 통신을 위한 Federated Learning
테라헤르츠(THz) 통신과 연합 학습(FL)의 융합은 초고속 분산 학습을 약속하지만, 현실적인 광대역 …
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[Paper] LLMs는 단어보다 더 많이 안다: Syntax, Metaphor & Phonetics를 활용한 장르 연구
대규모 언어 모델(LLMs)은 다양한 언어 관련 작업에서 놀라운 잠재력을 보여주지만, 그들이 더 깊은 언어적 특성을 포착하는지 여부는…
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[Paper] CARL: 멀티스텝 에이전트를 위한 Critical Action Focused Reinforcement Learning
환경과의 다중 상호작용을 통해 복잡한 작업을 수행할 수 있는 에이전트는 인기 있는 연구 방향으로 떠올랐습니다. 그러나 이러한 ...
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[Paper] 알고리즘적 사고 이론
대형 언어 모델(LLMs)은 복잡한 추론 작업을 해결하는 데 매우 효과적인 것으로 입증되었습니다. 놀랍게도, 그들의 능력은 종종 i...
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[Paper] 소프트웨어-하드웨어 신경망 구현의 기능적 안정성: NeuroComp 프로젝트
이 논문은 개별 뉴런 수준에서 하드웨어 중복성을 활용하여 신경망의 기능적 안정성을 보장하는 혁신적인 접근법을 제시한다. 기존의...
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[Paper] POLARIS: Multi-Agentic Reasoning이 Self-Adaptive Systems 엔지니어링의 다음 물결인가?
현대 소프트웨어 생태계의 규모, 복잡성, 상호 연결성 및 자율성의 증가는 전례 없는 불확실성을 초래하며, 기반을 위협한다...
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[Paper] Generative AI for Self-Adaptive Systems: 최신 현황 및 연구 로드맵
Self-adaptive systems (SASs)는 변화와 불확실성을 처리하도록 설계되었으며, 네 가지 핵심 기능인 모니터링, 분석, pla...을 포함하는 피드백 루프를 통해 동작합니다.
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[Paper] 교차 작업 벤치마킹 및 평가: 범용 및 코드 전용 Large Language Models
대규모 언어 모델(LLMs)은 일반 자연어 처리와 코드 합성, 법률 추론과 같은 도메인 특화 응용 분야 모두에 혁신을 가져왔습니다.
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[Paper] PBFuzz: 에이전틱 디렉티드 퍼징을 이용한 PoV 생성
Proof-of-Vulnerability (PoV) 입력 생성은 소프트웨어 보안에서 중요한 작업이며, 경로 생성 및 검증과 같은 하위 애플리케이션을 지원합니다.
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[Paper] 이해에 의한 완성: Multi-Granularity Understanding을 활용한 Code Generation 가이드
함수 수준에서 리포지토리 수준까지의 code completion 작업은 대규모 codebases의 contextual information을 활용하는 것이 핵심 과제가 됩니다. 그러나,…
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[Paper] FLEX: FPGA-CPU 시너지 활용을 통한 혼합 셀 높이 Legalization 가속
본 연구에서는 mixed-cell-height legalization 작업을 위한 FPGA-CPU accelerator인 FLEX를 제시한다. 우리는 다음과 같은 관점에서 도전 과제들을 다룬다. 첫째, w...