본 논문은 Lipschitz 연속적인 로컬 함수를 갖는 분산 비스무스 비볼록 최적화 문제를 고려한다. 우리는 효율적인 확률적 1차‑...

현대 데이터 병렬(DP) 학습은 균형 잡힌 워크로드에서 단순성과 효율성 때문에 파라미터 서버(PS)보다 collective communication을 선호합니다. 하지만...

FaaS 플랫폼은 리소스 관리를 위해 Kubernetes와 같은 클러스터 관리자를 사용합니다. Kubernetes는 제어 플레인과 데이터 플레인을 분리하는 상태 중심 API 때문에 인기가 높습니다.

Heatmap 기반 비자동회귀 솔버는 대규모 Travelling Salesman Problems에 대해 밀집된 edge‑probability 점수를 출력하지만, 최종 성능은 크게 ...에 달려 있다.

인도 예술 음악(IAM)에서 Raga 식별은 사용 가능한 …에 포함되지 않은 수많은 드물게 연주되는 Raga가 존재하기 때문에 여전히 어려운 과제입니다.

보건 의료, 법률, 과학적 발견과 같은 고위험 분야에서 Large Language Models (LLMs)의 신뢰성은 종종 hallucinations에 의해 손상됩니다....

AI 에이전트를 사용한 풀 리퀘스트(PR)의 자동 생성이 점점 흔해지고 있습니다. AI가 생성한 PR은 빠르고 쉽게 만들 수 있지만, 그들의 mer...

Talking Head Generation은 음성 및 단일 초상 이미지로부터 자연스러운 말하는 비디오를 합성하는 것을 목표로 합니다. 이전 3D talking head generation 방법…

Atomic clusters의 global optimization은 exponential growth of … 때문에 computational chemistry와 materials science 분야에서 근본적인 도전 과제이다.

Machine Learning (ML) Operations (MLOps) 프레임워크는 개발자와 AI 엔지니어가 ML 모델의 라이프사이클을 관리하도록 지원하기 위해 고안되었습니다. Whi...

이 분야의 'novelty‑vicious cycle'와 'replicability crisis'를 해결하기 위해 (두 가지 모두 설문조사에서 논의됨), 우리는 'ICSE paper'를 폐지할 것을 제안합니다, 왜냐하면 우리는 k...

진화 알고리즘(EA)은 그래픽 처리 장치(GPU)에서 점점 더 구현되어 병렬 처리 능력을 활용하여 효율성을 향상시키고…

블록체인 기술의 등장으로 제안서의 수가 급증했습니다. 이러한 블록체인 제안서가 초래하는 네트워크 트래픽은 ho...

최근 몇 년간 Spiking Neural Networks (SNNs)는 눈에 띄는 진전을 이루었으며, Spiking Transformers는 에너지 효율적인 ...에 대한 유망한 아키텍처로 부상하고 있습니다.

Ransomware 변종은 권한 상승과 간헐적 암호화, 저엔트로피 암호화와 같은 정교한 회피 전략을 점점 더 결합하고 있습니다…

Verilog의 설계 주기는 본질적으로 노동 집약적이며 광범위한 도메인 전문 지식을 필요로 합니다. Large Language Models (LLMs)가 유망한 경로를 제공하지만…

우리는 Resonant Sparse Geometry Networks (RSGN)를 소개한다. 이는 뇌에서 영감을 받은 아키텍처로, 자체 조직화되는 희소 계층적 입력 의존 연결성을 갖는다. RSGN은 입력 데이터의 구조적 특성을 자동으로 포착하고, 동적으로 연결을 조정함으로써 효율적인 표현을 학습한다. 이 모델은 기존의 밀집 신경망에 비해 메모리 사용량과 연산 비용을 크게 줄이면서도 높은 정확도를 유지한다. 또한, RSGN은 다양한 시각 및 언어 작업에서 뛰어난 일반화 능력을 보여준다. 실험 결과, RSGN은 이미지 분류, 객체 검출, 자연어 처리 등 여러 벤치마크에서 최첨단 성능을 달성했으며, 특히 제한된 리소스 환경에서 그 장점이 두드러졌다. 이러한 특성은 모바일 디바이스나 엣지 컴퓨팅 환경에서의 적용 가능성을 높인다.

Auditability와 reproducibility는 여전히 실시간 데이터 스트림 파이프라인에 대한 중요한 과제입니다. Streaming engines는 runtime scheduling에 크게 의존합니다.

최근의 진전에도 불구하고, 의료 foundation models는 시각적 이해와 generation이라는 본질적으로 상충되는 목표를 가지고 있기 때문에 이를 통합하는 데 여전히 어려움을 겪고 있다.

Frontier LLMs는 학계, 사회, 산업 전반에 걸쳐 점점 더 많이 활용되고 있다. 모델, 입력 및 출력, 그리고 추정치를 비교하기 위해 일반적으로 사용되는 단위는…

대형 추론 모델(LRMs)은 문제를 해결하는 과정에서 텍스트 형태의 사고 사슬(Chain of Thought, CoT)을 생성하는데, 이는 잠재적으로 강력한 도구가 될 수 있다…

최첨단 language model 능력이 빠르게 향상되고 있습니다. 따라서 점점 더 강력해지는 시스템을 악용하는 악의적인 행위자들에 대한 보다 강력한 mitigations가 필요합니다. Prior w...

최근 3D shape generation 분야의 발전은 인상적인 결과를 달성했지만, 대부분의 기존 방법은 깨끗하고 가려지지 않으며 잘 분할된 입력에 의존합니다. 이러한 co...

formal methods를 사용하는 것은 unit testing에 비해 장점이 있지만, 그 steep learning curve는 개발자들에게 위협이 될 수 있으며, 널리 퍼지는 데 큰 impediment가 될 수 있습니다.