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[Paper] Agentic AI 시스템은 소프트웨어 에너지 문제를 어떻게 다루는가? Pull Request 기반 연구
소프트웨어 엔지니어링이 새로운 시대(SE 3.0)에 접어들면서, AI 코딩 에이전트가 소프트웨어 개발 워크플로우를 점점 자동화하고 있다. 그러나 정확히 어떻게…
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[Paper] DynaFix: 실행 수준 동적 정보를 기반으로 한 반복적 자동 프로그램 복구
Automated Program Repair (APR)은 버그가 있는 프로그램에 대해 자동으로 올바른 패치를 생성하는 것을 목표로 합니다. 최근 large language models (LLMs)를 활용한 접근 방식은...
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[Paper] 에이전틱 AI 시스템은 성능 최적화를 어떻게 다루나요? BERTopic 기반 풀 리퀘스트 분석
LLM 기반 소프트웨어 엔지니어링은 현대 소프트웨어 개발에 영향을 미치고 있습니다. 정확성 외에도, 이전 연구들은 소프트웨어의 성능도 조사했습니다.
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[Paper] 1001 LoC의 이야기: 잠재 런타임 오류 기반 사양 합성을 통한 대규모 프로그램 검증
대규모 소프트웨어 및 하드웨어 시스템의 완전 자동 검증은 형식 방법(formal methods)의 성배라고 할 수 있습니다. Large language models (LLMs)는 최근…
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[Paper] LLM 기반 코드 생성을 위한 학습 데이터 최적화의 효과성에 관한 실증 연구
대형 언어 모델(LLMs)은 코드 생성에서 눈에 띄는 진전을 이루었으며, 이는 주로 고품질 코드 데이터셋의 가용성에 의해 효과적으로 촉진되었습니다.
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[Paper] 코드 언어 모델의 지역화된 보정 불확실성
대규모 언어 모델(LLMs)은 자연어 프롬프트로부터 복잡한 소스 코드를 생성할 수 있습니다. 그러나 LLMs은 사용자가 기대하는 것과 다른 출력을 생성할 수 있습니다.
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[Paper] 슬래브 기하학 중성자 수송을 위한 시퀀스 가속 방법의 진화적 발견
우리는 genetic programming 접근법을 사용하여 neutron transport 문제의 discrete ordinates 해법에 대한 convergence acceleration methods를 자동으로 발견한다.
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[Paper] LLM 체크포인트/복원 I/O 전략 및 패턴 이해
LLM과 foundation model이 규모가 커짐에 따라, checkpoint/restore는 학습 및 추론에 있어 중요한 패턴이 되었습니다. 3D parallelism(tensor, pipeline, data)과 함께, ...
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[Paper] E-prop를 딥 네트워크에 일반화
Recurrent networks는 일반적으로 backpropagation through time (BPTT)으로 학습됩니다. 그러나 BPTT는 네트워크 내 모든 상태의 히스토리를 저장해야 하며 t...
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[Paper] 블록체인 지원 부동산을 위한 문서 데이터 매칭
부동산 부문은 여전히 manual document handling 및 verification에 크게 의존하고 있어, processes가 비효율적이며 fraud에 취약합니다. 이 연구는…
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[Paper] PackKV: LLM-인식 손실 압축을 통한 KV 캐시 메모리 풋프린트 감소
Transformer 기반 대형 언어 모델(LLMs)은 다양한 실용 애플리케이션에서 놀라운 잠재력을 입증했습니다. 그러나, 긴 컨텍스트 추론…
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[Paper] RedunCut: 측정 기반 샘플링 및 정확도 성능 모델링을 통한 저비용 실시간 비디오 분석
Live video analytics (LVA)는 대규모 카메라 플릿에서 지속적으로 실행되지만, 최신 비전 모델을 사용한 추론 비용은 여전히 높습니다. 이를 해결하기 위해, dynamic m...