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[Paper] 언어 경계를 넘어: 코드 언어 모델을 위한 프로그래밍 언어 패밀리 탐색
다양한 프로그래밍 언어의 급속한 확산은 다국어 코드 LLM을 개발하는 데 기회와 도전을 동시에 제공합니다. 기존 기술은…
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[Paper] 코드 변경 영향 분석을 위한 GPT-5 활용 데이터셋 및 예비 연구
소스 코드 변경과 그 변경이 다른 코드 엔티티에 미치는 영향을 이해하는 것은 소프트웨어 개발에서 중요한 기술입니다. 그러나 코드 변경에 대한 분석과 ...
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[Paper] 자동화된 인도주의 상황 보고를 위한 Large-Language-Model 프레임워크
시기적절하고 정확한 상황 보고서는 인도주의적 의사결정에 필수적이지만, 현재의 워크플로우는 대부분 수동적이며 자원 집약적이고, 그리고 …
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[Paper] 제한된 지연 동기 컬렉티브를 통한 더 빠른 분산 추론 전용 추천 시스템
추천 시스템은 개인화된 콘텐츠 제공을 가능하게 하며, 따라서 많은 대기업의 수익을 창출합니다. 지난 10년간, 딥러닝 recommende...
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[Paper] Strongly Sublinear MPC와 Node-Capacitated Clique 사이의 시뮬레이션
우리는 강하게 서브선형 MPC 모델이 고전적인 그래프 중심 분산 모델과 어떻게 관련되는지 연구하며, Node‑Capacitated Clique (NCC), 즉 대역폭 제한이 있는 클리크 모델에 초점을 맞춥니다.
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[Paper] 학습 보조 다중 연산자 Variable Neighborhood Search를 이용한 도시 케이블 라우팅
도시의 지하 케이블 건설은 도시 전력망의 신뢰성을 향상시키는 데 필수적이지만, 높은 건설 비용 때문에 계획이 가치 있는 …
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[Paper] 신경 코드 모델에 대한 의미 동등 변환 기반 백도어 공격: 특성화 및 완화
Neural code models는 소프트웨어 개발 프로세스에 점점 더 많이 통합되고 있습니다. 그러나 이들의 백도어 공격에 대한 취약성은 중요한…
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[Paper] L4: Low-Latency 및 Load-Balanced LLM 서빙을 위한 Length-Aware Scheduling
GPU 컴퓨팅을 효율적으로 활용하는 것은 대규모 언어 모델(LLM) 서비스에서 사용자 경험을 향상하고 운영 비용을 절감하는 데 핵심적입니다. 그러나 현재…
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[Paper] 대학 임대가 기업 혁신을 가능하게 함: R 언어 생태계에서 학술 연구자의 코딩 및 담론 노동 매핑
이 논문은 연구자 코딩 및 R에 대한 담론적 기여 분석을 통해 기업 혁신 시스템에서 인식되지 않은 노동의 역할을 탐구한다.
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[Paper] 웨어러블 IoT를 위한 분산 연합 학습에서 증거 기반 신뢰 인식 모델 개인화
Decentralized federated learning (DFL)은 중앙 집중식 조정 없이 엣지 디바이스 간 협업 모델 훈련을 가능하게 하며, 시스템 장애에 대한 복원력을 제공한다.
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[Paper] BanglaForge: LLM 협업 및 자체 정제를 통한 Bangla 코드 생성
Bangla는 code generation을 위한 저자원 언어로, large-scale annotated datasets와 natural language specifications를 실행 가능한 형태로 변환하는 도구가 부족합니다.
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[Paper] Over-the-Air Federated Learning에서 시기적절한 파라미터 업데이트
연합 학습(FL)의 모델 훈련 과정에 over-the-air computations(OAC)를 도입하는 것은 통신 부담을 완화하는 효과적인 접근 방식이다.