[Paper] SDN 구성 코드 합성을 위한 GraphCue
우리는 GraphCue를 제시한다. 이는 토폴로지 기반 검색 및 에이전트‑인‑더‑루프 프레임워크로, 자동화된 SDN 구성을 지원한다. 각 사례는 JSON 그래프로 추상화된다.
우리는 GraphCue를 제시한다. 이는 토폴로지 기반 검색 및 에이전트‑인‑더‑루프 프레임워크로, 자동화된 SDN 구성을 지원한다. 각 사례는 JSON 그래프로 추상화된다.
Spatio-Temporal Graph Neural Networks (ST-GNNs)는 스마트 모빌리티에서 지리적으로 분산된 센서로부터 고주파 데이터 스트림을 처리하는 데 적합합니다.
수십억 개의 벡터에 대해 근사 최근접 이웃 검색(ANNS)을 확장하려면 정확도, 지연 시간 및 처리량의 균형을 맞추는 분산 인덱스가 필요합니다. 그러나 존재…
Federated Learning (FL)은 여러 클라이언트가 개인 데이터를 공유하지 않고 모델을 공동으로 학습할 수 있게 합니다. 그러나 FL은 Byzantine 공격에 취약합니다.
Diffusion Large Language Models (dLLMs)은 Autoregressive Models (ARMs)에 대한 유망한 대안으로 떠올랐으며, 순차적 제한을 극복하기 위해 parallel decoding을 활용합니다.
현대 블록체인들은 단일 리더 병목 현상을 제거하고 검열 저항성을 향상시키기 위해 다중 제안자(MCP) 합의를 점점 더 많이 채택하고 있습니다. 그러나 MCP만으로는 ...
Depth-of-field 제어는 사진 촬영에서 필수적이지만, 완벽한 초점을 맞추려면 여러 번 시도하거나 특수 장비가 필요합니다. Single-image refocusing은 아직…
우리는 WorldCanvas를 소개합니다. 이는 promptable world events를 위한 프레임워크로, 텍스트, trajectories, reference image를 결합하여 풍부하고 사용자 주도적인 시뮬레이션을 가능하게 합니다.
자연어에서 생성적 사전학습(generative pretraining)의 성공에 영감을 받아, 우리는 동일한 원칙이 강력한 자체 지도(self-supervised) 시각 학습자(visual learners)를 만들 수 있는지 묻는다. Inst...
멀티모달 LLM(MLLM)용 기존 평가 방법은 해석 가능성이 부족하고, 종종 중요한 능력 격차를 완전히 드러내기에 충분하지 않다.
시각 입력으로부터 3D 장면 기하학을 인식하고 재구성하는 것은 자율 주행에 매우 중요합니다. 그러나 아직도 운전 목표에 특화된 밀집 기하학이 부족합니다.
이미지 편집은 급속히 발전했지만, 비디오 편집은 덜 탐구된 상태이며 일관성, 제어 및 일반화에 대한 도전에 직면하고 있습니다. 우리는 디자인을…