환경과의 다중 상호작용을 통해 복잡한 작업을 수행할 수 있는 에이전트가 인기 있는 연구 방향으로 떠올랐습니다. 그러나 이러한 …

대형 언어 모델(LLMs)은 복잡한 추론 작업을 해결하는 데 매우 효과적인 것으로 입증되었습니다. 놀랍게도, 그들의 능력은 종종 i...

이 논문은 개별 뉴런 수준에서 하드웨어 중복성을 활용하여 신경망의 기능적 안정성을 보장하는 혁신적인 접근법을 제시한다. 기존의...

현대 소프트웨어 생태계의 규모, 복잡성, 상호 연결성 및 자율성의 증가는 전례 없는 불확실성을 초래하며, 기반을 위협한다...

Self-adaptive systems (SASs)는 변화와 불확실성을 처리하도록 설계되었으며, 네 가지 핵심 기능인 모니터링, 분석, pla...을 포함하는 피드백 루프를 통해 동작합니다.

대규모 언어 모델(LLMs)은 일반 자연어 처리와 코드 합성, 법률 추론과 같은 도메인 특화 응용 분야 모두에 혁신을 가져왔습니다.

Proof-of-Vulnerability (PoV) 입력 생성은 소프트웨어 보안에서 중요한 작업이며, 경로 생성 및 검증과 같은 하위 애플리케이션을 지원합니다.

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함수 수준에서 리포지토리 수준까지의 code completion 작업은 대규모 codebases의 contextual information을 활용하는 것이 핵심 과제가 됩니다. 그러나,…

본 연구에서는 mixed-cell-height legalization 작업을 위한 FPGA-CPU accelerator인 FLEX를 제시한다. 우리는 다음과 같은 관점에서 도전 과제들을 다룬다. 첫째, w...

그래프에 대한 머신러닝은 최근 분자 특성 예측 및 칩 설계와 같은 다양한 분야에서 인상적인 진전을 이루었습니다. 그러나 벤치...

로그 파싱은 원시 로그를 상수와 변수를 포함하는 구조화된 템플릿으로 변환합니다. 이는 이상 탐지, 장애 진단 및 기타 AIOps의 기반이 됩니다.

CXL 기반 컴퓨테이셔널 메모리(CCM)는 확장된 원격 메모리 내에서 근접 메모리 처리를 가능하게 하여 데이터 이동 비용을 해결할 기회를 제공합니다…

Workflow automation은 일상적인 문서 관련 작업에서 상당한 생산성 향상을 약속합니다. 기존의 agentic systems는 개별 명령을 실행할 수 있지만, t...

Spiking Neural Networks (SNNs)는 희소한 이진 활성화 덕분에 기존 신경망에 대한 유망하고 에너지 효율적인 대안을 제공합니다. How...

Hallucinations은 Foundation models (FMs)에 의존하는 애플리케이션을 만들 때 주요 우려 사항입니다. 이러한 미묘한 실패가 어디에서 어떻게 발생하는지 이해하는 것은 …

희소 LU 분해에서, 기호 분해 후의 비제로 요소들은 희소 행렬의 대각선 및 오른쪽 아래 영역에 분포하는 경향이 있습니다. 그러나, re...

현대 GPU 소프트웨어 스택은 개발자에게 커널을 실행하기 전에 성능 병목 현상을 예측할 수 있는 능력을 요구한다; 부동소수점 워크로드를 잘못 판단하면 …

현대 parallel machines의 복잡성과 규모가 계속 증가함에 따라, 프로그래머들은 software libraries의 구성에 점점 더 의존하여 …

Parameter-efficient fine-tuning (PEFT)은 대규모 사전 학습 모델에서 소수의 파라미터만 업데이트함으로써 전체 모델 적응에 대한 확장 가능한 대안을 제공합니다.

2024년에 Argonne National Laboratory에 배치된 Aurora 슈퍼컴퓨터는 현재 Top500 리스트에서 전 세계 세 대의 Exascale 머신 중 하나입니다.

우리는 tritonBLAS를 제시합니다. 이는 캐시 계층 구조와 같은 아키텍처 파라미터 및 코드와 데이터의 상대적 배치를 활용하는 빠르고 결정론적인 분석 모델입니다.

Normalizing Flows (NFs)는 데이터와 Gaussian distribution 사이의 가역 매핑을 학습합니다. 기존 연구들은 보통 두 가지 제한점을 가지고 있습니다. 첫 번째로, 그들은 추가합니다...

우리는 ‘single-life’ 학습 패러다임을 소개합니다. 이 패러다임에서는 한 개인이 촬영한 egocentric 비디오에만 전용 vision model을 학습시킵니다. 우리는 …