1개월 전 · ai

[Paper] KAN-Dreamer: Kolmogorov-Arnold Networks를 함수 근사기로서 World Models에서 벤치마킹

DreamerV3는 놀라운 샘플 효율성으로 알려진 최첨단 온라인 모델 기반 강화 학습(MBRL) 알고리즘입니다. 동시에, Kolmogorov-Arno…

1개월 전 · software

[Paper] 빠른 버그 탐지를 위한 블랙박스 체킹의 체계적 평가

활성 오토마타 학습, 모델 기반 테스트 및 모델 검증의 조합은 수많은 응용 분야에서 성공적으로 사용되어 왔으며, 예를 들어 버그를 찾아내는 데에 활용됩니다.

1개월 전 · ai

[Paper] LLM은 자신이 작성한 코드를 신뢰할까?

대규모 언어 모델(LLMs)이 code generation에 효과적임에도 불구하고, 종종 잘못된 코드를 출력합니다. 그 이유 중 하나는 모델 출력 확률이…

1개월 전 · devops

[논문] Otus 슈퍼컴퓨터

Otus는 2025년에 출범한 high-performance computing cluster이며, 파더보른 대학교의 Paderborn Center for Parallel Computing (PC2)에서 운영됩니다.

1개월 전 · ai

[Paper] 희소 복구에서 plug-and-play priors까지, 일반화된 투영 경사 하강법을 이용한 안정적인 복구를 위한 trade‑offs 이해

우리는 잡음이 섞인 과소결정 관측값으로부터 알려지지 않은 저차원 벡터를 복원하는 문제를 고려한다. 우리는 Generalized Projected Gradient에 초점을 맞춘다.

1개월 전 · ai

[Paper] 비동기 혼합 신호 Resonate-and-Fire 뉴런

에지에서의 아날로그 컴퓨팅은 데이터 저장 및 전송 요구량과 에너지 소비를 제한하기 위한 새로운 전략이며, 그 실용적인 구현…

1개월 전 · devops

[Paper] 통신 효율적인 서비스 제공을 위한 비디오 디퓨전 모델의 잠재적 병렬성

Video diffusion models (VDMs)는 3D 시공간 도메인에서 attention computation을 수행합니다. 1D 시퀀스를 처리하는 large language models (LLMs)와 비교하면…

1개월 전 · ai

[Paper] Venus: VLM 기반 온라인 비디오 이해를 위한 효율적인 엣지 메모리 및 검색 시스템

Vision-language models (VLMs)는 인상적인 멀티모달 이해 능력을 보여주었으며, 점점 더 많은 온라인 비디오에서 배포되고 있습니다.

1개월 전 · ai

[Paper] DCO: 예측 관리 기반 LLM 가속기를 위한 동적 캐시 오케스트레이션

대규모 언어 모델(LLMs)의 빠른 채택은 AI 가속기를 점점 더 강력하고 특화된 설계로 몰아가고 있습니다. 대신에 더 복잡해지는…

1개월 전 · devops

[Paper] ContinuumConductor : 엣지-클라우드 연속체에서 분산 프로세스 마이닝

프로세스 마이닝은 전통적으로 중앙 집중식 이벤트 데이터 수집 및 분석을 전제로 합니다. 그러나 현대의 Industrial Internet of Things 시스템은 점점 더 ...

1개월 전 · ai

[Paper] 동기화 게이트 가소성 및 도파민 변조를 이용한 스파이킹 신경망

서브레이트 역전파는 심층 스파이킹 신경망(SNN) 훈련에 유용함이 입증되었지만, 대규모 규모에서 생물학적으로 영감을 받은 로컬 신호를 통합하는 것은 ...

1개월 전 · ai

[Paper] 구체적인 티켓 검색으로 네트워크 훈련 역학을 보존하여 복권에 당첨하기

Lottery Ticket Hypothesis은 조밀하고 무작위 초기화된 신경망 내에 매우 희소하고 학습 가능한 서브네트워크('winning tickets')가 존재한다는 것을 주장한다.