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[Paper] Multi-LLM 협업을 통한 약물 추천
보건 의료가 확장 가능하고 신뢰할 수 있는 clinical decision support를 위해 AI를 점점 더 활용함에 따라, 모델 추론의 신뢰성을 보장하는 것이 여전히 중요한 과제로 남아 있습니다.
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[Paper] 쿠버네티스의 구성 결함
Kubernetes는 소프트웨어의 빠른 배포를 촉진하는 도구입니다. 불행히도, Kubernetes를 구성하는 것은 오류가 발생하기 쉽습니다. 구성 결함은 ...
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[Paper] Meta-Learning을 통한 Quantum Optimization, Quantum Sequence Model 활용
Quantum Approximate Optimization Algorithm (QAOA)는 근시일 양자 프로세서에서 조합 최적화 문제를 해결하기 위한 선도적인 접근 방식입니다. 어떻게…
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[Paper] 아비트리지: 효율적인 추론을 위한 이점 인식 추측
Modern Large Language Models는 긴 Chain of Thoughts를 통해 인상적인 추론 능력을 달성하지만, 추론 중에 상당한 computational cost가 발생합니다.
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[Paper] 플러그‑앤‑플레이 홈오스테이틱 스파크: 제로 코스트 가속을 통한 SNN 훈련의 패러다임 전반
스파이킹 뉴럴 네트워크는 이벤트 구동 연산, 희소 활성화, 그리고 하드웨어 효율성을 제공하지만, 학습은 종종 수렴이 느리고 안정성이 부족합니다. 우리는 ...
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[Paper] 사실성 및 투명성은 RAG가 필요로 하는 전부다! Self-Explaining Contrastive Evidence Re-ranking
이 확장 초록은 Self-Explaining Contrastive Evidence Re-Ranking (CER)이라는 새로운 방법을 소개합니다. 이 방법은 사실 증거를 중심으로 검색을 재구성합니다 by f...
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[Paper] 문법 기반 시퀀스 정렬을 통한 진화적 아키텍처 탐색
표현력이 풍부한 탐색 공간에서의 Neural architecture search (NAS)는 계산적으로 어려운 문제이지만, 자동으로 복잡한 …를 발견할 잠재력을 가지고 있다.
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[논문] Nex-N1: Agentic Models Trained via a Unified Ecosystem for Large-Scale Environment Construction
대형 언어 모델(Large Language Models, LLMs)이 수동적인 응답자에서 자율 에이전트로 진화함에 따라 학습 패러다임에 근본적인 전환이 필요합니다—정적…
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[Paper] 테라헤르츠 무선 통신을 위한 Federated Learning
테라헤르츠(THz) 통신과 연합 학습(FL)의 융합은 초고속 분산 학습을 약속하지만, 현실적인 광대역 …
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[Paper] LLMs는 단어보다 더 많이 안다: Syntax, Metaphor & Phonetics를 활용한 장르 연구
대규모 언어 모델(LLMs)은 다양한 언어 관련 작업에서 놀라운 잠재력을 보여주지만, 그들이 더 깊은 언어적 특성을 포착하는지 여부는…
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[Paper] CARL: 다단계 에이전트를 위한 핵심 행동 중심 강화학습
환경과의 다중 상호작용을 통해 복잡한 작업을 수행할 수 있는 에이전트가 인기 있는 연구 방향으로 떠올랐습니다. 그러나 이러한 …
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[Paper] 알고리즘적 사고 이론
대형 언어 모델(LLMs)은 복잡한 추론 작업을 해결하는 데 매우 효과적인 것으로 입증되었습니다. 놀랍게도, 그들의 능력은 종종 i...