· ai
[Paper] 원자적에서 복합적으로: Reinforcement Learning이 보완적 추론에서 일반화를 가능하게 함
RL이 reasoning capabilities에 기여하는 메커니즘—새로운 기술의 합성을 장려하는지, 아니면 기존 행동을 단순히 증폭시키는지—는 아직 남아 있다.
-
- · ai
[Paper] 우리는 진정으로 유용한 Deep Research Agents에 얼마나 가까워졌는가?
Deep Research Agents (DRAs)는 반복적인 정보 검색 및 합성을 통해 분석가 수준의 보고서를 자동으로 생성하는 것을 목표로 합니다. 그러나 대부분의 기존 DRA…
- · ai
[Paper] 에이전트 정책 최적화를 위한 Instruction-Policy 공동 진화
검증 가능한 보상을 이용한 강화 학습(RLVR)은 대형 언어 모델(LLM)의 추론 능력을 향상시켜, 자율 에이전트가 ...
- · ai
[Paper] AI 에이전트 프레임워크에서 에이전트 개발자 관행에 대한 실증 연구
대규모 언어 모델(LLMs)의 부상은 에이전트에 대한 관심 급증을 촉발했으며, 이는 에이전트 프레임워크의 빠른 성장으로 이어졌습니다. 에이전트 프레임워크는 소프트웨어...
- · ai
[Paper] 최적화 관점에서 LLM 사고 교정
최근 대형 언어 모델(LLMs)의 발전은 특히 긴 체인-오브-생각(Chain-of-Thought, CoT) 방식을 통한 emergent reasoning capabilities에 의해 주도되고 있습니다...
- · ai
[Paper] 잠재적 논쟁: LLM 사고 해석을 위한 대리 프레임워크
Large Language Models (LLMs)의 내부 사고 과정을 이해하고 환각의 원인을 파악하는 것은 여전히 주요 과제이다. 이를 위해 우리는 l...
- · ai
[Paper] HERMES: 이기종 애플리케이션 지원 라우팅 미들웨어 for Edge-IoT 시스템
Internet of Things의 성장으로 새로운 세대의 애플리케이션이 가능해졌으며, computation과 intelligence가 network edge 쪽으로 이동하고 있습니다. 이 추세는…
- · devops
[Paper] 트레이스 기반, 시간 해상도 분석을 통한 MPI 애플리케이션 성능 평가 (표준 메트릭 사용)
MPI 애플리케이션에 대한 상세한 트레이스 분석은 성능 엔지니어링에 필수적이지만, 트레이스 크기가 증가하고 복잡한 통신 동작이 종종 …
- · ai
[Paper] 인공지능과 혼합정수선형계획법 통합: 항공 운송 분야에서 설명 가능한 그래프 기반 인스턴스 공간 분석
본 논문은 복잡한 최적화 과제를 해결하기 위해 인공지능(AI)과 혼합 정수 선형 계획법(MILP)의 통합을 분석한다.
- · software
[Paper] 설명적인 이름을 가진 REST API 테스트 생성
Automated test generation은 특히 현대 API 기반 아키텍처에서 소프트웨어 품질을 보장하기 위한 핵심 기술이 되었습니다. 그러나 자동으로 생성…
- · ai
[Paper] Direct Encoding 재검토: 정적 이미지용 학습 가능한 Temporal Dynamics for Spiking Neural Networks
내재된 시간적 역학이 없는 정적 이미지를 처리하는 것은 스파이킹 뉴럴 네트워크(SNNs)에 대한 근본적인 과제로 남아 있습니다. 직접 훈련된 SNN에서는 정적...
- · ai
[Paper] Symbolic Regression의 현재 과제: 최적화, 선택, 모델 단순화, 그리고 벤치마킹
Symbolic Regression (SR)은 변수들 간의 관계를 설명하는 수학적 표현식을 발견하는 것을 목표로 하는 회귀 방법이며, 종종…