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[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...
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[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...
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[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…
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[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 …
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[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.
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[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…
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[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...
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[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…
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[Paper] Morphling: 대규모에서 빠르고, 결합된, 유연한 GNN 훈련
Graph Neural Networks (GNNs)는 불규칙하고 메모리 바인드된 그래프 탐색과 규칙적이며 연산 집약적인 밀집 연산을 결합함으로써 근본적인 하드웨어 과제를 제시한다.
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[Paper] In-context 역최적성: 공정 디지털 트윈을 위한 선호 기반 접근법
Digital Twins (DTs)는 복잡한 사회기술 시스템에서 자율적인 의사결정자로 점점 더 많이 활용되고 있다. 이들의 수학적으로 최적의 결정은 종종 차이를 보인다.
- · software
[Paper] MIT Lincoln Laboratory: 연구 프로젝트를 위한 소프트웨어 지원 개선 사례 연구
소프트웨어는 복잡한 시스템 개발 및 프로토타이핑에서 점점 더 중요한 역할을 하고 있으며, 최근 몇 년간 MIT Lincoln Laboratory는 ...
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[Paper] StarDist: 분산 그래프 알고리즘을 위한 코드 생성기
현실 세계에서 발생하는 관계형 데이터는 종종 그래프로 구조화되며, 이는 분석적 도출을 단순하게 만드는 논리적 추상화를 제공합니다.