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[Paper] Non-Ergodic 상황에서 Deep Reinforcement Learning을 위한 Model-Agnostic 솔루션
강화 학습(Reinforcement Learning, RL)은 머신러닝에서 중심적인 최적화 프레임워크로 남아 있습니다. RL 에이전트가 최적 솔루션에 수렴할 수 있지만, 정의는...
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[Paper] 회귀를 위한 커널 학습: 양자 어닐링 기반 스펙트럴 샘플링
양자 어닐링(QA)은 조합 최적화를 위해 개발되었지만, 실제 QA 장치는 유한 온도와 잡음 하에서 동작하며, 그들의 …
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[Paper] Multivariate Polynomial Codes를 이용한 효율적인 Matrix Chain Multiplication in Distributed Systems
우리는 분산 컴퓨팅 클러스터에서 matrix chain multiplications을 계산하는 문제를 연구한다. 이러한 시스템에서는 성능이 종종 straggle에 의해 제한된다.
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[Paper] ‘내 트러블슈팅 절차는 어디에 있나요?’: 대형 Cyber-Physical System의 장애 해결 지원에서 RAG의 잠재력 연구
오늘날 복잡한 산업 환경에서, 운영자들은 종종 방대한 technical manuals를 탐색하여 문제 해결 절차를 식별해야 합니다.
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[Paper] 신경 조합 최적화를 위한 인구 기반 아키텍처 활성화
Neural Combinatorial Optimization (NCO)는 주로 단일 후보 솔루션에 대해 한 번에 작동하는 정책, 일반적으로 neural networks, 을 학습하는 데 초점을 맞추어 왔습니다.
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[Paper] LLMs in Code Vulnerability Analysis: 개념 증명
전통적인 소프트웨어 보안 분석 방법은 현대 코드베이스의 규모와 복잡성을 따라잡기 어려워, 지능형 자동화가 필요합니다.
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[Paper] NEVO‑GSPT: Inflate 및 Deflate 연산자를 이용한 집단 기반 신경망 진화
신경망 아키텍처를 진화시키는 것은 계산적으로 많은 자원을 요구하는 과정이다. 전통적인 방법은 종종 대규모 아키텍처를 광범위하게 탐색해야 한다...
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[Paper] Coverage-Guided 도로 선택 및 Prioritization for Efficient Testing in Autonomous Driving Systems
자율 주행 보조 시스템(ADAS)은 안전성과 신뢰성을 보장하기 위해 광범위한 테스트에 의존하지만, 도로 시나리오 데이터셋에는 종종 중복된 사례가 포함되어 있습니다.
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[Paper] 학습자 맞춤형 프로그램 수리: 반복 편집 기반 검색 강화가 포함된 솔루션 생성기
프로그래밍 분야에서 대규모 언어 모델(LLMs)의 개발과 함께, 지능형 프로그래밍 코칭 시스템이 널리 주목받고 있습니다. How...
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[Paper] 스파이킹 신경망에서 빠른 로컬 학습을 위한 Supervised Spike Agreement Dependent Plasticity
Spike-Timing-Dependent Plasticity (STDP)는 스파이킹 신경망(SNN)에 대한 생물학적으로 기반한 학습 규칙을 제공하지만, 정확한 스파이크 타이밍에 의존한다...
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[Paper] 당신은 내 감정을 이해하나요?: Therapy Chatbots에서 검증된 공감
Conversational agents는 정신 치료 경로에서 지원 도구로 점점 더 많이 사용되고 있으며, 이는 사회에 큰 영향을 미칩니다. 특히, empathy는 핵심 요소입니다.
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[Paper] 재귀 스파이킹 신경망에서 Spike‑Timing‑Dependent Plasticity를 안정화하기 위한 수면 기반 Homeostatic Regularization
Spike-timing-dependent plasticity (STDP)는 스파이킹 신경망 (SNN)을 위한 생물학적으로 타당한 학습 메커니즘을 제공한다; 그러나 Hebbian weight update…