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  • 20시간 전 · ai

    [Paper] 구조화된 문서 번역을 위한 포맷 강화 학습

    최근 구조화된 텍스트 번역에 관한 연구는 문장 수준에 국한되어 있으며, 복잡한 문서 수준의 XML이나 HTML을 효과적으로 처리하는 데 어려움을 겪고 있다.

    #research #paper #ai #machine-learning #nlp
  • 20시간 전 · ai

    [Paper] SA-IQA: 다차원 보상을 통한 공간 미학을 위한 이미지 품질 평가 재정의

    최근 몇 년간 AI 생성 이미지(AIGI)를 위한 이미지 품질 평가(IQA)가 급속히 발전했지만, 기존 방법들은 주로 초상화와 ar...

    #research #paper #ai #machine-learning #computer-vision
  • 20시간 전 · ai

    [Paper] 일반 상태 공간에서의 Diffusion Models의 기초: 자체 포함된 소개

    비록 diffusion models가 현재 생성 모델링에서 중심적인 위치를 차지하고 있지만, 입문서에서는 일반적으로 Euclidean 데이터를 가정하고 그들의 con...

    #research #paper #ai #machine-learning
  • 20시간 전 · ai

    [Paper] 지능의 기하학: Deterministic Functional Topology을 실제 세계 인식의 기반으로

    실제 물리적 과정은 임의의 변동성을 생성하지 않는다: 그들의 신호는 compact하고 low-variability인 functional space의 부분집합에 집중한다. This ...

    #research #paper #ai #machine-learning
  • 20시간 전 · ai

    [Paper] 다윗과 골리앗: 소형 모델이 하드웨어 설계에서 Agentic AI로 큰 성공을 거둘 수 있을까?

    Large Language Model(LLM) 인퍼런스는 막대한 컴퓨팅과 에너지를 요구하여 도메인 특화 작업을 비용이 많이 들고 지속 가능하지 않게 만든다. foundation models가 계속 스케일링함에 따라…

    #research #paper #ai #machine-learning
  • 20시간 전 · ai

    [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.

    #research #paper #ai #machine-learning #nlp
  • 20시간 전 · software

    [Paper] 쿠버네티스의 구성 결함

    Kubernetes는 소프트웨어의 빠른 배포를 촉진하는 도구입니다. 불행히도, Kubernetes를 구성하는 것은 오류가 발생하기 쉽습니다. 구성 결함은 ...

    #research #paper #software
  • 20시간 전 · ai

    [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…

    #research #paper #ai #machine-learning
  • 21시간 전 · ai

    [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.

    #research #paper #ai #machine-learning #nlp
  • 21시간 전 · ai

    [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 ...

    #research #paper #ai
  • 21시간 전 · ai

    [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...

    #research #paper #ai #nlp
  • 22시간 전 · ai

    [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.

    #research #paper #ai #machine-learning

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