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[Paper] Adaptive Temperature Control를 활용한 Contrastive Learning의 Domain Generalization 개선
Self-supervised pre-training with contrastive learning은 sparsely labeled data로부터 학습하기 위한 강력한 방법입니다. 그러나 성능이 크게 떨어질 수 있습니다 ...
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[Paper] 비주얼 언어 모델의 인코딩 능력 평가: 비일상적 행동을 이용하여
우리는 UAIT(Uncommon-sense Action Image-Text) 데이터셋을 제안한다. 이는 시각 언어 모델의 의미 이해 능력을 테스트하기 위해 설계된 새로운 평가 벤치마크이다.
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[Paper] 야생에서의 하이킹: 휴머노이드를 위한 확장 가능한 지각 파쿠르 프레임워크
복잡하고 비구조적인 환경에서 견고한 휴머노이드 하이킹을 달성하려면 반응성 프로프리오셉션에서 능동적 퍼셉션으로 전환해야 합니다. 그러나, ...
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[Paper] 단일 GPU를 넘어: PDLP를 분산 멀티-GPU 시스템으로 확장
본 연구에서는 대규모 선형 계획(LP) 문제를 해결하기 위한 Primal-Dual Hybrid Gradient (PDHG) 알고리즘의 분산 구현을 제시한다.
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[Paper] OODEval: 대형 언어 모델을 객체 지향 설계에 대해 평가
최근 대형 언어 모델(LLMs)의 발전은 소프트웨어 엔지니어링 분야에서 광범위한 평가를 촉진했습니다. 그러나 대부분의 기존 연구는 코드 수준의 t...
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[Paper] Edge GPU 시스템에서 추론 프로세스의 성능 격리
본 연구는 현대 NVIDIA GPU에서 사용 가능한 주요 격리 메커니즘인 MPS, MIG, 그리고 최근의 Green Contexts를 분석하여 예측 가능한 추론 시간을 보장합니다...
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[Paper] 페로몬 중심 Ant Colony Optimization 알고리즘을 이용한 경로 계획
Ant Colony Optimization (ACO)는 경로 계획에 널리 적용되는 대표적인 swarm intelligence 알고리즘입니다. 그러나 전통적인 ACO 방법은 종종 s...
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[Paper] FairRF: 다목적 탐색을 통한 단일 및 교차적 소프트웨어 공정성
배경: 민감한 분야에서 AI 및 ML 기반 시스템이 널리 채택되면서 그들의 공정성에 대한 심각한 우려가 제기되고 있습니다. 많은 방법들이 제안되었습니다...
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[Paper] MegaFlow: 에이전트 시대를 위한 대규모 분산 오케스트레이션 시스템
인터랙티브하고 자율적인 AI 시스템의 급속한 발전은 우리가 에이전시 시대에 진입했음을 나타냅니다. 복잡한 에이전시 작업에 대한 에이전트를 훈련하고 평가하는 것은 …
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[Paper] FROAV: RAG 관찰 및 에이전트 검증을 위한 프레임워크 - LLM 에이전트 연구의 장벽 낮추기
대규모 언어 모델(LLMs)의 급속한 발전과 이들의 자율 에이전트 시스템에의 통합은 문서 a…에 대한 전례 없는 기회를 창출했습니다.
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[Paper] NanoCockpit: AI 기반 자율 나노로보틱스를 위한 성능 최적화 애플리케이션 프레임워크
시각 기반 TinyML 모델로 구동되는 자율 nano-drones는 광범위한 적용 가능성 덕분에 주목받고 있는 새로운 기술입니다.
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[Paper] 천문학 빅데이터 과학 재현성을 위한 고급 컴퓨팅, AMIGA와 SKA Science prototype 전시
Square Kilometre Array Observatory (SKAO)는 방대한 규모와 데이터 복잡성으로 인해 전례 없는 기술적 도전에 직면해 있습니다. 이 논문은 …