AI agents의 역량을 software development에 완전히 활용하려면 software ecosystem 자체에 대한 재고가 필요합니다. 이를 위해 이 논문은 …

Internet measurement은 두 가지 과제에 직면해 있습니다: 복잡한 분석은 도구들의 expert-level orchestration을 필요로 하지만, 구문적으로 올바른 implementations이라 하더라도 …

새롭게 출시된 소프트웨어 프레임워크의 맥락에서, 대형 언어 모델(LLMs)은 종종 성능이 저조하고 환각 비율이 높게 나타납니다, 왜냐하면 그들은 n...

영국에 있는 Quantinuum과 네덜란드에 있는 QuSoft에서 일하는 연구팀이 이제 특정 sam…을 해결하는 양자 알고리즘을 개발했습니다.

Large Language Models (LLMs)이 소프트웨어 개발 워크플로에 점점 더 통합됨에 따라, 그 신뢰성은 중요한 우려 사항이 되었습니다. 그러나, i...

communication과 computation을 겹쳐 수행하는 것은 distributed large‑model training에 필수적이지만, 특히 computation이 bottleneck이 될 때 이를 최적화하는 것은 어려운 과제이다.

실제 사고 보고서는 텍스트 요약과 스케치를 결합한 것으로, 자율주행 시스템(ADS)의 시나리오 기반 테스트에 유용합니다. 그러나, ...

Task‑based runtime systems는 병렬 과학 응용 프로그램에 유연한 load balancing과 portability를 제공하지만, 그들의 strong scaling은 …에 매우 민감합니다.

Federated Learning (FL)은 다수의 클라이언트가 협력하여 전역 Machine Learning (ML) 모델을 ...

Fischer--Lynch--Paterson (FLP) 불가능성 결과는 분산 컴퓨팅에서 가장 근본적인 부정적 결과 중 하나로 널리 인정받고 있다: 결정적인…

통합 멀티모달 모델은 단일 아키텍처 내에서 시각적 콘텐츠를 이해하고 생성할 수 있습니다. 기존 모델들은 그러나 여전히 data-hungry하고 너무 …

우리는 tttLRM이라는 새로운 대형 3D 재구성 모델을 제안한다. 이 모델은 Test-Time Training (TTT) 레이어를 활용하여 장기간 컨텍스트와 자동 회귀(autoregressive) 3D 재구성을 가능하게 한다.