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[Paper] OpenTinker: Agentic Reinforcement Learning에서 관심사 분리
우리는 OpenTinker를 소개합니다. 이는 대형 언어 모델(LLM) 에이전트의 강화 학습(RL)을 위한 인프라스트럭처로, 알고리즘 간의 관심사 분리를 중심으로 구축되었습니다.
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[Paper] 제어된 자기 진화를 통한 알고리즘 코드 최적화
Self-evolution 방법은 반복적인 ‘generate-verify-refine’ 사이클을 통해 코드 생성을 향상시키지만, 기존 접근법은 탐색 효율성이 낮다…
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[Paper] 제어된 자기 진화를 통한 알고리즘 코드 최적화
Self-evolution 방법은 반복적인 'generate-verify-refine' 사이클을 통해 코드 생성 능력을 향상시키지만, 기존 접근 방식은 탐색 효율성이 낮은 문제를 안고 있다.
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[논문] Controlled Self-Evolution for Algorithmic Code Optimization
Self-evolution 방법은 반복적인 'generate-verify-refine' 사이클을 통해 코드 생성을 향상시키지만, 기존 접근법은 탐색 효율성이 낮다...
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[Paper] 계산을 데이터에 가져오기: SRCNet에서 천체 물리 데이터 분석을 위한 상호 운용 가능한 서버리스 함수 실행
서버리스 컴퓨팅은 기본 인프라가 제공업체에 의해 완전히 관리되는 패러다임으로, 애플리케이션 및 서비스를 실행할 수 있게 합니다...
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[Paper] MBSE에서의 엔지니어링 의사결정: 결정 캡처 프레임워크 개발을 위한 인사이트
의사결정은 엔지니어의 지식을 전달하고 이를 행동 방침으로 전환하는 핵심적인 엔지니어링 설계 활동입니다. 이러한 형태의 지식을 포착하는…
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[Paper] Multi-Agent AI 시스템의 개발 및 문제에 관한 대규모 연구
멀티에이전트 AI 시스템(MAS)의 급속한 등장, 여기에는 LangChain, CrewAI, AutoGen이 포함되며, 이는 대형 언어 모델(LLM) 애플리케이션이 개발되는 방식을 형성했습니다.
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[Paper] 뉴로모픽 컴퓨팅이 라디오 망원경 관측소에 미칠 잠재적 영향
Radio astronomy은 맞춤형, 실험적이며 혁신적인 컴퓨팅 솔루션에 의존합니다. 이러한 흐름은 Square Kilometre Array와 같은 차세대 망원경에서도 계속될 것입니다.
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[Paper] SC-MII: 인프라 LiDAR 기반 3D 객체 탐지를 위한 엣지 디바이스에서의 스플릿 컴퓨팅 및 다중 중간 출력 통합
LiDAR 기반 point cloud 데이터와 deep neural networks를 활용한 3D object detection은 autonomous driving 기술에 필수적입니다. 그러나 state-of-the-a...
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[Paper] Secure Code Generation은 얼마나 안전한가? Adversarial Prompts가 LLM 방어를 시험한다
최근 보안 코드 생성 방법들은 취약점 인식 파인튜닝(vulnerability-aware fine-tuning), 프리픽스 튜닝(prefix-tuning), 프롬프트 최적화(prompt optimization)를 활용하여 LLM이 보안에 취약한 코드를 생성하는 것을 방지한다는 주장을 제시한다.
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[Paper] 뉴로모픽 FPGA 설계 디지털 신호 처리용
본 논문에서는 neuromorphic computing, spiking neural networks (SNNs) 및 memristor의 기반을 분석하고 논의한다. Neuromorphic computing은 t...
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[Paper] 정책과 실천 사이: Agile 소프트웨어 개발 팀에서의 GenAI 도입
배경: 생성형 AI(GenAI) 도구의 급속한 등장으로 다양한 소프트웨어 엔지니어링 활동이 재구성되기 시작했습니다. 그러나 애자일 환경 내에서의 채택은 …