[논문] Nex-N1: Agentic Models Trained via a Unified Ecosystem for Large-Scale Environment Construction
대형 언어 모델(Large Language Models, LLMs)이 수동적인 응답자에서 자율 에이전트로 진화함에 따라 학습 패러다임에 근본적인 전환이 필요합니다—정적…
대형 언어 모델(Large Language Models, LLMs)이 수동적인 응답자에서 자율 에이전트로 진화함에 따라 학습 패러다임에 근본적인 전환이 필요합니다—정적…
테라헤르츠(THz) 통신과 연합 학습(FL)의 융합은 초고속 분산 학습을 약속하지만, 현실적인 광대역 …
대규모 언어 모델(LLMs)은 다양한 언어 관련 작업에서 놀라운 잠재력을 보여주지만, 그들이 더 깊은 언어적 특성을 포착하는지 여부는…
환경과의 다중 상호작용을 통해 복잡한 작업을 수행할 수 있는 에이전트는 인기 있는 연구 방향으로 떠올랐습니다. 그러나 이러한 ...
대형 언어 모델(LLMs)은 복잡한 추론 작업을 해결하는 데 매우 효과적인 것으로 입증되었습니다. 놀랍게도, 그들의 능력은 종종 i...
이 논문은 개별 뉴런 수준에서 하드웨어 중복성을 활용하여 신경망의 기능적 안정성을 보장하는 혁신적인 접근법을 제시한다. 기존의...
현대 소프트웨어 생태계의 규모, 복잡성, 상호 연결성 및 자율성의 증가는 전례 없는 불확실성을 초래하며, 기반을 위협한다...
Self-adaptive systems (SASs)는 변화와 불확실성을 처리하도록 설계되었으며, 네 가지 핵심 기능인 모니터링, 분석, pla...을 포함하는 피드백 루프를 통해 동작합니다.
대규모 언어 모델(LLMs)은 일반 자연어 처리와 코드 합성, 법률 추론과 같은 도메인 특화 응용 분야 모두에 혁신을 가져왔습니다.
Proof-of-Vulnerability (PoV) 입력 생성은 소프트웨어 보안에서 중요한 작업이며, 경로 생성 및 검증과 같은 하위 애플리케이션을 지원합니다.
번역할 텍스트를 제공해 주시겠어요?
함수 수준에서 리포지토리 수준까지의 code completion 작업은 대규모 codebases의 contextual information을 활용하는 것이 핵심 과제가 됩니다. 그러나,…