데이터 소스에 가까운 곳에서 감각 데이터를 처리하는 것은 종종 Edge 디바이스를 포함하며, 스마트 시티와 같은 광범위한 애플리케이션에 낮은 latency를 제공한다. 이는 일반적으로…

AllReduce는 분산 컴퓨팅에서 기본적인 집합 연산이며 대규모 학습 및 추론에 있어 핵심 성능 병목 현상입니다. 그 완료…

1990년대 초 도입된 이후, 웹은 전 세계에서 가장 큰 애플리케이션 플랫폼이 되었습니다. HyperText Markup Language (HTML)은 ...

대규모 언어 모델(LLM)은 점점 더 긴 코드 컨텍스트에 대한 추론이 필요한 소프트웨어 엔지니어링 작업을 지원하고 있지만, 다양한 입력에 따라 그 견고성은 아직 충분히 검증되지 않았다.

소프트웨어 역사를 통틀어, 진화는 경쟁에 의해 촉진되는 흥망성쇠의 주기로 일어났으며, 오픈소스 소프트웨어(OSS)도 예외는 아니다. Thi...

피드백이 task structure보다 더 빨리 흡수될 때, 학습자는 진실보다 피드백을 선호하게 된다. 두 시간 척도(two‑timescale) 모델은 이러한 feedback‑truth 관계를 보여준다.

Implicit Neural Representations (INRs)는 최근 비디오 압축에서 인상적인 성능을 보여주었습니다. 그러나 별도의 INR을 개별적으로 과적합해야 하기 때문에…

Latent space models은 고차원 이산 데이터 매트릭스, 예를 들어 전자 건강 기록(EHRs)의 patient-feature 매트릭스 등을 분석하는 데 널리 사용됩니다.

LLM 기반 에이전트는 복잡한 권한 정책이 필요한 상황에서 점점 더 많이 배치되고 있습니다: 고객 서비스 프로토콜, 승인 워크플로우, 데이터 액세스...

야생 환경에서 인간형 로봇을 사용한 임의 물체에 대한 Visual loco-manipulation은 정확한 end-effector (EE) 제어와 일반화 가능한 이해를 필요로 한다.

Fast weight architectures는 장기 컨텍스트 모델링을 위해 일정한 메모리 오버헤드를 유지하면서 attention‑based transformers에 대한 유망한 대안을 제공합니다.

대형 언어 모델(LLMs)은 생물학 벤치마크에서 강력한 성능을 보이며, 초보자들이 이중용도 실험실 기술을 습득하는 데 도움을 줄 수 있다는 우려를 불러일으키고 있습니다. Ye...