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메모리 제한 장치에서 비전-언어 모델 파인튜닝
새로운 하이브리드 최적화 접근법은 엣지 디바이스가 순전파만을 사용하여 vision-language 모델을 미세 조정할 수 있게 하며, 기존 방법보다 최대 7% 높은 정확도를 달성합니다.
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[Paper] 비동기 보안 Federated Learning with Byzantine aggregators
프라이버시 보호 연합 평균화는 연합 학습에서 클라이언트 프라이버시를 보호하기 위한 핵심 접근 방식입니다. 본 논문에서는 이 문제를 비동기 환경에서 연구합니다.
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[Paper] AVX / NEON 인트린식 함수: 언제 사용해야 할까?
다양한 구성에 대한 벤치마크가 제안되어 AVX / NEON intrinsic functions의 능력과 한계를 일반적인 개발 프로젝트 맥락에서 탐구합니다.
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[Paper] 양자 전송 시뮬레이션에서 병렬 이차 선택적 역연산
Moore's Law에 의해 트랜지스터의 차원이 나노미터 규모까지 축소되었습니다. 고급 quantum transport (QT) solvers가 정확히 …
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[Paper] AI 코딩 에이전트가 작성한 Pull Request에서 메시지‑코드 불일치 분석
AI 코딩 에이전트가 생성한 Pull request (PR) 설명은 코드 변경 사항을 인간 리뷰어에게 전달하는 주요 채널입니다. 그러나 정렬 b...
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[Paper] Untappd의 Gamification에 대한 종단 분석: 사회적 음주 애플리케이션에 대한 윤리적 고찰
본 논문은 배지, 스트릭, 그리고 소셜 기능을 통해 맥주 소비를 게임화하는 소셜 음주 애플리케이션인 Untappd에 대한 종단적 윤리 분석을 제시한다.
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[Paper] Proof of Commitment: Permissionless Consensus를 위한 인간 중심 리소스
Permissionless 합의 프로토콜은 리더 선출을 조정하고 Sybil 저항성을 제공하기 위해 희소한 자원을 필요로 합니다. 기존 패러다임인 Proof of Work …
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[Paper] 신경-심볼릭 통합과 진화 가능한 정책
Neural-Symbolic (NeSy) Artificial Intelligence는 신경망의 학습 능력과 해석…
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[Paper] 인지 인프라: AI 데이터 센터를 위한 통합 DCIM 프레임워크
이 작업은 DCIM 3.0을 제시하며, 의미론적 추론, 예측 분석, 자율 오케스트레이션 및 통합 연결성을 통합한 통합 프레임워크를 제공합니다.
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[Paper] 다섯 개의 이질적인 이미지 데이터셋에 대한 맞춤형 CNN 훈련
딥러닝은 시각 데이터 분석을 혁신했으며, 컨볼루션 신경망(CNN)이 의미 있는 특징 표현을 학습하는 데 매우 효과적이게 되었습니다.
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[Paper] MoEBlaze: 최신 GPU에서 효율적인 MoE 훈련을 위한 메모리 장벽 돌파
광범위한 'memory wall' 병목 현상이 현대 대규모 Mixture-of-Experts (MoE) 아키텍처에서 크게 증폭됩니다. MoE의 고유한 아키텍처적 spa...
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[Paper] MQ-GNN: 확장 가능하고 효율적인 GNN 학습을 위한 다중 큐 파이프라인 아키텍처
그래프 신경망(GNNs)은 그래프 구조 데이터를 학습하기 위한 강력한 도구이지만, 비효율적인 미니배치 생성, 데이터...