Read more about [Paper] 보안이 사용성과 만날 때: 포스트 양자 암호 API에 대한 실증적 조사

대규모 언어 모델(LLMs)은 눈부신 진전을 이루었으며, Parameter‑Efficient Fine‑Tuning(PEFT)이 다운스트림 작업 적응을 위한 핵심 기술로 떠오르고 있습니다.

Platonic Representation Hypothesis은 신경망의 표현이 현실에 대한 공통 통계 모델로 수렴하고 있다고 제안합니다. 우리는 … 보여줍니다.

Transformer 아키텍처는 현대 딥러닝의 기반이 되었지만, 그 핵심인 self‑attention 메커니즘은 이차적인 계산 복잡도…

실시간 시스템에 대규모 언어 모델(LLMs)을 배포하는 것은 상당한 계산 요구량과 프라이버시 문제 때문에 여전히 어려운 과제입니다. 우리는 …

대규모이며 조건수가 나쁘고 부정정인 대수 방정식의 효율적인 해법은 수많은 계산 분야, 특히 다중…에서 널리 필요합니다.

Edge-cloud 시너지 효과는 privacy-preserving 방식으로 foundation 모델을 배포하기 위한 유망한 패러다임을 제공하며, lightweight on-device 모델이 domain-specific…

결측 데이터가 존재하는 상황에서 학습하면 편향된 예측과 낮은 일반화 능력 등 여러 어려움이 발생할 수 있으며, data imputation methods는...

클라우드 컴퓨팅이 엑사스케일(10^5+ 노드) 수준으로 확장됨에 따라, 기존의 ‘뉴턴식’ 오케스트레이션 패러다임—예를 들어 Kubernetes—이…

복잡하고 실험 중심의 분야에서 과학적 발견을 자동화하려면 프로그램의 반복적인 변형만으로는 충분하지 않으며, 구조화된 hypothesis management가 필요합니다.

Quality-Diversity (QD) 알고리즘은 행동 니치 전반에 걸쳐 다양하고 높은 성능을 보이는 솔루션을 발견하는 것을 목표로 합니다. 그러나 QD 탐색은 종종 점진적인…

소규모 섬 개발도상국(SIDS)은 기후 구동 재해에 불균형적으로 노출되어 있지만, 종종 파손될 때 실패하는 취약한 육상 네트워크에 의존합니다…