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[Paper] SEMODS: 오픈소스 소프트웨어 엔지니어링 모델의 검증된 데이터셋
인공지능을 소프트웨어 엔지니어링(SE)에 통합하려면 SE 작업에 적합한 모델을 선별한 컬렉션이 필요합니다. 수백만 개의 모델이 ...
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[Paper] KELP: 진화적 그룹화 트리를 통한 견고한 온라인 로그 파싱
실시간 로그 분석은 현대 인프라의 가시성을 위한 초석입니다. 그러나 기존 온라인 파서는 동적 환경에 대해 아키텍처적으로 부적합합니다.
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[Paper] 실제 공격을 통한 지능형 커넥티드 차량의 취약점 이해 및 특성화
Intelligent Connected Vehicles (ICVs)는 현대 교통 시스템의 핵심 구성 요소이며, 그 보안은 사용자 안전과 직접적으로 관련되어 있기 때문에 매우 중요합니다.
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[Paper] IVR을 넘어: 비즈니스 준수를 위한 고객 지원 LLM 에이전트 벤치마킹
전통적인 고객 지원 시스템, 예를 들어 Interactive Voice Response (IVR)와 같은 시스템은 경직된 스크립트에 의존하고 복잡한, po...
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[Paper] ERP 분석 벤치마킹: 수동 특징, 딥러닝, 파운데이션 모델
Event-related potential (ERP)는 전기뇌파(electroencephalographic, EEG)의 특수한 패러다임으로, 일반적으로 외부 자극이나 사건에 대한 신경학적 반응을 반영합니다.
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[Paper] 클라우드 기반 소매 POS 시스템의 비용‑성능 분석: Google Cloud Platform과 Microsoft Azure의 비교 연구
소매 워크로드에 대한 플랫폼별 성능에 관한 실증 연구는 거의 없지만, 소매 산업의 디지털 전환은 가속화되었습니다.
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[Paper] 대규모 모델의 연합 맞춤화: 접근법, 실험 및 인사이트
이 기사에서는 대규모 모델의 연합 맞춤화를 탐구하고, 연합 학습 프레임워크 내에서 발생하는 주요 과제들을 강조합니다. 우리는…
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[Paper] STELLAR: 대형 언어 모델 애플리케이션을 위한 검색 기반 테스트 프레임워크
대규모 언어 모델(LLM) 기반 애플리케이션은 고객 서비스, 교육, 모빌리티 등 다양한 분야에 점점 더 많이 배포되고 있습니다. 그러나, th...
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[Paper] 멀티 에이전트 협업 이름 바꾸기 리팩터링
AI 에이전트가 소프트웨어 개발에서 제공하는 가장 큰 가치는 개발자의 추론 및 행동 능력을 확장하는 데 있으며, 인간을 대체하는 것이 아닙니다...
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[Paper] AI 팀원 시대의 보안: GitHub에서의 Agentic Pull Requests에 대한 실증 연구
Autonomous coding agents는 현대 소프트웨어 엔지니어링에서 AI teammates로 점점 더 많이 배치되어, 제품을 수정하는 pull requests (PR)를 독립적으로 작성합니다.
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[Paper] DSL 또는 코드? LLM이 생성한 대수 사양의 품질 평가: Kinaxis에서의 최적화 사례 연구
Model-driven engineering (MDE)은 abstraction과 analytical rigour를 제공하지만, 많은 분야에서 산업적 채택은 개발 비용 때문에 제한되어 왔습니다.
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[Paper] 이진 신경망의 훈련 및 정규화를 위한 Quadratic Unconstrained Binary Optimisation
인공지능(AI)과 deep learning의 발전은 에너지 소비 증가에 대한 우려를 제기하고 있으며, 모바일에서 AI를 배포하려는 수요도...