2주 전 · ai

[Paper] Projection 기반 적대적 공격 using Physics-in-the-Loop Optimization for 단안 깊이 추정

Deep neural networks (DNNs)는 입력 이미지에 특정 perturbations가 추가될 때 misclassification을 일으키는 adversarial attacks에 여전히 취약합니다. This vu...

2주 전 · ai

[Paper] Personalized PageRank와 Successor Representations의 동등성

hippocampus는 뇌에서 두 가지 핵심적이지만 매우 구별되는 기능을 구현하는 것으로 보인다: long term memory retrieval와 planning 및 spatial navigation. Naivel...

2주 전 · devops

[Paper] 자원 제한 클라이언트를 위한 Distributed Bilevel Optimization with Dual Pruning

대규모 모델이 개발됨에 따라, 기존의 distributed bilevel optimization algorithms는 low-resource clients에 직접 적용할 수 없습니다. 핵심 …

2주 전 · software

[Paper] 양자 소프트웨어의 버그와 품질 속성 특성화: 대규모 실증 연구

Quantum Software Engineering (QSE)은 하이브리드 양자‑클래식 시스템의 신뢰성 및 유지보수성을 보장하는 데 필수적이지만, 이에 대한 실증적 증거는 …

2주 전 · software

[Paper] Agentic AI 시스템은 소프트웨어 에너지 문제를 어떻게 다루는가? Pull Request 기반 연구

소프트웨어 엔지니어링이 새로운 시대(SE 3.0)에 접어들면서, AI 코딩 에이전트가 소프트웨어 개발 워크플로우를 점점 자동화하고 있다. 그러나 정확히 어떻게…

2주 전 · ai

[Paper] DynaFix: 실행 수준 동적 정보를 기반으로 한 반복적 자동 프로그램 복구

Automated Program Repair (APR)은 버그가 있는 프로그램에 대해 자동으로 올바른 패치를 생성하는 것을 목표로 합니다. 최근 large language models (LLMs)를 활용한 접근 방식은...

2주 전 · software

[Paper] 에이전틱 AI 시스템은 성능 최적화를 어떻게 다루나요? BERTopic 기반 풀 리퀘스트 분석

LLM 기반 소프트웨어 엔지니어링은 현대 소프트웨어 개발에 영향을 미치고 있습니다. 정확성 외에도, 이전 연구들은 소프트웨어의 성능도 조사했습니다.

2주 전 · software

[Paper] 1001 LoC의 이야기: 잠재 런타임 오류 기반 사양 합성을 통한 대규모 프로그램 검증

대규모 소프트웨어 및 하드웨어 시스템의 완전 자동 검증은 형식 방법(formal methods)의 성배라고 할 수 있습니다. Large language models (LLMs)는 최근…

2주 전 · software

[Paper] LLM 기반 코드 생성을 위한 학습 데이터 최적화의 효과성에 관한 실증 연구

대형 언어 모델(LLMs)은 코드 생성에서 눈에 띄는 진전을 이루었으며, 이는 주로 고품질 코드 데이터셋의 가용성에 의해 효과적으로 촉진되었습니다.

2주 전 · ai

[Paper] 코드 언어 모델의 지역화된 보정 불확실성

대규모 언어 모델(LLMs)은 자연어 프롬프트로부터 복잡한 소스 코드를 생성할 수 있습니다. 그러나 LLMs은 사용자가 기대하는 것과 다른 출력을 생성할 수 있습니다.

2주 전 · ai

[Paper] 슬래브 기하학 중성자 수송을 위한 시퀀스 가속 방법의 진화적 발견

우리는 genetic programming 접근법을 사용하여 neutron transport 문제의 discrete ordinates 해법에 대한 convergence acceleration methods를 자동으로 발견한다.

2주 전 · devops

[Paper] LLM 체크포인트/복원 I/O 전략 및 패턴 이해

LLM과 foundation model이 규모가 커짐에 따라, checkpoint/restore는 학습 및 추론에 있어 중요한 패턴이 되었습니다. 3D parallelism(tensor, pipeline, data)과 함께, ...