Machine unlearning은 Large Language Models (LLMs)에서 민감한 지식을 잊게 하면서 일반적인 유용성을 유지하는 것을 목표로 합니다. 그러나 기존 접근 방식은 일반적으로...

우리는 자기회귀 생성의 분산화에 대한 이론적 분석을 제시한다. 우리는 Decentralized Discrete Flow Matching 목표를 정의하며, ...를 표현한다.

Foundation models (FMs)은 인공지능(AI)의 미래를 재구성하기 시작한 변혁적인 돌파구로 인식되고 있으며, 학계와 산업 전반에 걸쳐 그 영향을 확대하고 있습니다.

Diffusion models는 이미지 및 비디오 생성에서 눈에 띄는 성공을 거두었습니다. 그러나 그들의 본질적으로 다단계 inference 과정은 상당한 c...

정밀하고 확장 가능한 cell nuclei의 instance segmentation은 computational pathology에 필수적이지만, gigapixel Whole-Slide Images는 주요 계산적 …

high-fidelity image synthesis에서 인상적인 진전에도 불구하고, generative models는 여전히 logic-intensive instruction following에 어려움을 겪으며, 지속적인…

Surface electromyography (sEMG)는 근육 활동을 해독하기 위한 직접적인 신경 인터페이스를 제공하며, 키보드 없이 텍스트 입력을 위한 유망한 기반을 제공합니다.

오늘날 digital landscape에서, end-user feedback은 software applications의 진화에 중요한 역할을 하며, 특히 사용을 방해하는 문제를 해결하는 데 핵심적이다.

보안 버그 보고서는 소프트웨어 시스템의 취약성 기간을 최소화하기 위해 신속한 식별이 필요합니다. 전통적인 머신러닝(ML) 기법은…

신뢰할 수 있는 제3자가 없는 어떤 상황에서도 엔티티 간의 신뢰는 매우 어렵고, 바로 그 신뢰를 블록체인이 디지털 세계에 가져오려는 목표입니다.

이것은 제1회 국제 저탄소 컴퓨팅 워크숍(LOCO 2024)의 논문집입니다....

Large language models (LLMs)는 인터랙티브 협업을 통해 repository-level code generation에서 developer productivity를 크게 향상시킵니다. 그러나, as int...

마이크로서비스 시스템은 자원 탄력성, 느슨하게 결합된 아키텍처, 그리고 경량성 덕분에 클라우드 네이티브 엔터프라이즈 애플리케이션의 핵심이 되었습니다.

현대의 마이크로서비스 시스템은 점점 더 인기를 얻고 복잡해지고 있습니다—종종 수백 개, 심지어 수천 개의 세분화된 상호 의존적인 서브시스템으로 구성됩니다.

AI 지원 개발자 서비스가 현대 IDE에 점점 더 많이 통합되고 있지만, 기업은 이러한 도구가 기존의 신원 및 접근 제어 체계 내에서 작동하도록 보장해야 합니다.

실행 트레이스는 복잡한 소프트웨어 시스템을 이해하고, 디버깅하며, 최적화하기 위한 중요한 정보 원천입니다. 그러나 OS 커널이나 ...에서 수집된 트레이스는 ...

인간 인지는 중첩된 시간 척도에 걸쳐 정보를 통합한다. 대뇌피질은 계층적인 Temporal Receptive Windows (TRWs)를 보이지만, 국소 회로는 종종 ...

대규모 언어 모델 파인튜닝은 메모리 병목 현상이 있다: 7B 파라미터 모델은 84GB가 필요하며, 그 중 14GB는 가중치, 14GB는 그래디언트, 56GB는 FP32 최적화에 사용된다.

우리는 양자 소프트웨어 엔지니어링(QSE) 생태계의 현재 상태를 연구하며, 학계와 산업계의 성과, 활동 및 참여에 초점을 맞춥니다.

네트워크에서의 옵리비어스 로드밸런싱은 트래픽을 사전 정의된 경로를 사용해 소스에서 목적지로 라우팅하는 것으로, 트래픽과 무관하게 수행되어, 그 결과 ma...

Artificial intelligence는 대규모 데이터셋으로 훈련된 거대한 neural networks를 통해 빠르게 발전했습니다. 수천 개의 GPUs 또는 TPUs를 사용한 이러한 training은…

우리는 Hashcash‑style nonce searching에서 영감을 받은 새로운 proof‑of‑work (PoW) 구조인 APoW를 소개한다. 이는 다른 채굴자들의 작업을 감사할 수 있게 한다.

대규모 언어 모델(LLMs)의 사전 학습은 점점 더 분산 컴퓨팅을 필요로 하지만, 대역폭 제약으로 인해 충분히 프로비저닝된 …을(를) 확장하기 어렵다.

알려지지 않은 deepfake 변조를 탐지하는 것은 얼굴 위조 탐지에서 가장 어려운 문제 중 하나입니다. 현재 state-of-the-art 접근 방식은 ...