3주 전 · ai

[Paper] Large Language Models의 소프트웨어 보안 이해 평가

대형 언어 모델(LLMs)은 소프트웨어 개발에 점점 더 많이 활용되고 있지만, 이들의 소프트웨어 보안 전문성 수준은 아직 명확하지 않다. 이 연구는 체계적으로…

3주 전 · ai

[Paper] SPELL 시전: LLM 제한 돌파를 위한 문장 쌍 탐색

대규모 언어 모델(LLMs)은 AI 지원 코딩 도구를 통해 소프트웨어 개발에 혁신을 일으켰으며, 제한된 프로그래밍 전문 지식을 가진 개발자들이 t...

3주 전 · ai

[Paper] SpidR-Adapt: 소수 샷 적응을 위한 범용 음성 표현 모델

인간 영아는 단 몇 백 시간의 언어 노출만으로 새로운 언어의 기본 단위를 습득하며, 이는 data와 비교했을 때 눈에 띄는 효율성 격차를 강조한다.

3주 전 · devops

[Paper] 삼값 모달 논리와 세미토폴로지를 이용한 선언적 분산 브로드캐스트

우리는 분산 알고리즘을 선언적 공리 이론(declarative axiomatic theories)으로 모달 논리(modal logic)에서 형식적으로 지정하는 방법을 보여준다. 우리는 간단한 투표 프로토콜(voting protocol)에 이 방법을 적용한다.

3주 전 · ai

[Paper] ClarifyMT-Bench: 대화형 대형 언어 모델을 위한 다중 턴 명확화 벤치마킹 및 개선

대규모 언어 모델(LLM)은 개방형 도메인, 다중 턴 설정에서 대화형 어시스턴트로 점점 더 많이 배치되고 있으며, 사용자는 종종 불완전하거나...

3주 전 · ai

[Paper] 컨텍스트를 넘어: Large Language Models의 사용자 의도 파악 실패

현재 대형 언어 모델(Large Language Models, LLMs) 안전 접근 방식은 명시적으로 유해한 콘텐츠에 초점을 맞추면서 중요한 취약점인 이해력 부족을 간과한다.

3주 전 · ai

[논문] zkFL-Health: Blockchain 기반 Zero-Knowledge Federated Learning for Medical AI Privacy

헬스케어 AI는 대규모이고 다양한 데이터셋이 필요하지만, 엄격한 프라이버시와 거버넌스 제약으로 인해 기관 간에 원시 데이터를 공유할 수 없습니다. Federated learning (FL)…

3주 전 · software

[Paper] 인공적인가, 아니면 단지 예술적인가? LLM이 프로그래밍 규칙을 구부리는가?

Large Language Models (LLMs)은 자동 코드 생성에 널리 사용되고 있지만, 그 겉보이는 성공은 종종 사전 학습 목표와 … 사이의 긴장을 가린다.

3주 전 · devops

ESCHER: 효율적이고 확장 가능한 하이퍼그래프 진화 표현 및 Triad Counting 적용

대규모 복잡 네트워크에서 pairwise 관계를 넘어서는 higher‑order 상호작용은 종종 hypergraphs로 모델링됩니다. hypergraph 특성, 예를 들어 tria…을 분석하는 것은.

3주 전 · ai

[Paper] Mesh-Attention: 데이터 로컬리티 향상과 통신 효율성을 갖춘 새로운 분산 어텐션

Distributed attention은 Large Language Models(LLMs)의 컨텍스트 윈도우를 확장하는 데 있어 근본적인 문제입니다. 최신 방법인 Ring-Attention은 …

3주 전 · ai

[Paper] 마감시간 인식 온라인 스케줄링: Spot Market 예측을 활용한 LLM 파인튜닝

foundation models가 규모가 커짐에 따라 fine-tuning 비용이 점점 더 많이 듭니다. GPU spot instances는 on-demand resources에 대한 저비용 대안을 제공합니다.

3주 전 · ai

[Paper] 하나의 도구면 충분합니다: Repository-Level LLM 에이전트를 위한 Reinforcement Learning

대규모 오픈소스 소프트웨어(OSS) 저장소에서 수정이 필요한 파일과 함수를 찾는 것은 규모와 구조적 복잡성 때문에 어렵습니다.