1개월 전 · software

[Paper] 인사이드 아웃: 코멘트 내재화가 LLM을 더 좋게 혹은 나쁘게 이끄는 방식

주석은 소스 코드의 비기능적 요소이지만, Large Language Models (LLM)은 종종 이를 활용하여 Software Engineering (SE) 작업을 수행한다. 그러나, ...

1개월 전 · software

[Paper] 딥러닝에서 뮤턴트의 현실성에 대한 실증 연구

Mutation analysis는 전통적인 소프트웨어 개발 패러다임에서 인위적인 결함을 주입함으로써 테스트 품질을 평가하는 잘 확립된 기법입니다.

1개월 전 · devops

[Paper] nLockTime 필드 재활용을 통한 효율적인 비트코인 메타프로토콜 트랜잭션 및 데이터 탐색

우리는 Lockchain Protocol을 소개한다. 이는 경량의 Bitcoin 메타프로토콜로, 블록 공간 비용을 추가로 들이지 않고도 매우 효율적인 transaction discovery를 가능하게 한다.

1개월 전 · ai

[Paper] ParamExplorer: 생성 예술에서 파라미터를 탐색하기 위한 프레임워크

Generative art systems는 종종 고차원적이고 복잡한 파라미터 공간을 포함하며, 그 안에서 미학적으로 매력적인 출력은 작은, 파편화된 영역에만 존재한다.

1개월 전 · devops

[Paper] 메모리 제한 시스템에서 MoE 기반 LLM을 위한 효율적인 CPU‑GPU 협업 추론

Large Language Models (LLMs)은 다양한 작업에서 인상적인 결과를 달성했지만, 높은 계산 요구량으로 인해 특히 … 배포에 어려움을 초래합니다.

1개월 전 · ai

[Paper] AI4EOSC: 과학 연구에서 인공지능을 위한 연합 클라우드 플랫폼

본 논문에서는 과학 워크로드에서 Artificial Intelligence를 지원하기 위해 전용된 federated compute platform을 설명합니다. 재현성을 위해 노력을 기울이며...

1개월 전 · ai

[Paper] 토픽 모델링 블랙 박스 최적화

잠재 디리클레 할당(Latent Dirichlet Allocation, LDA)에서 토픽 수 T를 선택하는 것은 통계적 적합도와 해석 가능성 모두에 강력하게 영향을 미치는 핵심 설계 결정입니다.

1개월 전 · ai

[Paper] 스스로 진화하는 Hypernetworks

neural networks가 외부 optimizers에 의존하지 않고 스스로 진화할 수 있는 방법은 무엇일까요? 우리는 Self-Referential Graph HyperNetworks를 제안합니다. 이는 바로 그 machine이…

1개월 전 · ai

[Paper] Kascade: Long-Context LLM 추론을 위한 실용적인 Sparse Attention 방법

Attention은 long-context LLM inference 중 latency의 지배적인 원인으로, reasoning models와 RAG와 함께 점점 더 인기를 끌고 있는 워크로드입니다. 우리는 Kascad를 제안합니다.

1개월 전 · software

[Paper] Sledgehammer를 사용해 Nut를 깨다? Automated Compiler Fault Isolation 재검토

배경: 컴파일러는 소프트웨어 개발의 근본적인 요소로, 고수준 소스 코드를 실행 가능한 소프트웨어 시스템으로 변환합니다. 컴파일러의 결함은...

1개월 전 · ai

[Paper] 블라인드 스팟을 넘어: LLM 기반 평가 함정 완화를 위한 분석적 힌트

대규모 언어 모델은 코드 생성 파이프라인에서 판사(LaaJ)로 점점 더 많이 배치되고 있습니다. 확장성 측면에서 매력적이지만, LaaJ는 도메인 s...

1개월 전 · ai

[Paper] 스파이킹 신경망에서 Change-Perceptive Dendrite‑Soma‑Axon 뉴런을 통한 저지연 학습 성능 향상

Spiking neurons는 Spiking Neural Networks (SNNs)의 기본 정보 처리 단위이며, all-or-zero 정보 출력 형태를 가지고 있어 SNN이 t...