일부 병렬 계산 모델에서는 작업을 더 작은 태스크로 나누어 완전히 비동기적으로 실행할 수 있습니다. 다른 상황에서는 병렬 태스크가 …

전통적인 워크플로우에서 복잡한 수동 파일 편집 및 커맨드라인 작업에 대한 높은 러닝 커브와 의존성을 해결하기 위해, 주류 오픈소스…

Edge computing은 컴퓨팅 자원을 분산시켜, 의료 및 농업 분야의 Internet of Things (IoT)와 같은 영역에서 새로운 애플리케이션을 가능하게 합니다...

Penetration testing은 실제 위협에 대비해 system security를 평가하고 강화하는 데 필수적이지만, traditional workflows는 여전히 매우 수동적이며, …

우리는 Any-to-Any 모델이라고 불리는 새로운 멀티모달 모델 클래스에 대한 효율적인 온라인 서빙 시스템인 Cornserve를 소개합니다. Any-to-Any 모델은 조합을 받아들입니다.

JavaScript의 광범위한 채택은 정교한 obfuscation 기법을 사용해 악성 코드를 은폐하는 악의적인 공격자들에게 매력적인 표적이 되었습니다.

Large language models (LLMs)은 자동 코드 생성에서 눈부신 진전을 이루었지만, 고성능 코드를 생성하는 능력은 여전히 제한적이다-...

AI 에이전트의 부상은 소프트웨어를 구축하는 방식을 변화시키고 있습니다. 에이전트의 약속은 개발자들이 코드를 더 빠르게 작성하고, 여러 작업을 d...에 위임할 수 있다는 것입니다.

Vehicular Edge Computing (VEC)는 지능형 교통 시스템에서 계산 효율성과 서비스 품질을 향상시키는 유망한 패러다임으로 부상하고 있습니다.

극도의 이기종성이 나타나는 최신 HPC 시스템은 quantum accelerators를 포함하기 시작하면서, classical과 quantum 사이를 조정할 수 있는 runtimes를 필요로 하고 있다.

대형 언어 모델(LLMs)은 프로그램과 다중 에이전트 시스템을 진화시키는 데 점점 더 많이 사용되고 있지만, 대부분의 기존 접근 방식은 overwrite-based mutations에 의존한다…

대규모 언어 모델(LLMs)은 프로그램 및 다중 에이전트 시스템을 진화시키는 데 점점 더 많이 사용되고 있지만, 대부분의 기존 접근 방식은 덮어쓰기 기반 변이를 의존한다…

비디오 디퓨전 모델은 생성 비디오 합성에 혁신을 가져왔지만, 정확도가 떨어지고 느리며 생성 과정에서 불투명할 수 있어 사용자를 …

3D 포인트 클라우드 처리를 위한 최신 신경 아키텍처는 convolutional layers와 attention blocks를 모두 포함하지만, 이를 조합하는 최적의 방법은 아직 명확하지 않다.

시각 토크나이저(예: VAEs)의 latent space 품질은 현대 generative models에 매우 중요합니다. 그러나 표준 reconstruction-based training은 …

알츠하이머병(AD)은 인지 능력에 부정적인 영향을 미치는 진행성 신경퇴행성 질환이다. 언어와 관련된 변화는 자동으로 ...

우리는 Recurrent Video Masked‑Autoencoders (RVM)을 제시한다: 트랜스포머 기반 순환 신경망을 활용한 새로운 비디오 표현 학습 접근법이다.

Generalization은 인터랙티브 3D scene 생성에서 여전히 핵심 과제입니다. 기존 학습 기반 접근 방식은 제한된 sce...

최근 feed-forward reconstruction 모델인 VGGT와 π^3는 인상적인 재구성 품질을 달성하지만, quadratic memory 때문에 스트리밍 비디오를 처리할 수 없습니다.

최근 이미지‑투‑3D 분야의 진전은 디자인, AR/VR, 로보틱스에 엄청난 가능성을 열어주었습니다. 그러나 실제 애플리케이션에서 AI가 생성한 3D 자산을 사용하려면,…

본 논문에서는 JoVA라는 통합 프레임워크를 제시하여 비디오‑오디오 공동 생성을 수행합니다. 최근의 고무적인 진전에도 불구하고, 기존 방법들은 두 가지 중요한 제한에 직면합니다…

개인화는 LLM이 개별 사용자 선호와 요구에 맞추는 데 필수적이 되고 있습니다. 그러나 현재 접근 방식은 종종 계산 비용이 많이 듭니다.

우리는 인터랙티브 인텔리전스(Interactive Intelligence)를 소개한다. 이는 성격에 맞춘 표현, 적응형 상호작용, 그리고 자기 진화가 가능한 새로운 디지털 휴먼 패러다임이다.

Textual Inversion (TI)은 텍스트-이미지 개인화에 효율적인 접근 방식이지만 복잡한 프롬프트에서는 종종 실패합니다. 우리는 이러한 실패를 임베딩 노름 i...