점점 다양한 AI 가속기가 대규모 학습을 위해 고려되고 있습니다. 그러나 초기 단계 AI 가속기에서 대규모 학습을 가능하게 하는 데는 …

전 세계 기후는 빠르고 전례 없는 온난화 추세를 겪고 있습니다. ICT 부문은 전 세계 온실가스 배출의 눈에 띄는 기여자이며, 그…

AI-enabled cyber-physical systems의 부상으로 data annotation은 이러한 지능형 시스템 개발에서 중요한 동시에 종종 간과되는 과정이 되었습니다.

Large Language Model (LLM) 에이전트는 자동 UI 탐색, 예를 들어 자동 UI 테스트 및 AI 어시스턴트와 같은 분야에서 큰 잠재력을 보여주지만, 그 효율성은 …

고전 소프트웨어와 달리 로깅 및 런타임 트레이싱으로 내부 실행 상태를 효과적으로 드러낼 수 있는 반면, 양자 회로는 고유한 특성을 가지고 있어, ...

메타모픽 테스트(MT)는 여러 테스트 실행에 걸쳐 메타모픽 관계(MR)를 확인함으로써 오라클 문제를 완화합니다. 결함 탐지 효율성…

Use cases는 기능 요구사항을 명시하는 데 널리 사용되지만, 기존 벤치마크는 부족하고 실제 시스템과 정렬되지 않을 위험이 있다.

이 논문은 부분적으로 관측된 상태의 연속시간 최대 사후 확률(MAP) 궤적 추정을 계산하기 위한 parallel-in-time 방법을 제안한다.

고성능 컴퓨팅(HPC) 클러스터는 막대한 에너지를 소비하며, 유휴 노드가 주요 낭비 원인입니다. 사용되지 않는 노드를 전원 차단하면 이를 완화할 수 있습니다.

Blockchain 기술은 많은 분야에서 모멘텀을 얻고 있습니다. Blockchain 솔루션이 비즈니스 영역에 중요한 긍정적 영향을 미치는 반면, 그것들은 또한 ...

암호화폐의 부상으로, 분산형 블록체인 위에 구축된 많은 새로운 애플리케이션이 등장했습니다. 블록체인은 전체 스택 분산 시스템이며, m...

우리는 노드 결함 조건 하에서 2D 토러스 네트워크 온칩 NoC의 적응형 최소 라우팅을 조사하고, 강화 학습(RL) 기반 전략과 비교한다.

연산 처리량의 스케일링은 메모리 대역폭 개선 속도를 계속 앞서고 있어, 많은 딥러닝 워크로드가 메모리 바인드 상태가 됩니다. 커널 퓨전은 ...

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Black-box 최적화는 종종 진화적 및 스웜 알고리즘에 의존하는데, 이들의 성능은 문제에 크게 의존합니다. 우리는 최적화기를 짧은 프로그램으로 간주합니다…

딥 강화 학습에서 제어 정책은 종종 고정 용량의 멀티레이어 퍼셉트론을 역전파(backpropagation)로 학습시켜 구현되며, 이는 구조…

Kolmogorov-Arnold 네트워크(KANs)를 architectural enhancements로 개선하려는 노력은, 이러한 개선이 가져오는 복잡성에 의해 방해받아, t...

멤리스터 기반 인‑메모리 컴퓨팅은 von Neumann 병목 현상과 메모리 월(memory wall)의 제약을 극복하기 위한 유망한 패러다임으로 부상하고 있습니다.

정확한 volatility forecasting은 은행업, 투자 및 위험 관리에 필수적이며, 미래 시장 움직임에 대한 기대가 직접적으로 영향을 미치기 때문입니다...

3D Gaussian Splatting(3DGS)의 최근 성공은 빠른 최적화와 실시간 고품질 라디언스 렌더링을 가능하게 함으로써 새로운 뷰 합성을 재구성했습니다.

대규모 비디오 생성 모델은 실제 장면에서 포토리얼리스틱한 외관과 라이트 인터랙션을 모델링하는 데 놀라운 잠재력을 보여주었습니다. 그러나...

우리는 Particulate라는 feed-forward 접근 방식을 제시한다. 이 방법은 일상적인 객체의 단일 정적 3D mesh를 입력으로 받아, 기본적인 articulation의 모든 속성을 직접 추론한다.

대규모 및 다양한 로봇 시연(데모)의 수집은 모방 학습(imitation learning)에서 여전히 주요 병목 현상으로 남아 있습니다. 실제 환경에서 데이터 획득이 비용이 많이 들고 …

많은 시스템은 구성 요소 간에 복잡한 상호작용을 보인다: 일부 features나 actions는 서로의 효과를 증폭시키고, 다른 것들은 중복된 정보를 제공한다, ...