Large Language Models (LLMs)는 학술적 글쓰기 관행에 점점 더 많이 통합되고 있습니다. 수많은 연구가 연구자들이 이러한 도구를 어떻게 활용하는지를 탐구했지만…

Snowflake 스타일 분산 ID 생성기는 대규모 환경에서 k‑ordered, 고유 식별자를 생성하기 위한 업계 표준입니다. 그러나 전통적인 요구 사항 f...

대규모의 unstructured historical newspaper archives에서 일관되고 인간이 이해할 수 있는 주제를 추출하는 것은 ... 때문에 상당한 도전 과제를 제시한다.

FirecREST v2를 소개합니다. 이는 HPC 자원에 대한 프로그래밍 접근을 위한 오픈소스 RESTful API의 차세대 버전입니다. FirecREST v2는 100배 성능을 제공합니다...

Retrieval-augmented generation (RAG) 모델은 검색된 증거를 활용해 대형 언어 모델(LLM) 생성기를 안내하지만, 현재 시스템은 검색을 …

코딩 에이전트는 이전에 인간 개발자가 필요했던 엔드‑투‑엔드 소프트웨어 엔지니어링 워크플로를 점점 더 수행할 수 있게 되고 있습니다, 포함하여 ra...

우리는 black-box 대형 언어 모델(LLMs)을 감사하여 프로덕션 환경에 배포될 때 신뢰성 있게 동작하는지를 보장하는 문제를 고려한다, 특히 …

소셜 미디어는 현대 정치에서 중요한 매체 역할을 하는데, 이는 정치인들의 이념을 반영하고 젊은 세대와의 소통을 촉진하기 때문입니다...

치과 분야에서 멀티모달 데이터의 신뢰할 수 있는 해석은 자동 구강 의료에 필수적이지만, 현재의 멀티모달 대형 언어 모델(MLLMs)은 어려움을 겪고 있다.

비디오 이해에서 키 프레임 선택은 상당한 과제를 제시합니다. 프레임을 독립적으로 점수화하는 전통적인 top‑K 선택 방법은 종종 실패합니다…

실시간 DNN 애플리케이션에 대한 수요가 에지 디바이스에서 증가함에 따라, 점점 더 복잡해지는 모델의 빠른 추론이 필요합니다. 많은 디바이스가 sp...을 포함하고 있지만.

끊임없이 진화하는 클라우드 컴퓨팅 및 네트워크 환경에서, 서비스 기능 체인 (SFC)은 복잡한 서비스를 구현하는 데 중요한 역할을 합니다.

closeness centrality를 사용하여 central nodes를 식별하는 것은 large‑scale complex networks를 분석하는 데 중요한 작업이지만, 그 decentralized computation은 여전히 어려운 과제로 남아 있다.

대형 언어 모델(LLMs)은 자연어 이해와 추론에서 놀라운 능력을 보여주지만, 환각 현상, 즉 f...의 생성으로 고통받는다.

코드에 특화된 대형 언어 모델(CodeLLMs)은 코드 스니펫, 문서 및 테스트 케이스를 생성하는 데 놀라운 역량을 보여주었습니다. Howe...

수작업으로 만든 휴리스틱에서 데이터 기반 진화 알고리즘으로의 전환은 근본적인 딜레마에 직면한다: 신경 가소성을 희생하지 않으면서 …

C 코드에서 Java 코드로의 자동 번역은 악명 높게 어려운 작업이며, 근본적인 패러다임 전환(절차적 …)에서 비롯되는 도전 과제로 가득합니다.

대형 언어 모델(LLMs)의 코드 생성 분야에서의 급속한 발전과 함께, 이들의 하드웨어 설계 적용이 점점 더 주목받고 있습니다. 그러나, e...

본 논문에서는 보안 스캔 결과의 고급 분석 및 시각화를 제공하는 웹 애플리케이션인 GraphSecure를 소개합니다. GraphSecure는 사용자가…

롤아웃-트레이닝 분리(disaggregation)는 강화학습(RL) 사후 훈련의 표준 아키텍처로 부상하고 있으며, 메모리 바운드 롤아웃과 컴퓨트 바운드…

테스팅 단계는 소프트웨어 개발의 필수적인 부분이지만, 수동으로 테스트 케이스를 만드는 것은 시간 소모적일 수 있습니다. 결과적으로, 점점 더 필요성이 커지고 있습니다.

현재 AI 코드 생성 시스템은 컴파일, 실행 및 테스트 단계에서 CPU‑GPU 데이터 전송으로 인한 상당한 지연 병목 현상을 겪고 있습니다.

Actively secure arithmetic MPC는 이제 실제 응용에 실용적이지만, 성능과 사용성은 여전히 프레임워크별 컴파일 스택에 의해 제한됩니다,…

우리는 StereoSpace를 소개합니다. 이는 monocular-to-stereo synthesis를 위한 diffusion-based 프레임워크로, geometry를 순수하게 viewpoint conditioning을 통해 모델링하며, …