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LLM 코드 생성 시 계산 비용을 줄이면서 기존 언어와 의미적 동등성을 유지하는 AI 지향 프로그래밍 언어 문법을 제안하는 연구

형태론적 분석 및 생성에서의 기술, 장점, 과제, 미래 방향을 포괄하는 계산 형태론에 대한 신경망 응용 연구 검토

IoT 네트워크의 분산 인텔리전스에 대한 종합적 분석: 에지 컴퓨팅 아키텍처, 응용 분야, 과제 및 지능형 IoT 시스템의 미래 방향을 다룹니다.

INoT 프레임워크는 LLM이 프로그래밍 방식의 대화 추론을 수행하여 토큰 비용을 줄이고 여러 벤치마크에서 성능을 향상시킵니다.

입력 트래픽의 함수로서 컴퓨터 네트워크 지연을 모델링하는 신경망의 정확도를 분석한 연구 논문으로, 네트워크 모델링 및 최적화를 위한 실용적 지침을 제시합니다.

병합 네트워크 구성 및 도달 가능성 분석을 활용한 양자화 신경망의 출력 오차 보장 계산 연구

창의적 AI에서 토큰 예측의 한계 분석, 배틀 랩 사례 연구를 통한 즉흥적 공연을 위한 대화형 모델 제안

단일 큐비트 연산과 측정을 사용하는 소프트 양자 뉴런을 활용한 새로운 양자 신경망 모델로, 효율적인 비선형 분류와 노이즈 강인성을 제공합니다.

비전 트랜스포머의 토큰 압축 기술에 대한 종합적 조사 및 비교 평가로, 엣지 AI 배포를 위한 컴팩트 아키텍처 적용에 중점을 둡니다.