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본 논문에서는 다양한 오픈 디지털 문헌 데이터를 통합하고 분석하기 위해 개발된 페르세우스 디지털 라이브러리 6세대와 ATLAS(Aligned Text and Linguistic Annotation Server) 아키텍처를 소개합니다.

이 논문에서는 유한 링에서 새로운 스칼라 곱을 도입하여 왼쪽 LCD 코드의 존재를 위한 필요충분조건을 제시하고, GF(4), GF(8), GF(9), GF(16)을 사용하여 최적의 왼쪽 LCD 코드의 예를 제공합니다.

ChatGPT는 연구 논문의 질적 평가에 유용한 도구가 될 수 있지만, 연도, 분야, 초록 길이, 저자 국가 등 다양한 요인에 따른 편향이 존재하며, 이를 인지하고 정규화하는 과정이 필요하다.

LLM 기반 AutoNuggetizer 프레임워크를 사용한 완전 자동 너겟 평가 방식이, 수동으로 수행된 너겟 평가 결과와 높은 상관관계를 보이며 RAG 시스템 평가에 효과적인 도구임을 입증했습니다.

MARM이라는 새로운 캐시 기반 추천 시스템은 기존 방식보다 적은 계산량으로 사용자의 장기적인 행동을 모델링하여 추천 시스템의 효율성을 크게 향상시킵니다.

DNA 저장 시스템에서 효율적인 무작위 액세스를 위해서는 기존의 MDS 코드 대신 균형 잡힌 준 호기형 구조를 활용한 새로운 코드 설계가 필요하며, 이를 통해 무작위 액세스에 필요한 예상 샘플 수를 줄일 수 있다.

AI 검색 엔진 시장에 새롭게 등장한 구버(Goover)는 정확성과 사용자 친화성을 강조하며 퍼플렉시티 AI와 같은 사실 확인 및 참조를 기반으로 한 검색 결과를 제공한다.

신경망 정보 검색 시스템에서 특정 데이터를 제거하면서도 모델 성능을 유지하는 기계 학습 순위 삭제 기술에 교정적 순위 삭제라는 새로운 과제를 제시하고, 이를 위한 효과적인 교정적 순위 삭제 증류(CuRD) 프레임워크를 제안합니다.

기존 지식 그래프 완성 모델의 한계를 극복하기 위해, 본 논문에서는 풍부한 컨텍스트 정보를 활용하는 LLM 기반 프레임워크인 KGR3를 제안하며, 이를 통해 보다 정확하고 효율적인 지식 그래프 완성이 가능함을 보여줍니다.

다층 임베딩 기반 검색 방법을 사용하면 법률 문서의 의미론적 복잡성을 효과적으로 파악하고 다양한 수준의 세분화에서 법률 정보를 검색할 수 있습니다.

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