작은 언어 모델에 절차적 지식과 (제약된) 언어 계획 능력을 부여하는 PLASMA라는 새로운 접근법을 제시한다.
본 연구는 삼각형 기반 푸리에 급수를 이용하여 새로운 글자체 디자인 방법을 제안한다. 이를 통해 기존 베지에 곡선 기반 방식의 한계를 극복하고 다양한 창의적 실험을 가능하게 한다.
本研究では、三角形を用いたフーリエ級数アプローチを用いて、レターフォームを生成する新しい手法を提案する。この手法は、従来のベジェ曲線を用いる手法とは異なり、文字の輪郭を滑らかでない曲線で表現することができ、タイプデザインにおける新しい可能性を示す。
PyTorch 기반 번들 조정 프레임워크를 제시하여 딥러닝 모델과의 통합을 용이하게 하고 실시간 성능을 향상시킨다.
지식 그래프를 사용하여 분산 환경에서 신뢰할 수 있는 의사 결정을 위한 스마트 계약 코드를 자동으로 생성할 수 있다.
대규모 언어 모델(LLM)의 표현력을 활용하여 패션 호환성 이해와 트렌드 인식을 결합한 맞춤형 의상 추천 프레임워크를 제안합니다.
자원 제약 환경에서도 성능 저하 없이 데이터 사용량을 크게 줄일 수 있는 Pareto 데이터 프레임워크를 제안한다. 이를 통해 비용, 에너지, 계산 및 저장 비용을 절감할 수 있다.
프리랜서와 프로젝트 간의 효율적인 매칭을 위해 다국어 언어 모델을 활용한 신경망 검색기 아키텍처를 제안한다.
多言語環境における求職者と案件のスキルマッチングを効率的に行うための新しいニューラルリトリーバーアーキテクチャを提案する。
관개 스케줄링 문제에서 ReLU 신경망 모델을 활용하여 혼합 정수 MPC의 계산 효율성을 크게 향상시킬 수 있다.