Double-Signed Fragmented DNSSEC: Enhancing Security During the Transition to Post-Quantum Cryptography
This paper proposes and evaluates a double-signed, fragmented DNSSEC approach using both pre-quantum and post-quantum digital signatures to enhance security during the transition to a post-quantum world, addressing the vulnerabilities of traditional DNSSEC to quantum computing attacks while accounting for the limitations of current post-quantum cryptography candidates.
Teleoperating an Upper-Body Humanoid in Virtual Reality Using Modified Task Jacobians and Relaxed Barrier Functions for Self-Collision Avoidance
By modifying task Jacobians to simplify joint control mapping and incorporating relaxed barrier functions for real-time self-collision avoidance, this approach makes VR teleoperation of an upper-body humanoid robot more intuitive, safe, and efficient.
大規模言語モデルにおける形式と意味の内部表現：記号論と神経言語学的分析
大規模言語モデル (LLM) は言語の形式を学習する能力に優れている一方で、意味理解には限界があり、その意味理解は形式との統計的な関連性に大きく依存している。
무한 차원 베이지안 역 문제에 대한 목표 지향적 최적 설계: 2차 근사 활용
비선형 목표 함수를 갖는 무한 차원 베이지안 역 문제에서 목표 지향적 최적 실험 설계(OED) 접근 방식을 사용하면 예측 불확실성을 최소화하는 센서 배치를 찾을 수 있습니다.
SecEncoder：以安全日誌為中心的專用語言模型
訓練專精於安全日誌的語言模型 (SecEncoder) 能夠有效提升各種安全相關任務的效能，例如日誌分析、異常偵測、事件分類和威脅情報文件檢索等。
ChatGPT-3.5 解決不同難度程式碼問題的效率評估：實證分析（包含與 GPT-4、Claude 3 Sonnet 和 Gemini 1.0 Pro 的比較）
大型語言模型 (LLM) 如 ChatGPT 在解決簡單程式碼問題方面表現出色，但在處理複雜演算法、特定程式語言和問題類型時存在顯著限制。
Assessing the Linguistic Understanding of Large Language Models: A Psycholinguistic and Neurolinguistic Approach
Large language models (LLMs) demonstrate a stronger grasp of linguistic form (grammar) over meaning (semantics), suggesting their understanding of language relies heavily on statistical correlations rather than true conceptual understanding.
無限次元ベイズ逆問題における目標指向型最適実験計画：二次近似を用いたアプローチ
偏微分方程式で記述される無限次元ベイズ線形逆問題において、予測または目標量の事後的不確実性を最小化するセンサー配置を見つけるための、目標指向型最適実験計画法を提案する。
보안 로그 기반의 특화된 소형 언어 모델, SecEncoder 소개 및 활용 사례
보안 로그 분석에 특화된 소형 언어 모델인 SecEncoder는 기존의 범용 언어 모델보다 뛰어난 성능을 보이며, 다양한 보안 작업에 효과적으로 활용될 수 있다.
다양한 난이도의 코딩 문제 해결에 대한 ChatGPT-3.5 효율성 평가: 실증 분석 및 프롬프트 엔지니어링, 언어 지원, 모델 비교
ChatGPT는 쉬운 코딩 문제에서 뛰어난 성능을 보이지만, 문제 난이도가 높아질수록 해결 능력이 저하되며, 프롬프트 엔지니어링과 특정 언어에 대한 최적화가 필요하다.
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