플로이드-워셜 알고리즘의 잘못된 구현으로 인해 발생하는 문제를 효율적으로 해결하는 알고리즘을 제안하고, 이 문제가 모든 쌍 최단 경로 문제와 동등한 어려움을 가짐을 증명한다.
Raspberry Pi 클러스터의 성능 및 한계에 대한 분석
FIM 사전 훈련은 L2R 추론 능력을 향상시키며, 모델 크기보다 사전 훈련 방법과 데이터 품질이 더 중요하다.
LLM은 코드 분석에 유용한 도구일 수 있지만 일부 제한이 존재한다.
CNN-Transformer 모델은 외판원 문제를 해결하기 위한 가벼운 모델로, CNN 임베딩 레이어와 부분 셀프 어텐션을 결합하여 공간적 특징을 효과적으로 학습합니다.
헤테로필리에 따른 견고한 그래프 구조 학습은 노이즈와 희소성이 있는 실제 데이터로부터 고품질 그래프를 학습하여 다양한 작업에 효과적으로 활용하는 방법을 제안합니다.
포인터 산술을 포함한 귀납적 정의 내 분리 논리 결정 문제를 다루는 연구.
ZapRAID는 ZNS SSDs를 위한 고성능 로그 구조화 RAID 시스템으로, Zone Append를 효율적으로 활용하여 쓰기 성능을 향상시킵니다.