제목, 요약, 본문을 검색해 흩어진 정보를 연결하세요.
리포지토리 플러그인 기본값과 엔터프라이즈 관리형 플러그인 제어가 이제 VS Code, Copilot CLI 및 GitHub Copilot 앱에서 일반적으로 사용 가능합니다. 신뢰할 수 있는 리포지토리는 다음과 같은 기능을 위해 기본 플러그인을 설치하고 활성화할 수 있습니다… 게시물 “리포지토리 플러그인 기본값 및 엔터프라이즈 플러그인 제어가 일반적으로 제공됩니다”는 The GitHub Blog에 처음 게재되었습니다.
arXiv:2610.36083v1 발표 유형: 신규 초록: 생성형 AI의 최근 발전은 사후 학습된 금융 전용 대규모 언어 모델(LLMs)을 통해 금융 감성 분석을 크게 향상시켰습니다. 그러나 기존 접근법들은 각 기사의 감성을 개별적으로 예측하는 데에 그치고, 흑백 상자와 같은 방식으로 작동하여 맥락 이해를 제한하고 고위험 금융 의사결정에의 적용을 저해합니다. 이에 따라 우리는 FinLLM-KG를 제안합니다. 이는 모델에 독립적인 프레임워크로, 인과적 LLM과 금융 지식 그래프를 결합하여, 모델 가중치를 업데이트하지 않고도 추론 시 SEC 10-K 서류로부터 시간적 근거를 갖춘 기업 수준의 지식을 주입할 수 있도록 설계되었습니다. FinLLM-KG 내에서는 맥락이 자연어로 작성된 기업 프로필 또는 소규모 관계 집합의 형태로 제공됩니다.
arXiv:2502.02727v4 발표 유형: replace-cross 초록: 클라이언트 드리프트 보상 방법은 연합 학습(FL)에서 데이터 이질성의 영향을 완화합니다. 드리프트 교정은 확률적 경사 하강법(SGD) 기반 연합 학습에서는 잘 연구되어 왔지만, 적응형 클라이언트 최적화 알고리즘과의 상호작용에 대해서는 아직 충분히 이해되지 않았습니다. Adam과 같은 적응형 최적화 알고리즘은 과거 기울기의 이동평균을 기반으로 각 업데이트를 구성하므로, 최종 업데이트 방향만을 교정하면 이러한 평균과 그 안에 포함된 드리프트는 그대로 유지됩니다. 우리는 이러한 이동평균에 들어가기 전에 각 기울기를 먼저 교정하는 연합 적응형 기울기 교정({\tt FA-GC})을 제안하고, 이를 최종 방향에 교정을 추가하는 연합 적응형 단순 추적({\tt FA-NT})과 비교합니다. 우리는 실험을 통해, 이상적인
arXiv:2610.36339v1 발표 유형: 신규 초록: 전문가 병렬 혼합-전문가(MoE) 서비스에서 디스패치는 토큰을 해당 토큰이 선택한 전문가를 호스팅하는 가속기로 이동시키고, 결합은 각 토큰의 소유자에게 전문가 출력을 다시 모아줍니다. 두 작업 모두 핵심 경로에 위치해 다노드 배포 환경에서 MoE 레이어의 지연 시간을 주도할 수 있습니다. 우리는 INC-MoE를 제안합니다. 이는 디스패치와 결합 작업을 네트워크 스위치로 오프로드하고, 두 집단 수렴을 서로 및 전문가 계산과 겹치도록 설계된 전문가 병렬 MoE 레이어입니다. 디스패치는 스위치 측 멀티캐스트를 통해 네트워크 내 AllGather를 사용하며, 결합은 스위치 측 감축을 통해 네트워크 내 ReduceScatter를 사용합니다. 두 집단 수렴 모두 최종 호스트와 스위치 간의 메시지 세미틱을 활용합니다. 네트워크 내 집단 수렴은 서로 반대 방향으로 로드되기 때문에
arXiv:2610.36432v1 발표 유형: 신규 초록: 동형 문자 및 보이지 않는 문자 워터마킹은 편집 기반 워터마킹입니다. 모델이 텍스트를 생성하는 방식을 변경하는 대신, 텍스트가 작성된 후에 그 안에 신호를 숨기는 방식입니다. 이들은 외관상 같거나 매우 유사하지만 서로 다른 유니코드 코드 포인트를 갖는 동형 문자로 일부 문자를 교체하거나, 표시되지 않는 문자를 삽입함으로써, 해당 텍스트를 작성한 모델에 대한 접근 권한 없이도 작동합니다. 생성 시점 워터마킹은 토크나이저가 텍스트를 분할하는 방식 때문에 자원이 부족한 언어에서는 성능이 떨어집니다. 개별 문자 단위로 작동하기 때문에 이러한 워터마킹은 토크나이저에 전혀 영향을 미치지 않으며, 따라서 이 격차를 피할 수 있는지 여부를 검토합니다. 24개의 문자 체계에 속한 40개의 언어 변종을 대상으로, 각 문자가 숨길 수 있는 비트 수(용량)와 그 비율을 측정하였습니다.
파리스 스마라그디스 교수는 음성 인식, 음악 이해, 환경 모니터링 등 다양한 분야에 활용될 초인간 수준의 청력을 갖춘 컴퓨터를 개발하고 있습니다.
arXiv:2610.35869v1 발표 유형: 신규 초록: AI 애플리케이션은 종종 추론이 필요한지 여부를 판단하기 전에 모델을 호출합니다. 이러한 기본 설정은 모호한 생성 작업에는 유용하지만, 구조화되고 결정론적이며 정책 기반, 조회 지향적이거나 직접 검증 가능한 작업에는 적합하지 않습니다. KORA는 결정론 우선 실행 제어를 도입합니다: 요청을 작업 경로로 표현하고, 먼저 결정론적 또는 구조화된 경로를 시도하며, 경로 결과를 검증하고, 텔레메트리를 기록한 뒤, 결정론적 처리로 해결되지 않을 경우에만 모델 후보 경로로 에스컬레이션하는 사전 추론 제어 계층입니다. 본 논문에서는 KORA를 결정론 우선 실행 제어 아키텍처로 소개하고, 재현 가능한 벤치마크 및 검증 워크로드에서 얻은 제한된 증거를 보고합니다. 재
GitHub Copilot은 이제 조직에 설치된 GitHub 앱에 대해 서버 간 인증을 지원하며, 공개 프리뷰로 제공됩니다. GitHub Copilot SDK로 구축된 서비스와 에이전트는 이제… 해당 사용자에게 로그인한 사용자의 자격 증명에 의존하지 않고도 조직을 대신하여 요청을 보낼 수 있습니다. 이러한 워크로드 소유형 신원은 에이전트와 자동화된 서비스가 개별 사용자에 대한 인증이나 사용과 연결되지 않은 채 더 큰 규모에서도 안정적으로 운영되도록 돕습니다.
LangChain이 Slack에서 브랜드에 맞는 동영상, 그래픽 및 프레젠테이션을 제작하는 오픈소스 디자인 에이전트인 Content Studio와 이를 구동하는 하네스를 어떻게 구축했는지.
모든 제조업체에는 고유한 산업 지능이 있습니다. 일부는 문서화되어 있으며, 일부는 숙련된 작업자의 경험과 지식에 담겨 있습니다. 예를 들어, 교체 작업 후 라인을 재가동하려는 숙련된 운영자를 생각해 보십시오. 기계 설정도 중요하지만, 특정 소재가 어떻게 반응하는지, 이전 교대 시간에 어떤 일이 있었는지, 그리고 겉보기에는 사소해 보이는…
에이전트가 대중화됨에 따라, 일부 출판사들은 사람들이 인간이 아닌 AI를 위해 맞춤 제작된 콘텐츠에 비용을 지불하기를 기대하고 있습니다.
모델 크레딧이 페스티벌 프로모션과 통신사형 팩에 등장하고 있다. 불투명한 마진으로 성장해 온 소규모 리셀러들은 품질에 대한 의문, 규제 강화, 그리고 더 많은 자금을 갖춘 경쟁업체들에 직면했다. 지속 가능한 중개업체들은 비밀 가격 인하가 아니라 라우팅, 신뢰, 통합에 대해 비용을 청구할 것이다.
arXiv:2610.33065v1 발표 유형: 신규 초록: 두피 기록은 잡음이 많고 공간적 해상도가 낮으며 실험 조건과 피실험자 간에 변동성이 크기 때문에 EEG를 통한 시각적 해독은 여전히 어려운 과제로 남아 있습니다. 대부분의 시스템은 각 실험을 고밀도 이미지 임베딩과 정렬하지만, 이러한 임베딩은 의미적 내용과 개별 사례에 특화된 질감, 자세, 배경 등을 혼합하고 있습니다. 이는 EEG에서 제공되지 않는 세부 정보를 요구할 뿐만 아니라, 예측을 뒷받침하는 시각적 요인들에 대한 명시적인 설명도 제공하지 않습니다. 우리는 \textbf{ProtoEEG}라는 프로토타입 기반 프레임워크를 제안합니다. 이 프레임워크는 EEG와 이미지 간의 정렬 문제를 공유 가능한 학습 가능한 시각 코드북 위에서 이루어지는 소프트한 합성으로 재구성합니다. 학습 가능한 EEG 인코더와 고정된 시각 교사가 동일한 $K=64$개의 프로토타입에 대한 할당 분포를 생성하며, 이들의 가중치를 적용한 재구성 결과는 구조화된 표현을 형성합니다
arXiv:2610.31955v1 발표 유형: 신규 초록: Anthropic의 최근 연구에서는 자코비안 렌즈(J-lens, Gurnee 외, 2026)라는 새로운 해석 도구를 도입했습니다. 이 방법은 최첨단 언어 모델의 은닉 상태에서 작업 기억과 유사한 표현을 연상시키는 특성을 지닌 선형 방향을 식별해냈습니다. 그러나 이러한 특징들이 J-lens에 의해 탐지될 수 있는 기전적 특성이 무엇인지 명확히 밝혀지지는 않았습니다. 이에 따라 우리는 J-lens에 대한 수학적 이론을 제시하고, 이 이론이 특히 일관성 있는 특징들—즉, 공간적으로 정합적인 리아푸노프 모드와 유사하게 작용하는 방향들—을 우선적으로 식별함을 보여줍니다. 이러한 방향을 따라 작은 섭동이 층간에 걸쳐 증폭되며, 토큰 위치 간에도 대체로 일정하게 유지되고, 다양한 문맥에서도 일관성을 보입니다. 다만 w
arXiv:2610.34419v1 발표 유형: 신규 초록: DAG 기반 BFT 프로토콜은 단일 리더 중심의 제안 경로를 공유 그래프로 연결된 동시적 블록 제안으로 대체함으로써 합의 설계에 있어 전환점을 마련했습니다. 여기서 참조는 합의 증거를 포함합니다. 그러나 이질적인 광역 네트워크(WAN) 환경에서는, 기존 설계들이 지연 노드 효과로 인해 라운드가 장기화되고 성능이 저하되는 문제를 겪고 있습니다. 그 근본 원인은 경직된 라운드 진행 방식에 있으며, 복제본들은 동기화된 라운드 단위로 이동하면서 이전 라운드에서 충분한 참조를 받을 때까지 다음 라운드로 진행하지 못합니다. 우리는 비동기적 BFT 합의를 위한 유연한 DAG 성장 프레임워크를 제안합니다. 우리의 핵심 관찰은, 안전성과 활성화를 위해 참조 쿼럼이 필요하긴 하지만, 모든 라운드 진행을 막을 필요는 없다는 점입니다. 대신, 연결성 r
arXiv:2610.32101v1 발표 유형: 신규 초록: 대규모 언어 모델(LLM)은 출력 분포가 익숙한 의미적 패턴에 집중되는 모드 붕괴 현상을 보입니다. 다양성이 사라지면, 반복적인 샘플링은 발견이 아니라 의미적 반복으로 변하게 되어 흔하지는 않지만 더 강력한 해결책들이 드러나기 어려워지고, 자가 진화와 지속적 학습을 유지하기도 어렵게 됩니다. 대부분의 해결책들은 추론 단계에서만 개입하여 샘플을 조정할 뿐, 다양성을 모델의 핵심 역량으로 만들지는 않습니다. 우리는 훈련 시점에서 다양성을 모델 내부에 내재화하는 프레임워크인 PRISM을 제안합니다. PRISM은 (i) 각 프롬프트에 대해 다양하면서도 정확한 다중 교사 솔루션을 매칭하는 부분모듈러 큐레이션과, (ii) 특수 토큰 변형을 임플로…
arXiv:2610.34907v1 발표 유형: 신규 초록: NVIDIA Hopper에서 도입된 텐서 메모리 가속기(TMA)는 실제 생산 환경의 GPU 커널에서 광범위하게 사용되고 있지만, 그 활용은 상당히 선택적입니다. CUTLASS, FlashAttention-3, FlashInfer 등에서 활동하는 전문 커널 개발자들은 커널 내 일부 텐서 피연산자에 대해 TMA를 적용하되, 다른 피연산자에 대해서는 cp.async, 직접 글로벌 로드, 또는 분산 공유 메모리(DSM)로 대체합니다. 벤더 문서에서는 API를 설명하고, 최근의 마이크로벤치마킹 연구에서는 TMA의 처리량을 단독으로 평가하고 있지만, 이러한 접근 방식들은 실무 현장에서 실제로 직면하는 질문에 답하지 못합니다: 커널 내 특정 메모리 피연산자가 주어졌을 때, 이를 TMA로 처리해야 하는지, 그리고 만약 그렇다면 클러스터 멀티캐스트를 함께 사용할 것인지 여부를 결정하는 문제입니다. 우리는 H100을 대상으로 한 워크로드 기반 특성 분석 연구를 통해 이와 같은 간극을 해소하고자 합니다. 우리는 TMA와 다중
arXiv:2610.33063v1 발표 유형: 신규 초록: 배포된 비전 모델들은 확신이 높은 예측을 자동으로 수용하므로, 고확신 오류가 조용히 확산된다. 표준 실패 예측기인 최대 소프트맥스 확률(MSP)에는 구조적 맹점이 있다: 분류기 헤드에서 읽어오는 스칼라 값으로서, 그 확신 경사와 직교하는 특징 변동에 대해 1차적으로 무방비 상태이다. 특징 공간 탐지기들의 인자 분석을 통해, 이들이 MSP를 보완하지 못하는 이유를 설명하는 조건부 중복성 원리를 규명한다: 이들이 측정하는 클래스 분리 기하학은 이미 MSP에 내장되어 있으며, 융합 과정에서 소멸된다. 그 결과로 남는 신호는 매니폴드 외부 잔여물 위의 클래스 조건부 전형성이며, 이러한 잔여물의 분포는 백본에 따라 가우시안에 가까운 형태에서 무거운 t-분포까지 다양하게 나타난다.
arXiv:2610.34914v1 발표 유형: 신규 초록: 고성능 일반 행렬 곱셈(GEMM) 구현은 최고 성능을 달성하기 위해 GEMM을 신중히 선택된 타일로 분해하는 데 의존합니다. 우리는 특정 하드웨어와 입력 행렬의 형태에 맞는 최적의 타일 크기를 자동으로 식별하는 새로운 분석 모델인 Waypoint를 제시합니다. Waypoint는 메모리 계층 구조, 명령어 수준 병렬성 및 멀티스레딩과의 상호작용을 포함한 모든 아키텍처적 효과를 포착함으로써 주어진 타일 선택 시 달성 가능한 성능을 추정합니다. 이러한 추정치를 대리 변수로 활용하여 가능한 타일 크기의 공간을 탐색하고, 성능을 극대화하는 타일 크기를 식별합니다. 또한 Waypoint는 하드웨어 설계자가 실험적인 하드웨어 최적화에 대한 현실적인 성능을 추정하는 데에도 도움을 줍니다.
arXiv:2610.33044v1 발표 유형: 신규 초록: 체화된 시각-언어 모델은 부분적이고 변화하는 관찰로부터 제시된 질문에 답해야 한다. 이들의 성공 여부는 선택된 추론 능력과 해당 모델이 활용할 수 있는 증거 양 측면에 모두 달려 있다. 전문 라우터는 내부 계산을 조정하는 반면, 도구를 보강한 시스템은 외부 증거를 확보한다; 두 가지 접근 방식을 독립적으로 선택하면 적합한 전문가가 필요한 증거를 갖추지 못하는 상황이 발생할 수 있다. 우리는 EKT-Router를 제안하며, 이는 능력 전문가, 선택적 지식, 그리고 인지 도구를 함께 선택하는 제한된 프레임워크이다. 결과 기반 서명은 일반적 전문가, 공간 추론 전문가, 그리고 시공간 전문가의 중복되는 강점을 나타낸다. 공동 효용 함수는 호출 예산 하에서 완전한 전문가-증거 경로를 평가한다. 수집 후, 패킷 검증기는 유효한 것을 인정한다
