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Cult.fit builds operational muscle with Codex
Cult.fit is using Codex to help teams across functions build tools, move faster, and change how work gets done.
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A mind map for your Claude and ChatGPT chats Discussion | Link
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사용자 선호도 변화에 대응하기 위해 파라미터 효율적인 새로운 기법인 LambdaMix를 제안한다.
CPU-ARC: Agentic Reasoning Caching for on-CPU Reasoning Reuse
LLM이 이미 해결한 문제의 추론 결과를 새 문제에 즉시 적용할 수 있도록 한다.
SIRIS: Can LLMs Tell When Simulation Errors Matter in AI-Driven Systems Research
LLM 에이전트가 시스템 연구에 사용하는 불완전한 시뮬레이터의 오류가 설계 선택에 영향을 미치는지 판단할 수 있는지 연구한다.
All Quiet on the Neural Front: Language Models Do Not Report Injected Pain States
Qwen 모델 2종을 포함한 오픈웨이트 모델 3종을 대상으로 언어 모델이 주입된 통증 상태를 보고할 수 있는지 테스트했다.
SkinMind: Equipping Agentic RAG with Human-Inspired Graph Probing for Reliable Dermatology AI
신뢰할 수 있는 피부과 AI는 텍스트 및 시각 자료에 분산된 검증 가능한 증거 조회가 필요하지만, 기존 RAG는 단발성 검색에 의존하는 한계가 있다.
Knowledge Graph-based Retrieval-Augmented Generation for Schema Matching
기존 방식 및 LLM의 전문 지식 부족 문제를 해결하기 위해 지식 그래프 기반의 검색 증강 생성(RAG)을 스키마 매칭에 적용한다.
RidgeFill: Training-Free Late-Layer Cache Fill for Faster Prefill
RidgeFill은 프롬프트에 대해 모델 상위 레이어 대부분을 계산하지 않음으로써 프리필 시간을 단축한다. 하위 레이어의 상태로부터 이후 레이어의 입력을 예측하여 캐시를 생성한다.
e-means: outperforming k-means (in one-tenth the epochs)
미니배치 업데이트와 지수 이동 평균 최적화 절차를 도입하여 클러스터링의 표준인 k-means보다 우수한 성과를 내는 방식을 소개한다.
EarthRecord: From Pixels to Land Change with Multimodal Agents over Four Decades of Satellite Imagery
멀티모달 에이전트가 위성 영상을 신뢰할 수 있는 토지 변화 분석으로 변환하는 능력에 대해 기존 벤치마크의 한계를 지적하고 평가한다.
Ensemble Routing for Prompt-Adaptive Cost-Aware LLM Inference
응답 품질과 추론 비용의 균형을 맞추기 위해 요청에 따라 앙상블 구성 및 비용을 유연하게 조정하는 기술을 제안한다.
TurtLES: A Large-Scale Benchmark for Turbulent 3D Neural PDE Surrogates
3D 난류 실린더 후류 데이터를 담은 14TB 규모의 TurtLES 데이터셋을 공개하여 신경 PDE 대리 모델 개발을 지원한다.