멀티모델 LLM 스케줄링 핵심
GPU 메모리 제약에서 멀티모델 LLM의 오프로딩·선점 비용과 모델별 성능 차이를 짚는다.
비전/오디오/비디오, 텍스트를 넘어서는 모델들.
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GPU 메모리 제약에서 멀티모델 LLM의 오프로딩·선점 비용과 모델별 성능 차이를 짚는다.
지난 수집 자료(공식/뉴스) 중 중요한 링크를 모아 정리했다.
COBALT는 스마트폰·클라우드 텔레오퍼레이션으로 로봇 시연 데이터 수집 병목을 낮추는 접근을 제안한다.
다중 이미지 조합이 단일 이미지 필터를 우회해 멀티모달 LLM 안전 정렬의 구조적 취약점을 드러냈다.
지난 수집 자료(공식/뉴스) 중 중요한 링크를 모아 정리했다.
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Florence-2를 ROS 2 토픽·서비스·액션으로 감싸 로컬 추론과 재현 가능한 통합을 강조한 사례
대규모 분산 시스템 스케줄링을 중앙형 대신 분산형 MADRL로 재구성하는 접근과 한계를 짚는다.
수학과 AI의 관계를 가치·실천·교육·기술·윤리 관점에서 짚고 학술 자율성의 기준을 묻는다.
확률형 신뢰 AI의 병목을 연산보다 메모리·난수 이동에서 재해석한 관점과 설계 점검 기준.
RAG에서 프롬프트 인젝션과 데이터 포이즈닝이 결합될 때의 보안 위험과 대응 과제를 짚는다.
3D 기하와 전파 인과를 함께 학습해 현장 일반화를 노리는 무선 월드모델 접근을 짚는다.
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LLM 입력에서 지시문과 데이터를 분리하는 마크업 제안과 구조화 인터페이스의 의미를 짚는다.
지난 수집 자료(공식/뉴스) 중 중요한 링크를 모아 정리했다.
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회의실 중심 화자 분할이 영화·TV로 확장되며 오프스크린 발화와 자막 불일치 대응이 핵심 과제가 된다.
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사무·행정 직무의 AI 노출도와 자동화 압력, 인간 책임이 남는 과업 재설계 원칙을 짚는다.
원시 EEG 반출 없이 실험 요약만으로 LLM이 신경망 탐색을 돕는 데이터-로컬 워크플로를 짚는다.
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요약·번역 같은 무해 과업에서 유해 입력을 어디까지 처리할지, LLM 안전 경계를 짚는다.
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Stable Spike의 dual consistency optimization과 bitwise AND 기반 SNN 안정화 포인트를 정리했다.