분류 전체보기90 [2024-1] 현시은 - AIOS: LLM Agent Operating System 원본 논문 링크 : https://arxiv.org/abs/2403.16971 Abstract LLM 기반 agent의 통합 및 배포는 효율성 측면에서 많은 문제가 있다.예를 들어, LLM agent의 스케줄링, 리소스 할당, 스케줄링으로 인한 context 유지 및 전환, multi-agent 상황에서의 효율성 저하 등이 있다.Agent가 많아지고 복잡해지면 이런 문제는 큰 bottleneck이 되고, 리소스 활용을 최적화하기도 어렵다.위 문제를 해결하기 위해 본 논문은 LLM agent들을 OS의 개념을 활용하여 관리하는 새로운 OS 아키텍처인 AIOS를 제시한다.AIOS는 리소스 할당 최적화, Agent 간 context switching, Agent 동시 실행 지원, Agent Toolkit 제.. 2024. 5. 17. [2024-1] 김경훈 - VoteNet (Deep Hough Voting for 3D Object Detection in Point Clouds) https://arxiv.org/abs/1904.09664 Deep Hough Voting for 3D Object Detection in Point CloudsCurrent 3D object detection methods are heavily influenced by 2D detectors. In order to leverage architectures in 2D detectors, they often convert 3D point clouds to regular grids (i.e., to voxel grids or to bird's eye view images), or rely on detection inarxiv.org VoteNet(CVPR, 2020) Indoor Scenes은 기본적으로 .. 2024. 5. 14. [2024-1] 김경훈 - Point Transformer https://arxiv.org/abs/2012.09164 Point TransformerSelf-attention networks have revolutionized natural language processing and are making impressive strides in image analysis tasks such as image classification and object detection. Inspired by this success, we investigate the application of self-attentionarxiv.org 1. Introduction 기존의 3D point cloud에 대한 접근 방식은 일반적으로 다음과 같습니다: Voxelize 3D space Sp.. 2024. 5. 14. [2024-1] 현시은 - Optimizing LLM Queries in Relational Workloads 원본 논문 링크 : https://arxiv.org/abs/2403.05821 Optimizing LLM Queries in Relational WorkloadsAnalytical database providers (e.g., Redshift, Databricks, BigQuery) have rapidly added support for invoking Large Language Models (LLMs) through native user-defined functions (UDFs) to help users perform natural language tasks, such as classification, entarxiv.org Abstract LLM은 굉장히 범용적으로 사용되고 있지만, LLM infe.. 2024. 5. 14. 이전 1 ··· 4 5 6 7 8 9 10 ··· 23 다음
