대규모 언어모델이 생성한 코드의 정확도를 테스트 케이스 기반 세분 지표로 자동 평가하고, Retrieval-augmented Code Generation에서 질의에 대한 답변 가능성을 판별하는 연구

CNN의 post-training quantization을 조합 탐색 자동 튜닝으로 최적화하고, 엣지 기기에서 다중 DNN 실행을 계층적 디스패처로 스케줄링하는 연구

딥러닝 모델의 차등 테스트에서 subspecialized 모델을 기준 오라클로 사용해 결함 검출 입력을 선택하고, 멀티코어 RTOS에서 캐시 파티셔닝으로 결정론적 성능을 확보하는 연구