Philippians 4:13

AbstractAs Agentic AI systems evolve from basic workflows to complex multi-agent collaboration, robust protocols such as Google’s Agent2Agent (A2A) become essential enablers. To foster secure adoption and ensure the reliability of these complex interactions, understanding the secure implementation of A2A is essential. This paper addresses this goal by providing a comprehensive security analysis ..

*요약더보기ProRL(지속적 강화학습)은 대규모 언어 모델(LLM)의 추론 능력 한계를 확장하기 위해 설계된 혁신적인 훈련 방법론입니다. 이 접근법은 기존 모델의 잠재적 출력을 단순히 증폭하는 것이 아닌, 완전히 새로운 추론 전략을 탐구할 수 있음을 실험적으로 입증했습니다핵심 방법론KL 발산 제어: 안정적인 탐색을 위해 모델 출력과 기준 정책 간 차이를 제한하며 학습 진행.참조 정책 리셋: 주기적으로 기준 모델을 업데이트하여 탐색 다양성 유지.다양한 과제 구성: 수학적 추론, 코드 생성, 논리적 문제해결 등 12개 도메인으로 구성된 벤치마크 사용.주요 실험 결과평가 지표ProRL 성능 향상전통적 RL 대비 차이Pass@1(수학)38% → 52%+14%Pass@10(코드 생성)21% → 47%+26%장기 ..

* 요약더보기"Learning to Reason without External Rewards" 논문은 외부 보상 없이 대규모 언어 모델(LLM)의 추론 능력을 향상시키는 혁신적인 방법을 제시합니다. 이 연구는 Reinforcement Learning from Internal Feedback(RLIF) 프레임워크와 Intuitor 방법론을 중심으로 진행되었습니다. 기존 방법의 한계RLHF(Reinforcement Learning from Human Feedback): 인간 평가에 의존하여 비용이 높고 편향 가능성이 존재RLVR(Reinforcement Learning with Verifiable Rewards): 도메인별 검증 가능한 보상(예: 수학 정답, 코드 테스트 케이스)이 필요하여 확장성에 제약제안..

*요약더보기FDN: A Real-Time Ensemble FireDetection Network에 대한 해당 페이지의 주요 내용은 다음과 같습니다.FDN 개요FDN(FireDetection Network)은 실시간 화재 감지를 위해 제안된 앙상블 기반 딥러닝 네트워크입니다.기존의 화재 감지 모델들이 놓치는 다양한 화재 상황을 더 정확하게 탐지하기 위해 여러 모델의 장점을 결합한 것이 특징입니다.주요 특징앙상블 구조: FDN은 여러 개의 베이스 모델(예: YOLO, EfficientNet 등)을 조합하여 각 모델의 예측 결과를 통합합니다실시간 처리: 모델 경량화 및 최적화를 통해 CCTV 등 실시간 영상에서도 빠르게 화재를 감지할 수 있습니다.정확도 향상: 다양한 화재 상황(연기, 불꽃, 다양한 조명 조건..

https://www.keysight.com/blogs/en/tech/nwvs/2025/05/28/potential-attack-surfaces-in-a2a?fbclid=IwQ0xDSwKrhV9leHRuA2FlbQIxMQABHqJR00pyLG19KVUM7VsS4Zr3aalMVifVCN9CT5csJdjcFK183-UopeMNA_sF_aem_YI0k49RBEB2rkiVngUb-Xg%EF%BB%BF As LLMs have become more and more adopted in software engineering, additional protocols have been created to facilitate LLM Agent communication with various tools and other age..

Abstract As Agentic AI systems evolve from basic workflows to complex multi-agent collaboration, robust protocols such as Google’s Agent2Agent (A2A) become essential enablers. To foster secure adoption and ensure the reliability of these complex interactions, understanding the secure implementation of A2A is essential. This paper addresses this goal by providing a comprehensive security analysis..

https://magazine.sebastianraschka.com/p/state-of-llm-reasoning-and-inference-scaling The State of LLM Reasoning Model InferenceInference-Time Compute Scaling Methods to Improve Reasoning Modelsmagazine.sebastianraschka.com The State of LLM Reasoning Model Inference LLM 추론 모델 추론의 상태 -Inference-Time Compute Scaling Methods to Improve Reasoning Models추론 모델 개선을 위한 추론 시간 컴퓨팅 확장 방법 주요 내용 정리- 대규모 언어 모델..

AbstractA2A, a protocol for AI agent communication, offers a robust foundation for secure AI agent communication. However, it has several critical issues in handling sensitive data, such as payment details, identification documents, and personal information. This paper reviews the existing protocol, identifies its limitations, and proposes specific enhancements to improve security, privacy, and ..

[결과 값]Ticker DBC 887 GLD 582 IEF 0 SPY 0 TLT 0 dtype: int64 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 1/1 [00:00 AllWeather start 2006-02-05 00:00:00 end 2024-07-26 00:00:00 rf 0.0 ..

[결과 화면] [파이썬 코드]import yfinance as yfimport pandas as pdimport matplotlib.pyplot as pltdef get_stock_history(ticker, period="10y"): """ 주식 티커와 기간을 입력받아 해당 기간의 주가 데이터를 DataFrame으로 반환합니다. """ stock_data = yf.download(ticker, period=period) return stock_datadef plot_stock_history(stock_data, ticker): # ticker 인자 추가 """ 주가 데이터와 티커를 받아 종가를 기준으로 그래프를 그립니다. """ plt.figure(figsize=(12, 6)) p..