[논문리뷰] InCoder-32B: Code Foundation Model for Industrial Scenarios최근 코드 대규모 언어 모델(LLMs)은 일반적인 프로그래밍 task에서 상당한 발전을 이루었지만, 하드웨어 의미론, 특수 언어 구성체 및 엄격한 자원 제약 조건에 대한 추론이 필요한 산업 시나리오에서는 그 성능이 크게 저하되는 문제를 겪고 있습니다.#Review#Code Foundation Model#Industrial Scenarios#Chip Design#GPU Kernel Optimization#Embedded Systems#Compiler Optimization#3D Modeling#Code Intelligence2026년 3월 17일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] UCoder: Unsupervised Code Generation by Internal Probing of Large Language Models본 연구는 대규모 언어 모델(LLMs)의 코드 생성 능력이 값비싼 감독 학습 데이터에 크게 의존하는 문제점을 해결하고자 합니다. 외부 코퍼스나 수동으로 주석 처리된 데이터 없이, 오직 사전 훈련된 지식만을 활용하여 LLM의 코드 생성 능력을 자율적으로 개선하는 비감독 학습 프레임워크를 개발하는 것이 목표입니다.#Review#Unsupervised Learning#Code Generation#Large Language Models (LLMs)#Internal Probing#Self-Bootstrapping#Consensus Clustering#Code Intelligence2025년 12월 22일댓글 수 로딩 중