[ultralytics] RT-DETR FLOPs 프로파일링 성능 최적화 및 안정화RT-DETR 모델의 FLOPs 계산 시 발생하는 비효율적인 stride-based proxy 방식을 개선하여 프로파일링 속도를 최대 5배 이상 향상시켰습니다.#RT-DETR#FLOPs#Performance Optimization#Deep Learning#THOP2026년 8월 9일댓글 수 로딩 중
[ultralytics] Ultralytics FLOPs 프로파일링 최적화: deepcopy 제거를 통한 성능 향상모델 복사본 생성 없이 직접 프로파일링하여 FLOPs 계산 속도를 2.5배 향상시킨 최적화 사례를 소개합니다.#PyTorch#Performance#Optimization#Ultralytics#FLOPs2026년 7월 26일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Risk Under Pressure: Compute-Aware Evaluation of Adversarial Robustness in Language Models본 논문은 대규모 언어 모델(LLM)의 안전성 평가가 고정된 쿼리 예산(fixed query budget)에 의존함에 따라 발생하는 심각한 정보 왜곡 문제를 해결하고자 합니다.#Review#Adversarial Robustness#Compute-Aware Evaluation#FLOPs#Jailbreak Attacks#Risk-Compute Curves#Safety Alignment2026년 6월 11일댓글 수 로딩 중