많은 클라이언트가 거의 동시에 서비스를 요청하는 동기적 수요는 리소스가 풍부한 시스템이라도 과부하를 유발할 수 있습니다. 이 문서에서는 무작위 지터를 사용하여 요청을 시간적으로 분산시켜 이 문제를 완화하기 위한 원칙 기반 접근 방식을 제시합니다. 안전한 창 크기(W)를 계산하여 요청을 균일하게 분산함으로써 피크 도착률을 줄입니다. 또한 이 문서에서는 서버측 힌트(Retry-After 헤더 등)와 속도 제한을 활용하여 전략을 개선하고 시스템의 안정성과 공정성의 균형을 맞추는 방법에 대해 설명합니다. 이 접근 방식은 제어 문제로 설명되며, 원격측정 기반 의사 결정 및 검증의 필요성이 강조됩니다.
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본 논문에서는 인터넷, 특히 CPA(Cost-Per-Acquisition) 광고가 기존의 광고 품질 신호 메커니즘을 어떻게 파괴했는지에 대해 논의합니다. 전통적으로 고품질 판매자는 더 높은 장기 수익을 위해 많은 광고비를 투자하는 경향이 있었습니다. 그러나 CPA 광고는 저품질 판매자도 첫날 수익으로 광고비를 충당할 수 있게 하여 이러한 신호를 약화시킵니다. 브랜드 생성의 용이성, 반품에 대한 가벼운 페널티, 평점 압축, 가격 휴리스틱에 대한 소비자의 의존성 등은 저품질 제품이 지배하는 '사기꾼의 균형'에 기여하는 요인입니다. 본 논문에서는 이를 보여주는 경제 모델을 제시하고, 지속적인 제조업체 ID 및 반품 조정된 CPA 추가 요금 등의 해결책을 제안합니다.
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대규모 언어 모델(LLM)은 텍스트와 이미지 데이터 처리에 뛰어나지만, 표 형식 데이터 처리에는 어려움을 겪습니다. 현재로서는 LLM은 공개된 통계 요약에 주로 의존하며, 설문 조사 데이터와 같은 표 형식 데이터 세트에 포함된 지식을 충분히 활용하지 못하고 있습니다. 본 논문에서는 기계적 증류 기술을 사용하여 단변량, 이변량 및 다변량 요약을 생성하는 새로운 접근 방식을 제안합니다. 이는 LLM에 관련 질문을 제안하고 데이터로부터 학습시킴으로써 강화됩니다. 3단계 파이프라인에는 데이터 구조 이해, 질문 유형 식별, 기계적 요약 및 시각화 생성이 포함됩니다. 저자들은 이러한 접근 방식이 검색 증강 생성(RAG) 시스템 개선 및 잠재적으로 편향된 "세계 데이터" 보완에 도움이 될 수 있다고 제안하며, 검증을 위해 과학 논문 저장소(Harvard Dataverse 등) 및 관리 데이터부터 시작할 것을 권장합니다.
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