표지 이미지: 나는 첫날에 OpenClaw로 토큰을 $250 소모했습니다. 그 이유는 다음과 같습니다. https://media2.dev.to/dynamic/image/width=1000,height=420,fit=cover,gravity=auto,f...

하나의 에이전트인가, 여러 개인가? 이 선택이 모든 것을 바꾼다 🤔🤖🤖 팀이 에이전시 시스템을 구축하기 시작하면, 초기에 핵심 질문이 떠오른다: 우리는 하나의 강력한…

당신은 Manus AI에 월 $39를 지불하고 있습니다. 당신은 $39에 해당하는 자율 AI 작업을 받고 있다고 생각하죠. 그렇지 않습니다. 30일 동안 제가 실행한 모든 작업을 추적한 결과…

배경: 나는 The Pragmatic Engineer의 “The Third Golden Age of Software Engineering” 에피소드를 듣고 있었다. 그 에피소드에서 Grady Booch가 언급한 것은…

우리는 몇 주 안에 NanoGPT Slowrun으로 데이터 효율성을 10× 달성했습니다. 1.8 B‑parameter 모델을 앙상블하여 총 18 B 파라미터를 100 M 토큰으로 학습했습니다.

대부분의 사람들이 아직 눈치채지 못한 AI 에이전트에서 흥미로운 일이 일어나고 있습니다. 모델 앞에 하드 정책 게이트—deterministic… 를 두면.

Meta는 콘텐츠 집행을 처리하면서 그 비용을 줄이기 위해 보다 고급 AI 시스템을 도입하기 시작했다고 발표했습니다...

‘Understanding How AI Agents Work’ 표지 이미지

Machine Learning에서 가장 큰 거짓말 ML에 조금이라도 몸담아 본 사람이라면 이 패턴을 본 적이 있을 겁니다: - 모델을 훈련한다 - 90% 이상 정확도를 얻는다 - 스크린샷을 올린다 - …

목요일에 GeForce NOW에서 더블 피처가 진행됩니다. 이번 주 GeForce NOW(https://www.nvidia.com/en-us/geforce-now/)는 가상 현실(VR)에서 더 부드러운 시야를 제공합니다.

OpenAI의 AI 기반 자율성 및 내부 모니터링

그냥 ChatGPT를 사용하세요 — 물론, API 비용이 월 $500에 달할 때까지는요. 저는 1년 넘게 로컬과 클라우드 AI를 모두 운영해왔습니다. 여기 실제 숫자가 있습니다. Cost Compari...

번역할 텍스트가 제공되지 않았습니다. 번역하고 싶은 내용을 알려주시면 도와드리겠습니다.

MIT 연구원들, 생성 AI를 사용해 장애물을 “볼” 수 있게 MIT 연구원들은 로봇이 찾고 …

!‘Understanding Seq2Seq Neural Networks – Part 5: Decoding the Context Vector’ 표지 이미지 https://media2.dev.to/dynamic/image/width=1000,height=420,fit=cover,...

많은 사람들이 LLM을 객관적 진실의 출처로 사용합니다. 그들은 평판이 좋은 출처로 이어지는 검색으로 매우 잘 답변될 수 있는 질문을 가지고 있습니다.

!Google Pixel 10ahttps://www.zdnet.com/a/img/resize/6f3d07021d4dddfe121b365fddf8669b7fc680fe/2026/02/16/b7f43ebe-9d68-4e9f-ac5a-84c3edcc67cb/dsc09360.jpg?auto=w...

OpenAI는 Codex 성장 속도를 가속화하여 차세대 Python 개발자 도구에 힘을 실어줍니다. 오늘 우리는 OpenAI가 Astral(https://astral.sh/)을 인수한다는 소식을 발표합니다. ...

Token pruning은 특히 시간적 중복이 많은 비디오 기반 작업에서 비전‑언어 모델(VLMs)의 계산 효율성을 향상시키는 데 필수적입니다.

멀티모달 대형 언어 모델(MLLMs)은 강력한 visual-language reasoning을 보여주지만, 여전히 자체 native modalities에 제한되어 있어 직접적으로 처리할 수 없습니다.

멀티모달 대형 언어 모델(MLLMs)은 시각과 언어를 연결하는 데 인상적인 진전을 이루었지만, 여전히 공간 이해에 어려움을 겪고 있다...

본 연구에서는 정확한 레이아웃을 가진 이미지를 생성할 수 있는 layout-to-image generation 및 image grounding을 위한 통합 프레임워크인 EchoGen을 제시합니다…

우리는 텍스트 조건부 생성 모델을 위한 테스트 시에 연속적이고 제어 가능한 이미지 편집을 위한 training-free 프레임워크를 제시한다. 기존의 …

Tokenization은 다양한 모달리티의 생성 모델링에서 기본적인 기술입니다. 특히, 이는 autoregressive (AR) 모델에서 중요한 역할을 합니다,…

3D 환경에서 제어 가능한 6-DOF 객체 조작 궤적을 합성하는 것은 로봇이 복잡한 장면과 상호작용하도록 하는 데 필수적이며, 아직도...

Controlled video generation은 최근 몇 년간 급격한 향상을 보였습니다. 그러나 편집 작업과 동적 이벤트, 혹은 영향을 미쳐야 하는 콘텐츠 삽입은…

최근 멀티모달 대형 언어 모델(MLLMs)은 3D 씬 내에서 공간 추론에 높은 잠재력을 보여주었습니다. 그러나 이들은 일반적으로 계산적으로…

Radar는 전천후 특성과 거리 및 Doppler velocity를 측정할 수 있는 능력 때문에 자율주행 시스템에서 중요한 인식 모달리티입니다.

Software vulnerabilities는 계속해서 양이 증가하고 실제로 감지하기 어렵습니다. learning-based vulnerability detection이 진전했지만, …

Orthogonalized-momentum 옵티마이저인 Muon과 같은 방법은 행렬 형태의 모멘텀 업데이트를 대략적으로 백색화/직교화함으로써 트랜스포머 학습을 향상시킵니다.

로봇공학 기반 모델은 다양한 작업 및 환경에서 자연어 지시를 실행하는 강력한 능력을 보여주었습니다. 그러나, 그들은...

대형 언어 모델(Large Language Models)은 다양한 NLP 작업에서 최첨단(state-of-the-art) 결과를 달성하지만, 여전히 체계적인 편향에 취약합니다. 그 중에서도 성(gender) 편향…

언어 모델을 비디오에 확장하면 두 가지 과제가 발생합니다: 기존 방법이 손실이 있는 근사에 의존하는 표현 문제와, 긴 컨텍스트에서 캡티…

복잡한 제어 시스템에서의 빠른 적응은 reinforcement learning의 핵심 과제로 남아 있다. 우리는 정책(policy)과 가치 함수(value functions)를 …

사전 학습된 어텐션 모듈인 grouped-query attention (GQA)을 multi-head latent attention (MLA)으로 변환하면 표현력을 향상시키면서도 증가시키지 않고...

다국어 사전학습에서, 사전학습된 모델의 테스트 손실은 사전학습 데이터에서 각 언어가 차지하는 비율, 즉 ...

우리는 베팅을 통한 순차 검정의 변형을 고려한다. 여기서 각 시간 단계마다 통계학자는 여러 데이터 소스(arms)를 제시받고 데이터를 얻는다.

Large language models (LLMs)은 수십억 개의 파라미터를 가지고 있지만, 많은 정확한 값들은 필수적이지 않다. 우리는 가장 중요한 것이 wei의 상대 순위라는 것을 보여준다…

대형 언어 모델(LLMs)이 다언어 환경에 배치됨에 따라, 문화적으로 다양하고 자원이 부족한 언어에서의 안전 행동은 아직 충분히 이해되지 않고 있다.

인간 언어 간의 거리를 이해하는 것은 언어학, 인류학, 그리고 인간 진화 역사를 추적하는 데 핵심적입니다. 그러나 언어학이 l

대규모 언어 모델(LLMs)과 AI 에이전트는 기업 시스템에 점점 더 통합되어 내부 데이터베이스에 접근하고 상황에 맞는 응답을 생성합니다.

개요: 인공지능 모델이 빠르게 늘어나고 있으며, 경쟁이 치열합니다. 이렇게 많은 플레이어가 시장을 가득 메우고 있는 상황에서, 어느 것이 가장 좋을까요 — a...

과학 Python 코드의 방법론 버그는 전통적인 린터와 정적 분석 도구가 감지할 수 없는 그럴듯하지만 잘못된 결과를 생성합니다. 여러 res...

Post training quantization은 리소스가 제한된 하드웨어에 대형 언어 모델(LLMs)을 배포하는 데 필수적이지만, 최신 방법들은 uniform…

대규모 언어 모델(LLMs)은 전례 없는 유창성을 달성했지만, 사실과 다르거나 근거가 없는 정보를 생성하는 ‘hallucinations’에 여전히 취약합니다.

개요: 강력하고 익명인 AI 모델이 3월 11일 개발자 플랫폼 OpenRouter에 조용히 등장했습니다. https://mashable.com/category/artificial-intelligence …

코딩 에이전트가 대규모 저장소에서 작업을 수행하기 위한 전제 조건은 코드 로컬라이제이션—관련 파일, 클래스 및 함수를 식별하는 것입니다—.

Multimodal Automated Program Repair (MAPR)은 전통적인 프로그램 수리를 확장하여 모델이 source code와 textual issue descriptions를 공동으로 추론하도록 요구합니다.