2025년에 artificial intelligence는 인간 언어를 처리하는 데 있어 전례 없는 유창함을 달성했습니다. 고대 텍스트 번역부터 real-time 코드 생성까지...

대화 데이터셋의 문제점 대부분의 dialogue datasets는 language models를 훈련하고 평가하기 위해 텍스트만을 포함한다: speaker label, message, 그리고 때때로…

표지 이미지: AI가 내 직업을 싫어하게 만들었어요… 그 후 새로운 기쁨을 찾았어요 https://media2.dev.to/dynamic/image/width=1000,height=420,fit=cover,gravity=auto,format=auto/https%...

2017년 논문 “Attention Is All You Need”에서 Vaswani 등은 Transformer를 소개했습니다 – 이는 오늘날 GPT, Claude, Gemini 및 모든 주요 LLM의 기반이 되는 아키텍처입니다....

배경: OpenAI가 다시 한 번 ChatGPT의 “adult mode” 출시를 연기하고 있습니다. 회사 대변인은 Sources의 Alex Heath에게 이번 롤아웃이 진행 중이라고 전했습니다.

번역할 텍스트를 제공해 주시겠어요? 텍스트를 알려주시면 한국어로 번역해 드리겠습니다.

안전이 중요한 교통 환경에서 Human-vehicle interaction은 점점 neural sensing을 통합하여 user intent와 cognitive state를 추론하지만, 대부분의 ...

!teaserhttps://github.com/karpathy/autoresearch/raw/master/progress.pnghttps://github.com/karpathy/autoresearch/blob/master/progress.png 어느 날, 최전선 AI가 …

나는 이번 주에 한 크리에이터가 13분 동안 ChatGPT의 8 000‑character instruction limit에 대한 “loophole”을 설명하는 영상을 보았다. 요령은: 전체…

모델이 점점 더 똑똑하고 능력이 향상됨에 따라, 그 주변의 “harnesses”도 진화해야 합니다. 이 “harness engineering”은 context engineering의 확장이라고 라...

Hybrid Search + RAG: 왜 중요한가 최근 글에서, RAG with Hybrid Search – How Does Keyword Search Work? https://towardsdatascience.com/rag-with-hybrid-sea...

문 앞에 있던 여성은 푹신한 바다가재 머리 장식을 하고 있었다. 그녀는 맨해튼에 있는 다층 이벤트 장소의 앞 복도에 손목 밴드가 묶인 묶음 옆에 앉아 있었다. If s...

markdown !Meta logohttps://torrentfreak.com/images/meta-logo-1-600x383.png 가장 강력한 LLM 모델을 구축하기 위한 경쟁에서, 여러 기술 기업들이 복사본을 확보했습니다.

ai123.help가 무엇인가요? ai123.help https://ai123.help/는 포괄적이고 무료인 AI 도구 디렉터리로, 여러분이 적합한 AI 도구를 발견하고, 비교하고, 선택하는 데 도움을 줍니다.

우리가 또 무엇을 만들고 있는지 궁금하신가요? 우리의 API를 탐색하고 제작을 시작하세요. 우리가 또 무엇을 만들고 있는지 궁금하신가요? 우리의 API를 탐색하고 제작을 시작하세요....

“나는 기억한다, 고로 존재한다” 대부분의 AI 어시스턴트는 어느 형태의 메모리를 가지고 있지만, 제한적이다—소수의 노트, 제한된 컨텍스트 윈도우, 단일 사용자. The mome...

“데모를 받고 어떤 것이 90 %의 확률로 작동한다면, 그것은 단지 첫 번째 아홉일 뿐이다.” — Andrej Karpathy “March of Nines”는 일반적인 프로덕션 현실을 …

Adaptive Large Neighborhood Search (ALNS)는 생산 및 물류 최적화를 위한 대표적인 메타휴리스틱이며 널리 채택되는 접근법이다. 그러나, …

나는 은퇴할 준비가 되었다. 젊었을 때, 나는 젊은 너드로서 몇몇 결정적인 순간들을 기억한다. Active Server Pages. COM components. VB6. 나는 이것들이 …

현재 AI 에이전트를 배치하고 있는 모든 기업은 같은 실수를 저지르고 있습니다: 강력하고 자율적인 시스템을 구축하면서도 그 시스템에 대한 책임을 전혀 묻지 않는 것입니다. No ve...

소개 나는 석사 학위를 마친 직후, 7년 전부터 양자 컴퓨팅 분야에서 일하기 시작했다. 그때는 이 분야가 흥분으로 가득 차 있었고...

Co‑director Daniel Roher. | Image: Focus Features 우리는 거의 모든 삶의 측면에 generative AI를 도입하려는 대규모 추진의 한가운데에 있습니다, 하지만...

Multimodal Large Language Models (MLLM) 분류 성능은 평가 프로토콜과 ground truth 품질에 크게 의존합니다. MLLM을 비교하는 연구는 w...

최근 멀티모달 대형 언어 모델(MLLMs)은 인상적인 발전을 이루었지만, 이들은 주로 기존의 자동회귀(autoregressive) 아키텍처를 기반으로 사용하고 있다.

Incremental Few-Shot (IFS) segmentation은 소수의 주석만으로 시간에 따라 새로운 카테고리를 학습하는 것을 목표로 합니다. 2D에서 널리 연구되었지만, 아직 충분히 활용되지…

외과 의사는 단순히 보는 것이 아니라 해석한다. 전문가가 수술 현장을 관찰할 때, 그들은 사용되는 instrument가 무엇인지뿐만 아니라 왜 선택되었는지도 이해한다.

Vision Language Model (VLM) 개발은 주로 모델 크기 확대에 의존해 왔으며, 이는 컴퓨팅 자원이 제한된 모바일 및 엣지 디바이스에 배포하는 것을 방해합니다. such a...

계층적 시계열 예측은 다양한 산업 분야에서 수요 예측에 필수적입니다. 머신러닝 모델이 상당한 정확도를 얻었지만…

이 논문은 정치적 담론에서 모호성 및 회피 기법을 분류하는 SemEval 2026의 공유 과제인 CLARITY에 대한 KCLarity 팀의 참여를 설명한다.

우리는 LiveSense를 소개한다 – 상용 기성품(COTS) Wi‑Fi Network Interface Card(NIC)를 노트북에 장착하여 센티미터 수준으로 변환하는 크로스‑플랫폼이다.

차세대 자율주행 차량(AV)은 실시간 의사결정을 지원하기 위해 대량의 다중소스 및 다중모달(M^2) 데이터를 활용한다. 실제로, 데이터...

우리는 볼륨 메쉬 상에서 데이터 기반 연부 조직 시뮬레이션을 위한 다중해상도 게이트 트랜스포머인 SurgFormer를 소개한다. 고충실도 생체역학 솔버는 …

Conversational generative AI는 빠르게 의료 분야에 진입하고 있으며, 여기서 general‑purpose models는 이질적인 patient signals를 통합하고 다양한 inter…

부정은 기본적인 언어 연산자이지만, diffusion-based generative systems에서는 충분히 모델링되지 못하고 있다. 본 연구에서는 형식적인 접근을 제시한다.

우리는 AI 규제와 최고를 향한 경쟁을 약속받았습니다. 이제 우리는 킬러 로봇에 대해 논쟁하고 있습니다....

확산 모델은 시각 콘텐츠 생성에 혁신을 가져왔지만, 그 빠른 채택은 취약점 조사에 대한 중요한 필요성을 강조하고 있다, 예를 들어…

Concept learning은 description logics에 기반한 지식 베이스에서 작동하는 감독 기계 학습(supervised machine learning)의 한 형태입니다. State-of-the-art concept learners는 종종 o…

자동 음성 인식(ASR)은 사전 학습된 음성 및 언어 모델의 발전으로 혜택을 받았지만, 대부분의 시스템은 여전히 단일 언어 환경에 제한되어 있다.

우리는 NOBLE (Nonlinear lOw-rank Branch for Linear Enhancement)을 소개합니다. 이는 transformer linear에 비선형 저랭크 브랜치를 추가하는 아키텍처 확장입니다.

설명 가능한 인공지능(XAI)은 머신러닝 시스템의 투명성과 책임성을 향상시키고자 하지만, 대부분의 방법은 일괄적인 접근 방식을 따릅니다. 이러한 접근은 다양한 도메인과 사용자 요구에 맞추어 조정되지 않아, 실제 적용에 한계를 보입니다. 최근 연구는 모델-특정, 모델-불가지론, 모델-중립 등 다양한 범주로 XAI 기법을 구분하고, 각 기법이 제공하는 설명의 형태와 깊이를 분석합니다. 또한, 설명의 신뢰성, 해석 가능성, 그리고 사용자 신뢰와 같은 평가 기준을 제시하여, XAI 방법론의 효과를 정량화하려는 시도가 이루어지고 있습니다. 그러나 여전히 설명의 객관성, 인간 중심 설계, 그리고 윤리적 고려사항 등 해결해야 할 과제가 남아 있습니다. 앞으로는 도메인 전문가와 최종 사용자를 포함한 다중 이해관계자와의 협업을 통해, 상황에 맞는 맞춤형 XAI 솔루션을 개발하고, 실시간 피드백 메커니즘을 구축함으로써, 보다 실용적이고 책임감 있는 인공지능 시스템을 구현하는 것이 필요합니다.

Large Language Models (LLMs)은 AI의 초석이 되어 콘텐츠 생성, 검색 및 추천 시스템 등 다양한 분야에서 진보를 이끌고 있습니다...

Mathematical text understanding은 specialized entities와 그들 사이의 complex relationships 때문에 도전적인 작업입니다. 이 연구는 ...

이 에세이는 퍼지 인지 지도(FHM)의 신경 구현과 해당 평가에 관한 것이다. 먼저, 신경망이 설계되어 …

예측 코딩 그래프(PCG)는 최근에 도입된 예측 코딩 네트워크의 일반화 형태로, 신경과학에서 영감을 받은 확률적 잠재 변수 모델을 확장한 것입니다. 기존의 예측 코딩 네트워크는 계층적 구조를 가지고 각 레이어가 상위 레이어의 예측을 생성하고, 하위 레이어는 예측 오류를 전달하는 방식으로 동작합니다. PCG는 이러한 구조를 그래프 형태로 일반화하여, 노드가 잠재 변수와 관측 변수를 모두 포함하고, 에지(연결)가 예측 및 오류 전달 메커니즘을 나타내도록 설계되었습니다. 이를 통해 보다 복잡한 의존 관계와 비선형 상호작용을 모델링할 수 있으며, 기존의 계층적 예측 코딩 네트워크보다 유연하고 확장성이 높은 프레임워크를 제공합니다. PCG는 변분 추론과 유사한 방식으로 학습되며, 각 노드의 잠재 변수는 주변 변수들의 조건부 분포에 따라 업데이트됩니다. 또한, 그래프 구조를 활용해 다양한 도메인(예: 시계열 데이터, 이미지, 자연어)에서 효율적인 추론과 학습이 가능하도록 설계되었습니다. 이러한 특성 덕분에 PCG는 뇌의 정보 처리 메커니즘을 더 정밀하게 모사할 수 있을 뿐만 아니라, 딥러닝 모델의 해석 가능성을 높이고, 데이터 효율성을 개선하는 데에도 기여할 수 있습니다.

오늘 우리는 Codex Security, 우리의 application‑security 에이전트를 소개합니다. 이 에이전트는 프로젝트에 대한 깊은 컨텍스트를 구축하여 다른…

통합 AI 플랫폼 ‘데이터이쿠’, LLM옵스 프레임워크 구축, AI 에이전트 통제 관리 방안 제시 대부분의 기업에서 인공지능 AI 에이전트를 실제 업무에 사용하고 있는 것으로 나타났다. 많은 기업이 핵심 프로세스에 에이전트를 사용하고 있을 만큼 적극 활용하고 있지만, AI의 환각이나 오…

발표 개요 오픈AI가 최신 프론티어 모델인 GPT‑5.4를 공개했다. 마이크로소프트 오피스 제품군과 구글 워크스페이스에 통합돼 복잡한 문서 업무를 수행할 수 있다. 이번 버전에는 사용자 기기를 직접 조작하는 ‘컴퓨터 사용computer‑use’ 도구가 처음 포함되었다. 또한 마이크로소...

multi-modal generative models의 발전은 storytelling에서 automated media synthesis에 이르기까지 새로운 응용 분야를 가능하게 하고 있습니다. 대부분의 현재 워크로드는 간단한 ...