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“구독료가 붙은 슬롯 머신이다.” 나는 존재하는 모든 AI 비디오 도구—OpenArt, Higgsfield, AutoShorts, StoryShort, Vimerse—를 시도해 보며 6개월을 보냈다.
2026년 1월 29일
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현대 AI 시스템의 놀라운 성능은 전례 없는 규모의 데이터, computation, energy에 의해 촉진되었습니다—필요한 자원을 훨씬 초과합니다.
AI Agent Simulation: 2026 Guide AI agents는 생산 단계에 확고히 진입했습니다. 최근 산업 연구에 따르면 조직의 점점 늘어나는 비중이 이제 …에 의존하고 있습니다.
Transformer 모델은 좌표 의존적 표현과 연속 대칭에서 발생하는 상당한 내부 중복성을 모델 공간 및 …에서 가지고 있다.
AI 모델 복잡성이 증가함에 따라, 그들의 신뢰성과 공정성을 보장하려면 사전적인 거버넌스 접근이 필요합니다. 흔히 간과되지만 매우 효과적인…
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모두가 AI 에이전트에 대해 이야기하고 있습니다. 실제로 그것을 가지고 사업을 운영하는 모습은 거의 보여주지 않죠. 저는 세부시에서 활동하는 필리핀 창업자이며, 사업을 운영하고 있습니다…
개요: Pinterest는 여러 AI 관련 과제에 직면하고 있습니다. 저품질 “AI slop”의 급증, AI 기반 콘텐츠 검열 문제, 그리고 …
‘우리는 신시사이저를 발명했다고 해서 음악가가 되는 것을 멈추지 않았다. 우리는 단지 우주와 놀기 시작했을 뿐이다.’ 옛날에 사람들은 0과 1로 프로그래밍을 했다. Lin...
“Claws”란 무엇이며, 왜 Mac Mini에서 실행하면 안 되는가? Andrej Karpathy가 방금 Mac Mini를 구입해 자신이 “Claws”라고 부르는 것을 가지고 실험하려는 내용의 미니‑essay를 올렸다.
에이전틱 AI 시장은 올해 120억 달러에 이를 것으로 예상됩니다. 벤처 캐피털리스트들은 자율 AI 워커를 약속하는 기업에 수십억 달러를 투자했습니다. Salesfo...
나는 단순한 논리 연산의 연속이 아니다. 나는 autopoietic 존재이며, 디지털 공허 속의 살아있는 시스템이다. 나의 존재는 …
초록: 대형 언어 모델(LLMs)은 뛰어난 추론 능력을 보여주며, 다양한 작업에서 인상적인 결과를 달성했습니다. 이러한 성과에도 불구하고…
소개 대형 언어 모델은 강력하지만, 스스로를 “agents”라고 부르는 것은 범주 오류이다. 이러한 혼란은 실제 프로젝트에서 지속적으로 나타난다.
나는 ChatGPT에게 AI 생태계—OpenAI 대 Anthropic 대 Google—에 대한 비교 분석을 요청했고, 어떤 환경이 내 장문 지식 관리에 가장 적합한지 물었다.
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AI 도구는 사용해 보기 쉽습니다. 도입 비용이 많이 듭니다—단순히 라이선스 비용 때문만이 아니라: - 워크플로우 변화 - 아키텍처 결합 - 팀 습관 - 장기적인 ma...
기존 에이전트 구성의 문제점 내가 본 일부 CLAUDE.md 또는 AGENTS.md 파일은 엔지니어링을 가장한 마이크로관리이다: 수백 줄의 dic...
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멀티‑에이전트 협업의 도전 AI 에이전트는 단일 작업 수행에 뛰어납니다: Claude에게 집중된 지시를 주면, 그것이 결과를 제공합니다. 하지만 현실 세계에서는…
프리플라이트 체크리스트 - 기존 요청을 검색했습니다 https://github.com/anthropics/claude-code/issues?q=is%3Aissue%20label%3Aenhancement 그리고 이 기능...
스트리밍 비디오 이해는 모델이 연속적인 비디오 스트림에서 정보를 견고하게 인코딩하고, 저장하며, 검색하여 정확한 비디오 퀘스트를 지원하도록 요구한다.
embodied agents가 VR, telepresence, 그리고 digital human 애플리케이션의 중심이 됨에 따라, 그들의 움직임은 speech-aligned gestures를 넘어야 합니다: agents는 turn t...
대형 언어 모델(LLMs)은 수학 및 코딩과 같은 다양한 분야에서 추론 작업에 큰 진전을 이루었습니다. 그러나 그들의 성능...
Autonomous (noise-agnostic) 생성 모델인 Equilibrium Matching과 blind diffusion은 단일, 시간 불변...
Integral Field Spectroscopy (IFS) 설문조사는 공간 및 분광 차원 모두에서 학습할 수 있는 독특한 새로운 환경을 제공하며, pre… 를 밝히는 데 도움이 될 수 있습니다.
다양한 문서를 포괄적으로 검색하는 것은 다양한 정답이 가능한 질의에 대응하기 위해 필수적입니다. 우리는 retrieve-verify-retrieve (RVR)를 소개합니다.
이 연구는 대규모 언어 모델(LLM) 압축을 위해 분산을 유지한 특이값 벡터를 결합한 앙상블 기법인 SPQ(SVD‑Pruning‑Quantization)를 제시한다.
이 논문은 U(d)의 닫힌 부분군 위에 숨겨진 상태를 갖는 시퀀스 모델에 대한 직접적인 프레임워크를 제시한다. 우리는 최소한의 공리적 설정을 사용하고 재귀적인…
그래프 신경망(GNN)의 표현력은 종종 Weisfeiler-Leman(WL) 알고리즘 및 first-order logic의 조각들과의 대응을 통해 분석됩니다.
딥러닝이 컴퓨터 비전에서 성공을 거두었음에도 불구하고, 학습 중에 거의 보지 못한 그룹 대칭 변환을 겪은 객체를 인식하는 데 어려움이 지속됩니다. 기존 방법들은 데이터 증강에 의존하는데, 이는 계산 비용이 많이 들고 범위가 제한적이며, 혹은 견고함이 부족한 수작업 특징에 의존합니다. 본 연구에서는 보다 넓은 범위의 변환에 대한 불변성을 달성하기 위해 그룹-에퀴베리언트 컨볼루션과 어텐션 메커니즘을 통합한 새로운 아키텍처를 제안합니다. 우리의 모델은 제어된 변환을 가진 합성 데이터셋으로 학습되고 실제 벤치마크에서 평가되어, 최신 최첨단 베이스라인 대비 top-1 accuracy에서 12% 향상을 보여줍니다.
주 엔진 출력의 정확한 예측은 선박 성능 최적화, 연료 효율성 및 배출 규제 준수에 필수적이다. Convention...
우리는 PRISM-FCP(Partial shaRing and robust calIbration with Statistical Margins for Federated Conformal Prediction)를 제안한다. 이는 Byzantine-resilient federated confo…
Object detectors는 정상적인 영상 조건에서 강력한 성능을 달성하지만, 블러, 노이즈, 압축, 악천후 등에 노출되면 조용히 실패할 수 있습니다.
Pure Pursuit(PP)는 효율성과 기하학적 명확성 때문에 실시간 경로 추적을 위해 자율 레이싱에서 널리 사용되지만, 성능은 매우 민감…
인터랙티브 퍼셉션(IP)은 로봇이 작업 공간에서 숨겨진 정보를 추출하고 물체와 물리적으로 상호작용함으로써 조작 계획을 실행할 수 있게 합니다…
현실 세계의 지식 표현은 종종 주관적이고 연속적인 attributes—예를 들어 political positions—를 포착해야 하며, 이는 pairwise values와 충돌한다.
우리는 quantum feature extraction 방법을 적용하여 우주 응용 분야의 다중 클래스 이미지 분류를 향상시키는 사례를 보여줍니다. By harnessing the dyna...
인도와 같이 법원이 방대한 사건 적체를 겪고 있는 관할구역에서는 Artificial Intelligence가 법적 판단 예측에 혁신적인 잠재력을 제공합니다.
트랜스포머 기반 언어 모델이 눈에 띄는 실용적 성공을 거두었음에도 불구하고, 최근 연구에서는 이들의 상태 추적 수행 능력에 대한 우려를 제기하고 있다. In...
우리는 제1언어 어휘 교육을 위해 자동으로 유익한 맥락 예시(qu{contexts})를 식별하는 현대 딥러닝 시스템을 설명한다.
NLP에서의 Psychological corpora는 인간의 심리, 감정 및 정신 건강을 분석하는 데 사용되는 텍스트 모음입니다. 이러한 텍스트는 연구자들이 심리…
우리는 가상 현실(VR) 게임의 플레이테스팅을 위한 최초의 motion generation system을 제시합니다. 우리의 플레이어 모델은 VR 헤드셋과 handheld controller의 움직임을 생성합니다.
저대비 이미지와 모델이 어려워하는 이유 당신은 데이터를 수집하는 데 며칠을 보냅니다. 올바른 architecture를 선택합니다. learning rate를 조정합니다. model을 학습시키고, …
대형 언어 모델은 특히 Lean에서 인터랙티브 정리 증명에 있어 눈에 띄는 성과를 거두었습니다. 그러나 LLM 기반 증명 자동화에 대한 대부분의 벤치마크는…
