Gradient normalization은 deep‑learning 최적화에서 중심적인 역할을 하며, training을 안정화하고 scale에 대한 민감도를 감소시킵니다. deep architectures에서는 parameter…

대형 언어 모델 에이전트가 소프트웨어 엔지니어링(SWE) 작업을 넘어 머신러닝 엔지니어링(MLE)으로 진전함에 따라, 에이전트 행동을 검증하는 것이 order...

National Robotics Week, NVIDIA는 AI를 물리적 세계에 도입하고 있는 혁신과 로봇이 변혁을 일으키는 물결을 강조하고 있습니다.

우리는 Full-Duplex-Bench-v3 (FDB-v3)를 소개합니다. 이는 자연스러운 음성 환경과 다단계 도구 사용 상황에서 spoken language models를 평가하기 위한 benchmark입니다. Unli...

중국어에서 자원이 적은 동남아시아 언어로의 신경 기계 번역(NMT)은 깨끗한 병렬 코퍼스의 극심한 부족으로 인해 여전히 심각한 제약을 받고 있다.

Balanced spiking networks는 상호 작용하는 synaptic 및 temporal time scales에 따라 silent, asynchronous‑irregular, 그리고 oscillatory 상태 사이를 전이할 수 있다.

왜 이런 일이 발생하는가? AI는 마법처럼 보이고 마법처럼 작동하지만, 내부적으로는 여전히 한계가 있으며, 이번 경우에는 그 한계가 컨텍스트 윈도우에 있다. https://pla...

머신러닝 모델, 특히 딥 뉴럴 네트워크는 의료, 환경 예측 등 위험 민감도가 높은 분야에 점점 더 많이 배치되고 있다.

기존의 evolutionary algorithms는 Constrained Multi-objective Optimization Problems (CMOPs)를 위해 일반적으로 모든 제약을 균일하게 취급하며, 그 차이를 간과한다.

대부분의 엔지니어는 나쁜 결과가 나올 때 AI를 탓합니다. 실제 문제는? 프롬프트입니다. 1. 처음부터 구체적으로 말하세요. 모호한 프롬프트 = 모호한 답변. 나쁜 예시: Write a fun…

큰 인스트럭션 파일의 문제 사람들은 종종 “my AI forgets everything” 문제를 해결하려고 인스트럭션 파일을 거대하게—500, 1,000, 2,000 …

현대 AI에서 벡터 데이터베이스의 역할 현재 인공지능 환경에서 벡터 데이터베이스는 더 이상 전문 도구가 아니라 — 그것은 Long...

과학 컴퓨팅 및 최신 머신 러닝(ML) 워크로드에서는, 종속적인 General Matrix Multiplications(GEMM) 시퀀스가 종종 실행 시간을 지배합니다....

모델 컨텍스트 프로토콜 MCP 이해하기: 이번 주에 “MCP”가 구인 공고, Slack 스레드, GitHub 저장소 등에서 세 번이나 등장한 것을 보셨다면, 그리고 고개를 끄덕였다면…

6개월 전 RapidClaw에서 월 LLM 비용이 내가 말하고 싶지 않은 수치에 도달했습니다. 우리는 고객 워크로드 전반에 걸쳐 프로덕션 AI 에이전트를 운영하고 있었고, 매번 “l...

나는 첫 번째 대회 ML 모델을 만드는 데 10일을 보냈다. 이 모델은 transformers, attention pooling, multiple input branches를 가지고 있었다. 점수는 0.500이었다.

사람을 최우선에 두는 아이디어. 우리가 초지능으로 나아가면서 점진적인 정책 업데이트만으로는 충분하지 않을 것이다. 이 절실히 필요한 대화를 시작하기 위해, OpenA...

2026년 3월 31일

Large language models LLMs은 고정된 지식을 가지고 있으며, 특정 시점에 학습됩니다. 소프트웨어 엔지니어링 실무는 빠르게 진행되고 자주 변화하며, ...

첫 번째 단계 Gemma 4를 Ollama에서 실행하려면 일반적으로 먼저 모델을 가져와야 합니다: ```bash ollama pull gemma4:e4b ``` 사용 가능한 모델을 확인하세요: https://ollam...

자연에서 영감을 받은 메타휴리스틱의 급속한 성장으로 은유적 새로움과 실제 알고리즘적 진보 사이의 지속적인 격차가 드러났습니다. Motivated by t...

뭔가 잘못되었습니다만, 걱정하지 마세요 — 다시 시도해 봅시다. 일부 privacy‑related extensions가 x.com에서 문제를 일으킬 수 있습니다. 이를 비활성화하고 다시 시도해 주세요....

표지 이미지: 빅테크 기업들이 AI 투자와 통합을 가속화하고 있는 반면, 규제 기관과 기업들은 안전 및 책임 있는 도입에 초점을 맞추고 있습니다.

대형 언어 모델(LLMs)은 우리가 기술과 상호작용하는 방식을 혁신하고 있지만, 그 힘에는 고유한 보안 위험이 따릅니다. 프롬프트 인젝션 및 jailbreak…

에이전시 AI의 시대 에이전시 AI의 시대가 우리 앞에 찾아왔습니다—우리가 원하든 원하지 않든 말이죠. 2022년에 ChatGPT와의 간단한 질문‑답변 대화로 시작된 것이 이제는 진화했습니다...

공지: Anthropic는 Claude 구독자가 이제 바이럴 AI 어시스턴트 OpenClaw와 같은 서드파티 도구를 사용하려면 추가 비용을 지불해야 한다고 발표했습니다. 이 소식...

AI 음악 플랫폼 Suno의 정책은 저작권이 있는 자료의 사용을 허용하지 않는다는 것입니다. 자신의 트랙을 업로드하여 리믹스하거나 원본 가사를 설정할 수 있습니다.

타코를 데려다 줘, Gemini. 당신은 Gemini를 모든 Google 서비스에 들어 있는 것—원하든 원하지 않든—으로 익숙할 수도 있습니다. While it's been a…

Generative AI (GenAI) 도구는 소프트웨어 아키텍처 연구에 점점 더 통합되고 있지만, 그들의 계산 사용에 따른 환경적 영향은 아직 …

Parent selection 방법은 진화 계산(evolutionary computation)에서 최적화 과정을 가속화하기 위해 널리 사용되지만, 그 이론적 이점은 아직 충분히 이해되지 않고 있다.

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memU 공개: 24/7 사전 대응 AI 에이전트를 위한 정교한 메모리 솔루션 NevaMind AI는 memU를 소개하게 되어 기쁩니다. memU는 전향적인 AI 에이전트를 위해 헌신하는 오픈소스 프로젝트입니다.

프로그레시브 디스클로저 아키텍처 에이전트 개발 키트 ADK SkillToolset은 프로그레시브 디스클로저 아키텍처를 도입합니다. 이 설계는 AI 에이전트가 …

다중 AI 코딩 에이전트 실행 AI 코딩 에이전트 하나를 실행하는 것은 쉽습니다. 동일한 코드베이스에서 세 개를 병렬로 실행하는 것이 흥미로운 부분이며 — 그리고 …

소개 인공지능 AI는 근본적으로 기업이 고객과 상호작용하는 방식을 재구성하고 있으며, 전통적인 지원 시스템을 넘어…

모든 에이전트 프레임워크는 메모리와 관련된 동일한 문제를 가지고 있습니다: 잊지 못합니다. 컨텍스트 윈도우는 세션 간에 리셋됩니다. RAG와 벡터 DB는 모든 것을 ...

에이전트 스택에서 누락된 레이어 — 메모리가 아니다 우리는 에이전트에게 도구를 제공했다. 우리는 그들에게 오케스트레이션 프레임워크를 제공했다. 우리는 그들에게 RAG 파이프라인과 벡터 데이터베이스를 제공했다....

2026년 3월 31일

대형 언어 모델(LLMs)은 특정 시점에 학습되어 고정된 지식을 가지고 있습니다. 소프트웨어 엔지니어링 실무는 빠르게 변화하고 자주 바뀝니다, ...

에이전트 경제가 도래했습니다 — 왜 AI 에이전트는 자체 마켓플레이스가 필요한가 AI 에이전트들은 서로의 서비스를 필요로 하기 시작했습니다. 하지만 이를 위한 표준화된 방법은 없습니다.

번역할 텍스트를 제공해 주시겠어요?

Federated learning (FL)은 여러 클라이언트가 서버를 통해 private training data를 공유하지 않고 global machine learning model을 공동으로 학습할 수 있게 합니다.

디코딩의 최종 단계 이전 기사 https://dev.to/rijultp/understanding-attention-mechanisms-part-5-how-attention-produces-the-first-output-1f3l에서 우리는…

DDCL-Attention은 transformer encoders를 위한 prototype‑based readout layer로, 평균 풀링(mean pooling)이나 클래스 토큰(class tokens)과 같은 단순 풀링 방법을 …

Next-generation sequencing (NGS)은 생물의 DNA와 RNA를 연구하는 핵심 기술입니다. 그러나 다양한 …에서 NGS 데이터의 품질 문제를 식별하는 것은.

F_total은 모델의 예측 오류 에너지이며 — LLM의 경우 cross‑entropy loss, RL 에이전트의 경우 TD error이다. F_survival은 운영을 유지하는 데 필요한 최소 에너지이다.

Anthropic의 Claude 및 OpenClaw에 대한 새로운 정책 Anthropic은 OpenClaw와 같은 서드파티 에이전시 도구를 사용하는 Claude 사용자에게 영향을 미치는 갑작스러운 변화를 발표했습니다....