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2026년 토픽 모델링 기법: 시드 모델링, LLM 통합, 데이터 요약
시드된 토픽 모델링, LLM과의 통합, 요약된 데이터에 대한 학습은 NLP 툴킷의 새로운 부분입니다. 포스트 “Topic Modeling Techniques for 202…”입니다.
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[Paper] MARA에서 평등주의적 사회 복지 하에 거짓말의 이익 측정
일부 자원을 에이전트 집합에 **egalitarian social welfare**에 따라 분배할 때, 목표는 효용이 가장 낮은 에이전트의 **utility**를 최대화하는 것이다.
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[Paper] 고성능 서버리스 컴퓨팅: HPC, AI 및 빅데이터를 위한 서버리스에 관한 체계적 문헌 검토
고성능 컴퓨팅, 인공지능, 빅데이터와 같은 대규모·연산 집약형 애플리케이션의 광범위한 배포가 …을 초래하고 있다.
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에이전시 혁명: 프롬프트에서 파트너까지 – 조직 내 자율 AI 탐색
생성 AI에서 에이전시 AI로: 다음 혁명 지난 2년 동안 전 세계는 “챗봇” 시대에 매료되었습니다. 우리는 프롬프트를 사용하고, 유도하는 방법을 배웠습니다…
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LLMs는 400년 동안 이어진 신뢰 사기다
1623년에 독일인 Wilhelm Schickard는 기계식 계산기의 최초 알려진 설계를 만들었다. 20년 후, Blaise Pascal은 ...
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[Paper] 클러스터 워크로드 할당: 자연어 처리를 활용한 시맨틱 소프트 어피니티
Cluster workload allocation은 종종 복잡한 구성을 필요로 하여 사용성 격차를 초래합니다. 이 논문은 semantic, intent‑driven scheduling paradigm을 소개합니다.
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머신은 실제로 데이터에서 어떻게 학습하는가?
아마도 모델이 어떻게 학습하는지를 진정으로 이해하기 전에 바로 scikit‑learn을 사용하면 안 되는 이유가 궁금할 것입니다. 핵심은 탄탄한 정신적 모델을 구축하는 것입니다.
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CNN 전쟁: 과일 질병 감지를 위한 ResNet vs. MobileNet vs. EfficientNet
서론 나는 딥러닝이 실제 문제를 해결하는 방식에 항상 매료되어 왔으며, 과일 질병 감지는 완벽한 도전 과제로 보였다—not...
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[Paper] LatencyPrism: 온라인 비침해 레이턴시 스컬프팅을 통한 SLO 보장 LLM 추론
LLM inference latency는 사용자 경험과 운영 비용을 결정적으로 좌우하며, SLO 제약 하에서 처리량에 직접적인 영향을 미칩니다. 짧은 latency spike도...
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🤖 코딩이 바뀐 날: 클로드가 이제 스스로 코딩한다는 사실 (그리고 그게 미친 이유)
!표지 이미지 for 🤖 The Day Coding Changed: Why Claude Is Now Writing Itself And Why That’s Insane https://media2.dev.to/dynamic/image/width=1000,height=420,fit=...
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시맨틱 필드 위험 메모 — LLM 기반 시스템에서 모델링되지 않은 고차원 위험에 대하여
위험 메모 / 위험 진술
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AI 풀스텍 기업 ‘엘리스그룹’, 1,900억 토큰 규모 한국어 AI 교육용 데이터셋 허깅페이스에 공개
AI 인프라와 클라우드, 산업별 솔루션을 제공하는 AI 풀스택 기업 ㈜엘리스그룹대표 김재원이 한국어 교육용 데이터셋 2종을 글로벌 오픈소스 플랫폼 ‘허깅페이스Hugging Face’에 공개했다. 엘리스그룹은 한국어 AI 모델 학습에 적합한 고품질 데이터를 연구자, 개발자, 기업이 폭넓게...