· ai
[Paper] Eval Factsheets: AI 평가 문서화를 위한 구조화된 프레임워크
벤치마크의 급속한 확산은 재현성, 투명성 및 정보에 기반한 의사결정에 큰 도전을 야기하고 있습니다. 그러나 데이터셋과는 달리...
-
- · ai
[Paper] Domain Feature Collapse: Out-of-Distribution Detection에 대한 시사점 및 솔루션
왜 최신 OOD 탐지 방법들은 모델이 단일 도메인 데이터셋으로 학습될 때 재앙적인 실패를 보일까요? 우리는 최초의 이론적 e...
- · ai
중요한 것을 측정하기: 이미지 생성 평가를 위한 객관적 메트릭
최첨단(state‑of‑the‑art) 모델을 사용한 고품질 시각 자료 생성이 점점 더 접근하기 쉬워지고 있습니다. 오픈소스(Open‑source) 모델은 노트북에서 실행되고, 클라우드 서비스는 tex...
- · ai
시를 통한 프롬프트 인젝션
번역할 텍스트를 제공해 주시겠어요? 현재는 링크만 확인할 수 없어 내용을 알 수 없습니다. 번역이 필요한 문장을 알려주시면 바로 한국어로 번역해 드리겠습니다.
- · ai
LLM은 Gen AI가 아니다.
LLM용 커버 이미지가 Gen AI가 아닙니다. https://media2.dev.to/dynamic/image/width=1000,height=420,fit=cover,gravity=auto,format=auto/https%3A%2F%2Fdev-to-uploads.s3....
- · ai
[Paper] 양자 이상 탐지를 위한 TARA Test-by-Adaptive-Ranks와 Conformal Prediction 보증
Quantum key distribution (QKD) 보안은 근본적으로 진정한 양자 상관관계와 고전적인 도청자 시뮬레이션을 구별하는 능력에 의존한다,…
- · ai
[Paper] 오래된 토크나이저에 새로운 단어 가르치기: 사전 학습 모델을 위한 효율적인 토크나이저 적응
Tokenizer adaptation은 사전 학습된 언어 모델을 새로운 도메인이나 언어로 전이하는 데 중요한 역할을 합니다. 이 연구에서는 두 가지 상보적인…
- · ai
가변 형태 텐서의 숨겨진 성능 함정 극복하기: PyTorch에서 효율적인 데이터 샘플링
PyTorch 모델 성능 분석 및 최적화 — Part 11 포스트: 가변 형태 텐서의 숨겨진 성능 함정 극복하기: 효율적인 데이터 샘플링…
- · ai
Gemini 3로 Vision AI 에이전트를 3분 미만에 구축하기
Stream이 Google의 새로운 Gemini 3 모델에 대한 지원을 출시했습니다 https://ai.google.dev/gemini-api/docs/gemini-3 를 Vision Agents https://visionagents.ai/ 안에 통합했습니다 — 오픈‑소스.
- · ai
AWS, 맞춤형 LLM에 집중하며 모델 생성을 단순화하는 기능 제공
AWS는 Amazon Bedrock와 Amazon SageMaker AI 모두에서 더 많은 기능을 출시하여 맞춤형 모델 구축을 더 쉽게 만들고 있습니다....
- · ai
머신러닝 ‘어드벤트 캘린더’ 3일차: GNB, LDA 및 QDA Excel에서
지역 거리에서 전역 확률로 “The Machine Learning ‘Advent Calendar’ Day 3: GNB, LDA and QDA in Excel” 게시물이 처음으로 Towards Data Science에 게재되었습니다.
- · ai
Mixture of Experts가 가장 지능적인 Frontier AI 모델에 동력을 제공하고, NVIDIA Blackwell NVL72에서 10배 빠르게 실행됩니다
- 가장 지능적인 오픈소스 모델 상위 10개는 모두 mixture-of-experts 아키텍처를 사용합니다. - Kimi K2 Thinking, DeepSeek‑R1, Mistral Large 3 등은 10×...