Vercel AI Gateway는 OpenResponses API의 Day 0 런치 파트너이며, 이는 OpenAI가 제공하는 다중 제공자 AI 상호작용을 위한 오픈 소스 사양입니다. OpenResponse...

AI agent frameworks의 부상은 agent skills를 도입했으며, 이는 instructions와 executable code를 포함하는 modular packages로, agent capabilities를 dynamically extend합니다.

왜 표준 없이 속도만 추구하면 AI 제품이 취약해지는가. The post Do You Smell That? Hidden Technical Debt in AI Development appeared first on Towards Data Science.

이 UI는 Google Translate 사용자는 이미 익숙할 것이지만, ChatGPT Translate에는 일부 스타일 프리셋이 포함되어 있습니다. | Image: OpenAI / The Verge OpenAI는…

인공지능 분야에서 실수 파라미터 단일 목표 최적화는 중요한 방향이다. 차등 진화(Differential Evolution, DE)와 Co...

선형 회귀를 이용한 급여 예측 !Njeri Muriithi https://media2.dev.to/dynamic/image/width=50,height=50,fit=cover,gravity=auto,format=auto/https%3A%2F%2F...

Artificial intelligence (AI)는 이미지 분석을 자동화하고 임상 연구를 가속화함으로써 의료 영상 분야를 변혁시킬 잠재력이 있습니다. 그러나 연구는 …

OpenAI는 인간의 능력과 주체성을 극대화하기 위해 생물학적 지능과 인공지능을 연결하는 새로운 뇌‑컴퓨터 인터페이스를 지원하기 위해 Merge Labs에 투자하고 있습니다,…

본 연구는 MCEMOL (Multi-Constrained Evolutionary Molecular Design Framework)을 제안한다. 이는 규칙 기반 진화를 통합한 분자 최적화 접근법이다.

중국 쇼핑몰의 표준화된 생일 사진 촬영 많은 중국 쇼핑몰에서 생일 사진 촬영이 조용히 표준화된 제품이 되었다. 작은 스튜디오…

신화와 현실: “AI가 창의성을 죽인다” 신화 AI를 사용하면 내 아이디어가 독창적이지 않을 것이다. 이 신화는 많은 사람들이 AI를 가장 창의적인 방식으로 사용한다는 사실 때문에 퍼진다.

신경망 훈련 중 표현 불안정성 관찰 신경망 훈련 행동을 실험하면서, 나는 반복되는 패턴을 발견했다.

Neuromorphic computers는 비동기식, compute‑m…을 활용하여 다양한 computational kernels의 속도와 효율성을 크게 향상시킬 잠재력을 가지고 있습니다.

2025년 12월 11일 마크다운 AI 개발의 풍경은 무상태(request‑response) 사이클에서 상태를 유지하는(stateful) 다중 턴(multi‑turn) 에이전트(agentic) 워크플로우로 전환하고 있다. 베팅과 함께…

마크다운 !All the Different Types of AI Layers의 표지 이미지 https://media2.dev.to/dynamic/image/width=1000,height=420,fit=cover,gravity=auto,format=auto/https...

번역할 텍스트를 제공해 주시겠어요?

우리는 GitLab Duo Agent Platform의 일반 제공을 발표하게 되어 기쁩니다. 이는 GitLab과 우리 고객, 그리고 전체 산업에 중요한 순간입니다.

프로그래밍에서 AI hype에 대한 고발 > 몇 주 전, ‘전문가’가 ‘Gemini 3 Pro가 혁신한다’고 주장하는 또 다른 영상을 본 뒤…

OpenAI가 미국 AI 공급망을 강화하기 위해 새로운 RFP를 시작했습니다. 이를 통해 국내 제조를 가속화하고 일자리 창출하며 AI 인프라를 확장합니다....

번역하려는 텍스트를 직접 제공해 주시면 한국어로 번역해 드리겠습니다.

AI에서 Attention이란 무엇인가? Attention은 언어 모델에 대한 하이라이터와 같습니다. 공부할 때 텍스트에서 중요한 부분을 밑줄 그리듯이…

오픈‑소스 LLM을 기업 도메인 전문가로 전환하기 오늘날 빠르게 변화하는 기업 환경에서 내부 기술 지식에 대한 신속한 접근은 더 이상 선택이 아니라 필수가 되었습니다.

Gemini 3의 Thinking 및 Pro 모델은 더 이상 동일한 사용 제한을 갖지 않으며, Google은 “shared pool”을 분리하고 Gemini 앱에서 제한을 높였습니다. more…

2026년 현재 AI의 두 가지 큰 이야기는 Anthropic의 Claude Code에 대한 사용량 급증과 찬사, 그리고 사용자 채택의 비슷한 대규모 증가였습니다.

번역할 텍스트를 제공해 주시면 한국어로 번역해 드리겠습니다.

‘Introducing Community Benchmarks on Kaggle’용 표지 이미지 https://media2.dev.to/dynamic/image/width=1000,height=420,fit=cover,gravity=auto,format=auto/https%3A...

우리는 likes와 watch time과 같은 지표를 넘어 직접 user feedback을 활용함으로써 Facebook Reels에서 개인화된 동영상 추천을 개선했습니다....

Apple 연구원들은 시각 이해와 텍스트‑투‑이미지 생성을 결합한 다중모달 모델인 Manzano에 대한 연구를 발표했으며, 동시에 크게…

AI 발전의 한계를 계속해서 확장해 나가면서, 나는 편견이라는 기존의 영역을 넘어 생각하도록 도전하는 질문을 제시합니다: 우리가 …을 만들 수 있을까요?

소개 세계가 기술 발전의 새로운 시대 문턱에 서 있는 지금, 나는 자율 시스템에 대한 반대 관점을 제시한다. 많은 사람들이 …

기술 과제: Transformer 기반 Temporal Reasoning 및 Memory-Augmented Graph Attention 이 과제에서는, 우리는 시간적 r...

헬스케어, 금융, 과학 연구와 같은 분야에 걸친 조직과 기업은 점점 더 collective intelligence를 추출해야 할 필요가 있다...

GPT 5.2가 출시된 이후, AI 도구는 고급 수학 분야에서 피할 수 없게 되었습니다....

AI 에이전트가 자신들을 위해 어떻게 일할 수 있는지를 묻는 대신, 기업에서 이제 핵심 질문은 “에이전트들이 잘 협업하고 있는가?”이다. 이는 다중…에 걸친 오케스트레이션을 필요하게 만든다.

Vision-Language-Action (VLA) 작업은 복잡한 시각 장면에 대한 추론과 동적인 환경에서 적응형 행동을 실행하는 것을 요구한다. 최근 연구들은 …

Transformer 기반 언어 모델은 종종 수학적 추론 벤치마크에서 강력한 결과를 달성하지만 기본적인 수치 이해에서는 여전히 취약합니다...

Code generation tasks는 사용자 요구사항을 executable code로 자동 변환하는 것을 목표로 하며, 수동 개발 노력을 크게 줄이고 ...

Segment Anything 3 (SAM3)은 비디오에서 지정된 대상들을 강력하게 감지하고, 분할하며, 추적하는 견고한 기반을 구축했습니다. 그러나 원본에서는...

sparse multi-views에서의 3D pose estimation은 action recognition, sports analysis, human-robot interaction 등을 포함한 수많은 응용 분야에서 중요한 과제입니다.

현대의 비디오 생성 모델은 diffusion models에 기반하여 매우 현실적인 클립을 만들 수 있지만, 계산 효율성이 낮아 종종 몇 분이 걸린다.

LLM은 임상 워크플로에 점점 더 통합되고 있지만, 효과적인 의사-환자 커뮤니케이션의 필수적인 측면인 clinical empathy가 부족한 경우가 많다.

대규모 언어 모델(LLM)이 계속 확장됨에 따라, 사후 훈련 프루닝은 계산 비용을 줄이면서 성능을 유지하는 유망한 접근법으로 떠올랐습니다.

Structure-based와 ligand-based 계산 약물 설계는 전통적으로 별개의 데이터 소스와 모델링 가정에 의존해 왔으며, 이는 두 접근법의 공동 활용을 제한해 왔습니다.

대규모 언어 모델(LLM) 라우터는 주어진 입력에 대해 최적의 모델을 동적으로 선택합니다. 기존 접근 방식은 일반적으로 실제 라벨이 달린 데이터(ground‑truth labeled data)에 접근할 수 있다고 가정합니다.

딥 리서치 시스템은 다단계 웹 리서치, 분석 및 교차 소스 합성에 널리 사용되지만, 그 평가에는 여전히 어려움이 있습니다. 기존 벤치마크...

멀티태스크 학습(MTL)과 로우-랭크 어댑테이션(LoRA)의 결합은 대규모 언어 모델의 파라미터 효율적인 배포를 위한 유망한 방향으로 부상하고 있습니다.

현대 공급망은 지정학적 사건, 수요 충격, 무역 제한, 자연 재해 등으로 인한 중단에 점점 더 많이 노출되고 있습니다. 많은 경우…

AI에서 승리하고 싶다면—그리고 여기서 말하는 승리는 가장 크고, 가장 수익성이 높으며, 세상을 당신의 이미지대로 형성하는 그런 승리를 말합니다—당신은 많은 어려운 일을 해야 합니다.