오늘날 조직들은 FAQ, 트러블슈팅, 추천, 아이디에이션과 같은 다양한 작업을 처리할 수 있는 챗봇을 구축하고자 합니다. My previous a...

우리는 STEP3-VL-10B를 소개합니다. 이는 경량의 오픈소스 파운데이션 모델로, 컴팩트 효율성과 최첨단 멀티모달 사이의 트레이드오프를 재정의하도록 설계되었습니다…

멀티에이전트 시스템은 다양한 응용 분야에서 실용적인 LLM 기반 협업자로 진화했으며, 다양성과 교차 검증을 통해 견고성을 확보했습니다. 그러나, m...

모노큘러 비주얼 SLAM은 인터넷 비디오에서 3D 재구성을 가능하게 하고 자원 제한 플랫폼에서 자율 내비게이션을 지원하지만, 스케일 드리프트, i...

장시간 비디오에서 개별 동물을 식별하는 것은 행동 생태학, 야생동물 모니터링 및 가축 관리에 필수적입니다. 전통적인 방법은...

CLIP과 같은 대규모 비전‑언어 모델은 강력한 제로샷 인식을 달성하지만, 사전 학습 중에 거의 보이지 않는 클래스에 대해서는 어려움을 겪습니다, 포함…

단일 이미지에서 물리적으로 정확하고 simulation-ready 의상을 추정하는 것은 image-to-physics 데이터셋이 부족하고 ill-posed 문제이기 때문에 도전적이다.

Tabular Foundation Models (TFMs)는 최근 구조화된 데이터에 대한 인‑컨텍스트 학습 능력이 강력함을 보여주었으며, 제로샷 성능이 t...와 비교할 만한 수준에 도달했습니다.

Word Sense Disambiguation (WSD)은 WordNet, BabelNet, Oxford Dictionary of English와 같은 의미 체계를 사용하여 널리 평가되어 왔습니다. 그러나, ...

텍스트-투-이미지 (T2I) 모델은 점점 인기를 얻고 있으며, 온라인에서 AI 생성 이미지의 큰 비중을 차지하고 있습니다. 모델 품질을 비교하기 위해, 투표 기반 리더보드...

2026년 포스트: This is AGI가 Sequoia Capital에서 처음 공개되었습니다....

GUI 에이전트는 명시적이고 완료 지시 하에 강력한 성능을 보여왔지만, 실제 배포에서는 사용자의 보다 복잡한 구현에 맞추는 것이 필요합니다.

Large-scale optimization은 현대 비즈니스 의사결정의 핵심 기반이다. 그러나 이러한 모델을 구축하는 데는 종종 많은 노동과 시간이 소요된다. We ad...

Taxonomies는 다양한 분야에서 구조화된 지식 표현의 기반을 형성하며, e-commerce catalogs, semantic search 등과 같은 응용 프로그램을 가능하게 합니다.

배터리 충전 프로토콜을 효율적으로 최적화하는 것은 각 evaluation이 느리고 비용이 많이 들며 non-differentiable이기 때문에 도전적입니다. 많은 기존 접근 방식은 …

Neural networks는 일반적으로 highly overparameterized regimes에서 학습되지만, empirical evidence는 일관되게 많은 parameters가 학습 중에 redundant해진다는 것을 보여준다.

TL;DR: 나는 원시 식별자가 프롬프트에 전혀 들어가지 않을 때 LLM이 관계와 컨텍스트를 여전히 이해할 수 있는지 측정했다. 결과는 – 단순한 redaction은 ...

지표 최적화에서 의미 설계까지: 데이터 기반 의사결정에 사람을 다시 넣다 게시물: 인간 중심 데이터 분석이 그 어느 때보다 중요한 이유

Google의 Gemini 목표는 “개인적이고, 능동적이며, 강력한” 어시스턴트를 만드는 것입니다. 오늘 Gemini 앱에 베타 버전으로 “Personal Intelligence”가 추가되었습니다. 이를 통해…

실험적인 로봇 최적화는 종종 각 후보 정책(candidate policy)을 몇 초에서 몇 분 동안 평가해야 합니다. 선택된 평가 시간은 최적화에 영향을 미칩니다.

Personal Intelligence는 기본적으로 꺼져 있으며, 사용자는 Google 앱을 Gemini에 연결할지 여부와 시점을 선택할 수 있습니다....

Google의 Gemini AI가 매우 큰 업그레이드가 될 수 있는 변화를 맞이하고 있습니다: Gemini의 답변을 보다 개인화하기 위해, 회사는 여러분이 연결할 수 있게 할 예정입니다.

이 논문은 자원 제한이 있는 지역, 특히 사하라 이남 지역을 위해 설계된 포괄적인 블록체인 기반 의료 인프라인 SiliconHealth를 제시한다.

이 논문은 자원이 제한된 지역, 특히 사하라 이남 지역을 위해 설계된 포괄적인 블록체인 기반 헬스케어 인프라인 SiliconHealth를 소개한다.

!‘So, AI will finally take your job’의 표지 이미지 https://media2.dev.to/dynamic/image/width=1000,height=420,fit=cover,gravity=auto,format=auto/https%3A%2F%2Fdev...

구조화된 지식이 의료 분야의 조용한 강점이 된 방법 ‘What Is a Knowledge Graph — and Why It Matters’ 게시물이 먼저 Towards Data Science에 실렸습니다....

OpenAI는 Cerebras와 파트너십을 맺어 750MW의 고속 AI 컴퓨팅을 추가하고, 추론 지연 시간을 줄이며 실시간 AI 워크로드에 대해 ChatGPT를 더 빠르게 만들었습니다....

Transformer 아티팩트의 역사와 이를 해결하기 위한 최신 연구. “Glitches in the Attention Matrix” 포스트는 Towards Data Science에 처음 게재되었습니다....

영국에서 가장 큰 경찰청 중 하나의 수석 경찰관은 Microsoft의 Copilot AI 어시스턴트가 축구 정보에서 실수를 했다고 인정했다.

이제 Vercel의 서비스를 통해 GPT 5.2 Codex에 접근할 수 있으며, 다른 제공자 계정은 필요하지 않습니다. GPT 5.2 Codex는 GPT 5.2의 전문 지식 작업에 대한 강점을 결합합니다.

시드된 토픽 모델링, LLM과의 통합, 요약된 데이터에 대한 학습은 NLP 툴킷의 새로운 부분입니다. 포스트 “Topic Modeling Techniques for 202…”입니다.

일부 자원을 에이전트 집합에 **egalitarian social welfare**에 따라 분배할 때, 목표는 효용이 가장 낮은 에이전트의 **utility**를 최대화하는 것이다.

고성능 컴퓨팅, 인공지능, 빅데이터와 같은 대규모·연산 집약형 애플리케이션의 광범위한 배포가 …을 초래하고 있다.

생성 AI에서 에이전시 AI로: 다음 혁명 지난 2년 동안 전 세계는 “챗봇” 시대에 매료되었습니다. 우리는 프롬프트를 사용하고, 유도하는 방법을 배웠습니다…

1623년에 독일인 Wilhelm Schickard는 기계식 계산기의 최초 알려진 설계를 만들었다. 20년 후, Blaise Pascal은 ...

Cluster workload allocation은 종종 복잡한 구성을 필요로 하여 사용성 격차를 초래합니다. 이 논문은 semantic, intent‑driven scheduling paradigm을 소개합니다.

아마도 모델이 어떻게 학습하는지를 진정으로 이해하기 전에 바로 scikit‑learn을 사용하면 안 되는 이유가 궁금할 것입니다. 핵심은 탄탄한 정신적 모델을 구축하는 것입니다.

서론 나는 딥러닝이 실제 문제를 해결하는 방식에 항상 매료되어 왔으며, 과일 질병 감지는 완벽한 도전 과제로 보였다—​not...

LLM inference latency는 사용자 경험과 운영 비용을 결정적으로 좌우하며, SLO 제약 하에서 처리량에 직접적인 영향을 미칩니다. 짧은 latency spike도...

!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=...

위험 메모 / 위험 진술

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...

Differentially private federated learning (DP-FL)은 프라이버시 예산이 엄격할 때, 프라이버시를 보존하기 위해 도입되는 압도적인 노이즈 때문에 수렴이 느려지는 문제를 겪는다.

중대한 ServiceNow Virtual Agent 취약점은 중요한 교훈을 강조합니다: agentic AI를 보호하려면 전통적인 AppSec 기반으로 돌아가야 합니다. While AI...

GEneral Matrix Multiplication (GEMM)은 과학 컴퓨팅에서 필수적인 알고리즘 중 하나입니다. Single-thread GEMM 구현은 잘 최적화되어 있습니다…

환각 문제: 인상적인 능력에도 불구하고 LLMs는 절대적인 자신감으로 잘못된 정보를 생성하는 경우가 많습니다. 전통적인 방법...

Split Federated Learning (SFL)은 자원 제한이 있는 엣지 디바이스와 연산이 풍부한 서버 간의 협업 학습을 가능하게 합니다. Communication overhead는 a c...

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