AI는 어디에나 – 그리고 적응의 필요성도 마찬가지입니다 AI는 현재 큰 인기를 끌고 있으며 삶의 모든 측면에 적용되고 있습니다. 어디를 보든 AI는 종종 …

2025년 12월 11일 AI 개발의 풍경은 무상태 요청‑응답 사이클에서 stateful, multi‑turn agentic workflows 로 전환하고 있습니다. 베타 출시와 함께…

2025년 12월 17일 Gemini 3 Flash가 Gemini CLI에서 사용 가능해졌으며, 터미널 기반 작업에 일반적인 고주파 워크플로를 지원합니다. - Performance: Achieves...

AI 세계는 단일 목적 모델을 넘어 지능적이고 자율적인 멀티에이전트 시스템으로 빠르게 진화하고 있습니다. 개발자들이 이러한 …

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소개 모든 엔지니어는 “Mystery Case” 이야기를 가지고 있다. 오랫동안 내 서비스는 몇 주 동안 완벽하게 실행되었지만, 가장 예상치 못한 순간에 폭력적으로 c...

스와힐리어 – AI 및 ML 대표성 격차 표지 이미지도 충분히 다루어지지 않았습니다! 스와힐리어는 AI 연구 및 응용 분야에서 크게 과소대표되고 있습니다,…

우리 LLM API 비용이 월별로 30%씩 증가하고 있었다. 트래픽도 증가하고 있었지만, 그렇게 빠르지는 않았다. 내가 쿼리 로그를 분석했을 때, 실제 문제를 발견했다: 사용자들이 …

전통적인 소프트웨어 개발에서는 iteration이 가장 중요합니다. 우리는 순차적으로 생각하도록 배웁니다: 항목을 가져와 처리하고 결과를 저장한 다음 다음 항목으로 이동합니다. H...

데이터 레이크하우스 서적 받기 - Apache Iceberg: 정통 가이드 - Apache Polaris: 정통 가이드 - Apache Iceberg Lakehouse 설계 - The Apache…

고백할 것이 있습니다. 저는 종종 제 자신의 프로젝트가 어떻게 동작하는지 잊어버립니다. 보통은 이렇게 일어납니다: 주말을 내어 Proof of Concept를 만들고, 삶이 끼어들어…

Recursive Language Models: 코드 실행 AI 에이전트가 128K 컨텍스트 윈도우를 구식으로 만들 방법 문제점: 컨텍스트 로트 긴 컨텍스트 윈도우는 비용이 많이 들고, sl...

연합 학습의 기본을 이해하기. 게시물 “Federated Learning, Part 1: The Basics of Training Models Where the Data Lives”가 처음으로 To…에 게재되었습니다.

데이터 변환, 스타 스키마 모델링, DAX 변동 분석을 단계별로 진행하며 그 과정에서 얻은 교훈을 공유합니다. 게시물 “Beyond the Flat...”

AI 제품을 만들고 있다면, 이런 벽에 부딪히게 됩니다: AI는 짧은 대화에서는 뛰어나게 작동하지만, 긴 대화에서는 성능이 저하됩니다. Customer‑support chatbots …

멀티코어 임베디드 시스템의 발전과 함께, 칩 온도와 지수적으로 연관된 누설 전력이 동적 전력 소비를 능가했습니다. Energy-aware ...

노트북에서 AI 에이전트를 구축하는 것은 마법과 같습니다—도구를 제공하고, 웹을 탐색하며, 코드를 작성합니다. 하지만 같은 에이전트를 100 ...

우리는 에이전트를 잘못 만들고 있습니다. 현재 업계 표준인 에이전시 AI는 Chatty Generalist입니다. LLM에 도구 목록과 시스템 프롬프트를 제공하고, 그 안에 …

개요 Animagine‑XL‑V4‑Opt는 텍스트‑to‑image 생성 모델로, 텍스트 설명을 기반으로 애니메이션 스타일의 작품을 만들어냅니다. Aisha‑Ai‑Official이 개발했으며, …

Few-for-many (F4M) 최적화는 최근 다목적 최적화 분야에서 새로운 패러다임으로 도입되었으며, 소수의 솔루션 집합을 찾아 효과적으로…

markdown 2025년 12월 19일 우리는 agentic AI의 새로운 단계에 진입하고 있습니다. 개발자들은 단순 노트북을 넘어 복잡하고 production‑ready agentic w...

소개: 2026년을 맞이하면서, 나는 넷플릭스가 AI‑generated 콘텐츠의 광범위한 채택으로 인해 중요한 패러다임 전환을 겪을 것이라고 예측한다.

소개 연합 학습은 분산된 데이터에서 모델을 훈련하면서 프라이버시를 보호하는 강력한 접근법으로 주목받고 있습니다. PySyft는 오픈‑...

정적 페이지를 넘어: AI‑기반 인터랙티브 로맨스가 독자 참여를 재정의하는 방법 Meta Description: 기술 아키텍처와 커뮤니티 역학을 탐구합니다…

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Local search는 운영 연구와 조합 최적화에서 기본적인 방법입니다. 이는 다양한 도전적인 문제에 널리 적용되어 왔으며, inc...

xAI의 Grok에 AI 이미지 편집 기능을 출시하면서, 이 기능이 비동의 성적 딥페이크를 대량 생성하는 데 사용된 후 X에서 혼란이 일어났습니다. As Ha...

우리는 샘플링된 point cloud의 proximity graphs에서 얕은 graph convolutional neural networks (GCNNs)의 훈련에 대한 이산‑연속 일관성을 연구한다.

대형 언어 모델(LLMs)은 사전 학습 데이터, 모델 아키텍처, 디코딩 행동의 차이에서 비롯되는 상보적인 강점을 보여준다. Inference...

강화 학습(RL)은 LLM 기반 딥 서치 에이전트를 향상시키는 핵심 기술로 부상했습니다. 그러나 기존 접근 방식은 주로 이진...

뇌전도(EEG)를 이용한 자동 발작 감지는 환자 간 발작 역학의 큰 변동성 및 기록 조건 때문에 여전히 어렵다.

우리는 단일 이산 시계열만을 사용하여 확산성 stochastic processes와 deterministic signals를 구별하는 실용적인 프레임워크를 개발합니다. 우리의 …

최근 대형 언어 모델(Large Language Model, LLM) 에이전트의 발전으로 인해 광범위한 도구 호출이 필요한 복잡한 다중 턴 에이전시 작업이 가능해졌으며, 대화는…

대규모 언어 모델(LLMs)은 인간이나 비 Long CoT LLMs의 모방으로부터 효과적인 장기 사고 연쇄(Long CoT) 추론을 학습하는 데 종종 실패한다. 이를 이해하기 위해…

safety-critical domains에서는 linguistic ambiguity가 심각한 결과를 초래할 수 있습니다; surgical 환경에서 “Pass me the vial”와 같은 모호한 명령은 재앙적인 결과를 초래할 수 있습니다.

네트워크를 그래프 형태로 표현하고 정상 연결을 사용하여 링크 예측 모델을 학습하는 것은 이상 기반 침입 탐지의 효과적인 방법이다. Exis...

실제 환경에 배치된 Deepfake 탐지 시스템은 인식할 수 없는 교란을 만들어 모델 성능을 저하시키는 적대자들의 위협을 받는다.

Internet of Things (IoT) 장치의 빠른 배치는 환경 및 도시 현상을 실시간으로 모니터링하는 대규모 센서 네트워크를 구축하게 했습니다. Com...

Deformable multi-contrast image registration은 서로 다른 영상 대비 간의 복잡하고 비선형적인 강도 관계 때문에 도전적이면서도 중요한 과제입니다.

신흥 애플리케이션이 더 높은 처리량과 낮은 지연 시간을 요구함에 따라, 운영자들은 x-haul 전송망 내에서 millimeter-wave (mmWave) 링크를 점점 더 많이 배치하고 있습니다.

우리는 DeePM (Deep Portfolio Manager)을 제안한다. 이는 구조화된 딥러닝 매크로 포트폴리오 매니저로, 엔드‑투‑엔드 방식으로 훈련되어 견고하고 위험 조정된 유틸리티를 최대화한다. De...

언어 모델에서 외과적 레이어 제거 실험: 나는 TinyLlama 1.1 B 파라미터와 22개의 디코더 레이어를 사용해 레이어를 하나씩 제거하면서 가설을 테스트했다.

최근 비디오 생성 분야의 최신 연구는 확산(diffusion) 및 흐름 매칭(flow‑matching) 모델이 주도하고 있으며, 이 모델들은 고품질 결과를 생성하지만 여전히 계산적으로 비용이 많이 듭니다.

우리는 파일 기반 m...을 통해 일시적인 비판을 검색 가능한 가이드라인으로 변환함으로써 추론 시점 추론 비용을 상쇄하는 프레임워크를 제안한다.

제한된 조합 다중 팔 밴딧 모델은 무선 네트워킹 및 관련 분야의 문제를 해결하기 위해 널리 활용되어 왔으며, ...

Active learning (AL)은 재료 과학에서 중요한 역할을 하며, machine-learning interatomic potentials의 구축과 같은 응용을 가능하게 합니다.

Domain-generalized retinal vessel segmentation은 자동 안과 진단에 중요하지만, non…에 의해 유발되는 도메인 쉬프트로부터 상당한 도전에 직면한다.