Agentic AI는 자율적인 에이전트처럼 행동하는 인공지능 시스템을 의미합니다. 이러한 시스템은 환경을 관찰하고, 결정을 내리며 …

현대 번역 시스템은 최첨단 성능을 위해 고품질의 대규모 병렬 데이터셋에 크게 의존합니다. 그러나 이러한 자원은 대부분 이용할 수 없습니다.

AI 과대광고 기계는 전속력으로 가동되고 있다. “직원들을 AI로 교체하세요! 수백만을 절약하세요! 모두 해고하세요!” 하지만 현실은 과대광고를 꺾는 방법을 가지고 있다.

OpenClaw 보안 경고: Prompt‑Injection 위험 및 새로운 위협 라비 라크슈마난 • Mar 14, 2026 • Artificial Intelligence / Endpoint Security !OpenClaw...

Read more about 5분 안에 LangChain 에이전트에 Cryptographic Identity 추가하기

2026년에 첫 번째 자율 AI 에이전트를 구축하는 방법. AI 에이전트 혁명이 시작되었습니다—Anthropic이 멀티‑에이전트 코드 리뷰를 출시했고, OpenAI는 Codex Security를 제공했습니다,…

연구 결과 > 새로운 연구에 따르면 AI로 인한 생산성 향상이 경영진이 주장하는 것보다 훨씬 작을 수 있다 https://nerds.xyz/2026/03/foxit-ai-productivity-st...

ChatGPT에게 https://mashable.com/category/chatgpt 를 통해 짧은 영화를 만들어 달라고 요청하면, 곧 실제로 그렇게 할 수 있게 될지도 모릅니다. 내부 소식통이 The Information https://w... 에 전했습니다.

죄송합니다만, 번역할 텍스트를 제공해 주시겠어요? 현재는 이미지 링크만 있어 내용을 확인할 수 없습니다. 텍스트를 알려주시면 바로 한국어로 번역해 드리겠습니다.

먼저 혼란을 해소합시다. 사람들이 “autonomous AI agent”를 들으면 두 가지 극단 중 하나를 떠올립니다: - 😨 위험한 결정을 내리는 통제 불가능한 시스템 - 🤩...

Stacked AutoEncoders (SAE)는 엣지 이상 탐지 시나리오에서 널리 채택되었습니다. 그러나 SAE의 자원 집약적인 특성은 상당한 도전을 야기할 수 있습니다.

Continuous prompt search는 자연어 처리 작업에서 기존의 parameter tuning에 대한 계산 효율적인 대안을 제공합니다. 그럼에도 불구하고, 그것의…

쥬라시 월드에서, 오웬 그레이디(크리스 프랫)가 세 마리의 Velociraptors와 함께 케이지 안에 서 있는 그 상징적인 장면이 있습니다. 그는 달리지 않습니다. 그는 주먹을 …

왜 대부분의 AI 에이전트는 프로덕션에서 실패하고, 이를 해결하는 방법 몇 달 동안 프로덕션에서 autonomous agents를 운영한 후, 나는 한 가지 패턴을 발견했다: 에이전트가 예측에서 실패한다...

기사 초록: AI를 활용한 구축 초기 단계에서 대부분의 팀은 두 가지에 집중합니다. 1. 모델. 2. 애플리케이션 인터페이스. 어떤 모델을 사용해야 할까요?

!Manoj Mishrahttps://media2.dev.to/dynamic/image/width=50,height=50,fit=cover,gravity=auto,format=auto/https%3A%2F%2Fdev-to-uploads.s3.amazonaws.com%2F...

!Jon Groveshttps://media2.dev.to/dynamic/image/width=50,height=50,fit=cover,gravity=auto,format=auto/https%3A%2F%2Fdev-to-uploads.s3.amazonaws.com%2Fuploads%2Fu...

LLMs.txt만큼 쓸모 없는 아이디어일 뿐이다. AI는 인간만큼 똑똑하므로 필요 없는 어리석은 추상화에 불과하다.

소개 실용적인 테스트 환경으로서 추론 최적화와 모델 처리를 검증하기 위해, 나는 2026년 1월에 OSS shogi 소프트웨어를 처음 접했다. As a...

xAI의 재건 노력 “xAI는 처음에 제대로 구축되지 않았기 때문에, 기초부터 다시 구축되고 있다”고 일론 머스크가 목요일에 그의 소셜…

AI의 좋은 활용 사례 중 하나: 전 세계 영구적인 음성 상실을 겪는 사람들을 돕기 작성자: Timothy Beck Werth https://mashable.com/author/timothy-beck-werth !Timothy의 헤드샷

전통적인 RAG의 숨겨진 문제 대부분의 RAG 파이프라인은 유사한 워크플로우를 따릅니다: 1. 문서를 청크로 분할합니다. 2. 각 청크를 embed로 변환합니다.

AI Tools 현재 사용 중인 여러 AI 툴의 목록입니다. 더 많은 툴이 존재하고 앞으로도 계속 추가될 예정이지만, 이 중에서 가장 멋진 것들을 소개하여 여러분이 시작할 수 있도록 돕습니다.

AI에 대한 스필버그의 논평 전설적인 영화감독 스티븐 스필버그는 SXS에서의 인터뷰 중 창의적 작업에 AI 기술을 사용하는 것에 반대 의견을 표명했다.

Meta의 차세대 AI 모델 출시 지연 Meta는 차세대 주요 AI 모델의 출시를 연기했습니다. https://www.nytimes.com/2026/03/12/technology/meta-avocado-ai-model-delaye...

최근 텍스트 조건부 인간 동작 생성 분야의 진전은 대규모 인간 동작 데이터를 학습한 diffusion models에 크게 의존해 왔습니다. 이를 기반으로 ...

Machine learning 접근법은 spatiotemporal 물리 시스템에 주로 next-frame prediction에 초점을 맞추어, 정확한 emulator f를 학습하는 것을 목표로 해왔습니다.

Vision-to-code 작업은 모델이 차트, 테이블, SVG와 같은 구조화된 시각 입력을 실행 가능한 또는 구조화된 표현으로 재구성하도록 요구합니다.

세계에서 물이 쏟아지거나 얼음이 녹는 것과 같은 변화는 관찰 여부와 관계없이 일어납니다. Video world models는 2D 프레임 관찰을 통해 ‘worlds’를 생성합니다.

Instruction Tuning (IT)은 대형 언어 모델(LLMs)의 강력한 능력을 활용하는 효과적인 접근법으로 입증되었습니다. 최근 연구에 따르면…

대규모 언어 모델(LLM)은 AI 에이전트를 계산 재료 과학의 숙련된 실행자로 변모시켰으며, 수백 개의 시뮬레이션을 수행하는…

Large Language Models (LLMs)은 다중 에이전트 집단에서 협력 행동을 변화시키는 설득력 있는 영향 전략을 생성할 수 있지만, 중요한 질문은 …

이전 접근 방식들은 멤버십 프라이버시 보존을 위해 일반적으로 신경망의 모든 가중치를 업데이트하거나 재학습하는데, 이는 비용이 많이 들고 불필요한 활용을 초래할 수 있다.

Spatio-temporal scene graphs는 진화하는 객체 상호작용을 모델링하기 위한 원칙적인 표현을 제공하지만, 기존 방법들은 근본적으로 프레임 중심…

뇌종양 분류는 자기공명영상(MRI)으로부터 이루어지며, 이는 컴퓨터 지원 진단 시스템에서 중요한 역할을 합니다. 최근…

행렬 곱셈 성능은 오랫동안 딥러닝 워크로드 확장의 주요 병목 현상이었으며, 이는 새로운 가속기 설계에 자극을 주었다…

현대 인간-로봇 협업(HRC) 애플리케이션에서는, 여러 perception modules가 시각, 청각 및 맥락 단서를 공동으로 추출하여 이해를 달성한다...

RAG 및 AI 에이전트에서 비용 및 지연 시간 확장 우리는 맞춤형 데이터에 AI의 힘을 활용하기 위한 놀라운 도구인 RAG에 대해 많이 이야기했습니다. Whether w...

Large Language Models (LLMs)은 의사결정 지원, 과학적 문제 해결, 그리고 다중 에이전트 협조 시스템에서 점점 자율 추론 에이전트로 활용되고 있습니다.

Concept Bottleneck Models (CBMs)은 예측을 인간이 해석할 수 있는 개념 층을 통해 전달하는 해석 가능한 모델이다. 시각 분야에서 널리 연구되어 왔지만…

Diffusion 기반 이미지 압축은 최근 뛰어난 지각적 충실도를 보여주었지만, 그 실용성은 금지적인 샘플링 오버헤드와 높은…

Face de-identification (FDeID)은 얼굴 이미지에서 개인 식별 정보를 제거하면서 작업에 관련된 유용성 속성(예: ...)을 보존하는 것을 목표로 합니다.

Deep learning models는 인상적인 성과에도 불구하고 높은 computational costs와 memory requirements 때문에 자원 제한적인 환경에서의 사용 가능성이 제한됩니다.

주의 메커니즘의 이론적 기반을 이해하는 것은 그 복잡하고 비선형적인 역학 때문에 여전히 어려운 과제이다. 이 연구는 근본적인…

확산 모델이 노이즈를 사진으로 바꿀 때 실제로 무엇을 하고 있는 걸까요? 우리는 결정론적 DDIM 역체인이 Partitioned Iter… 로 작동한다는 것을 보여줍니다.

대규모 언어 모델(LLMs)은 고자원 언어 쌍에 대한 기계 번역에서 놀라운 능력을 입증했지만, 저자원…

Supervised Semantic Differential (SSD)는 연속적인 개인 차이 변인에 따라 텍스트 의미가 어떻게 변하는지를 모델링하는 혼합 정량‑해석 방법이다.

연합 학습은 뉴로모픽 하드웨어에서 아직 탐구되지 않았는데, 이는 온칩 스파이크 타이밍 의존성 가소성(STDP)이 연속적인 가중치 업데이트가 아니라 이진 가중치 업데이트를 생성하기 때문이다.