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.

Hallucinations, visual input와 일치하지 않는 응답을 생성하는 현상은 대형 vision-language 모델(LVLMs)의 중요한 제한점으로 남아 있으며, 특히 ...

자율 머신러닝 에이전트는 과학적 발견에 혁명을 일으켰지만, 여전히 Generate-Execute-Feedback 패러다임에 의해 제한됩니다. 이전 접근법…

현재 ultra high resolution 이미지의 segmenting 접근 방식은 window를 slide하여 global context를 버리거나, downsample하여 세부 디테일을 잃는 방식입니다. 우리는 ...

Functional near-infrared spectroscopy (fNIRS)와 diffuse optical tomography (DOT)은 착용형, 다중모드, 데이터 기반, AI 지원으로 빠르게 발전하고 있습니다.

2025년 12월 4일, Anthropic은 대규모 정성 인터뷰를 수행하기 위한 AI 도구인 Anthropic Interviewer를 출시했으며, 1,250개의 인터뷰로 구성된 공개 데이터셋도 함께 제공했습니다.

114배 적은 메모리로 무한 컨텍스트 달성 'The post How LLMs Handle Infinite Context With Finite Memory'이(가) 처음으로 Towards Data Science에 게재되었습니다....

우리는 Pantagruel 모델을 공개합니다, 프랑스어 텍스트와 음성을 위한 새로운 self-supervised encoder 모델군입니다. modality-tailored 목표를 예측하는 대신에…

머신러닝 모델이 사회 기반 시설에 점점 더 많이 내재됨에 따라, 편향에 대한 감사를 수행하는 것이 점점 더 중요해지고 있습니다. 그러나 실제 세계에서는…

대규모 언어 모델(Large Language Models, LLMs)이 실제 환경에 점점 더 많이 배포됨에 따라, 정확성만으로는 충분하지 않습니다. 신뢰할 수 있는 배포를 위해서는 tr...을 유지해야 합니다.

대형 언어 모델(LLM) 라우팅은 다양한 작업에 대해 서로 다른 LLM의 특화된 강점을 활용하는 것을 목표로 합니다. 그러나 기존 접근 방식은 일반적으로 …에 초점을 맞춥니다.

Preference tuning은 pretrained language models를 인간의 quality, helpfulness, 또는 safety에 대한 judgments에 맞추어 explicit preference signals를 최적화함으로써 정렬합니다.

소개 나는 트위터에서 이 연구에 대해 읽었고 계속 생각을 멈출 수 없었다. 2009년에 신경과학자들은 죽은 대서양 연어를 fMRI 스캐너에 넣었다, sh...

최근 deepfake 탐지 방법들은 조작 아티팩트를 드러내기 위해 frequency domain 표현을 점점 더 탐구하고 있으며, 이는 텍스트에서 감지하기 어려운...

Semi-supervised medical image segmentation은 라벨이 제한된 데이터 상황을 해결하기 위한 효과적인 방법입니다. 기존 방법들은 주로 프레임워크에 의존합니다.

우리는 임의의 자세를 가진 인간을 애니메이션이 가능한 다중 레이어 3D 인간 아바타로 분해하여 몸과 의복을 분리하는 새로운 프레임워크를 제안한다. 기존…

실제 데이터 과학 활용 사례를 구동하는 문제와 솔루션 접근법에 대한 실습 walkthrough The post Data Science Spotlight: Selected Problems from A...

당신은 추론하고, 검색하고, 작업을 실행할 수 있는 “스마트” AI 에이전트를 만들었지만, 사용자가 돌아올 때마다 마치 낯선 사람처럼 행동합니다—그들의 이름을 잊어버리고, ...

많은 AI 논의에서 거버넌스는 가치, 원칙 또는 정책과의 “alignment” 문제로 프레이밍됩니다. 문제는 alignment 자체만으로는 …

Retail의 “That Was Easy” 순간을 현실로 만들기. 모든 “that was easy” 쇼핑 경험은 배송 마감에 맞서 달리는 팀들, 문제를 해결하는 팀들에 의해 이루어집니다.

소개 AI 출력이 저하될 때, 대부분의 사람들은 본능적으로 더 많은 지시를 추가하여 문제를 해결하려고 합니다. 이는 합리적으로 보이지만, 실제로는 종종 t...

일론 머스크의 AI 회사는 Grok의 논란이 된 AI 이미지 생성 기능을 X에서 유료 구독자에게만 제한했습니다, 이 도구가 뜨거운 비판을 초래한 이후에.

뻣뻣한 직선과 거친 다항식을 잊어버리세요. Splines가 왜 특성 엔지니어링의 ‘Goldilocks’인지 알아보세요. 유연성과 규율의 완벽한 균형을 제공합니다.

우리는 AutoMonitor-Bench를 소개합니다. 이는 다양한 작업에 걸쳐 LLM 기반 오작동 모니터의 신뢰성을 체계적으로 평가하도록 설계된 최초의 벤치마크입니다…

그리고 왜 Fourier features가 모든 것을 바꾸는가. “Teaching a Neural Network the Mandelbrot Set” 포스트는 처음에 Towards Data Science에 게재되었습니다....

OpenAI와 SoftBank Group이 SB Energy와 파트너십을 맺어 다중 기가와트 AI 데이터 센터 캠퍼스를 개발하며, 여기에는 Stargate를 지원하는 1.2 GW 텍사스 시설이 포함됩니다.

복잡한 AI 시스템의 급속한 도입은 투명성, 보안 및 규제 준수를 보장하기 위한 도구 개발을 앞서고 있습니다. 이 논문에서는...

트랜스포머 기반 언어 모델의 등장은 AI 시스템이 텍스트를 처리하고 생성하는 방식을 재구성했습니다. 소프트웨어 엔지니어링(SE)에서 이러한 모델은 이제 di...

생각의 시간에 대해 자세히 알아보세요: 어떻게 모델의 얼굴을 바꾸는가

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안녕하세요, 여러분! 👋 저는 LoongFlow를 소개하게 되어 기쁩니다 — 추론과 진화적 탐색을 결합한 인지 진화 에이전트를 위한 오픈‑소스 프레임워크이며, ...

AI 도입을 죽이는 실수 ReThynk AI의 설립자로서 나는 기업 내 AI 도입을 지연시키는 흔한 오류를 발견했다: 팀이 10개의 사용…

AI의 증가하는 에너지 수요가 우려되는 반면, 일부 기술은 전력망을 보다 깨끗하고 효율적으로 만들 수도 있다.

이것은 Algolia Agent Studio Challenge https://dev.to/challenges/algolia: Consumer-Facing Non-Conversational Experiences에 대한 제출물입니다. 제가 만든 것: Silent…

소개 최근 몇 년 동안 Artificial Intelligence가 복잡한 문제에 대한 자연스러운 해답이라는 생각이 자리 잡았다. 그러나,...

AI는 보편적인 해결책이 아니다. 최근 몇 년간 인공지능은 복잡한 문제에 대한 기본 답변으로 제시되어 왔다. 시스템 아키텍처…

우리 모두 그런 경험을 해봤죠. 문제 지난 주에 저는 Neo‑Soul 트랙을 쓰려고 하다 막혔습니다. 저는 기타는 편하게 치지만, 키보드 실력은 제한적이고, 그리고…

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

Research Vault: 오픈소스 Agentic AI Research Assistant! Research Vault의 표지 이미지: Open Source Agentic AI Research Assistant https://media2.dev.to/dynam...

2025년 12월 11일 AI 개발의 풍경이 무상태(request‑response) 사이클에서 상태를 유지하는(stateful) 다중 턴(multi‑turn) 에이전시(agentic) 워크플로우로 전환하고 있습니다. With the be...

왜 Transformers는 아무도 요구하지 않아도 질서를 혼돈보다 선호할까…? Spoiler: 그들은 실제로 요구했어요.

OpenAI와 Datadog 브랜드 그래픽으로, 왼쪽에 OpenAI 워드마크가 있고, 오른쪽에 Datadog 로고가 있으며, 중앙에는 추상적인 갈색 털 같은 질감 패널이 ...

핵심 원칙 - human sovereignty - non-decision invariants - explicit stop conditions - internal auditability - structural traceability This is not a scient...

2025년 AI-Generated Code 실험 시작하기 전에, 제 입장을 명확히 하고 싶습니다. 저는 AGI가 실현될 것이라고 믿는 사람 중 한 명입니다. I d...

AI in Healthcare OpenAI의 ChatGPT Health는 b.well, Apple Health, MyFitnessPal, Peloton과의 파트너십을 통해 전자 건강 기록을 통합하고 있습니다. Th...

실험: 블랙 박스 탐색 수년간 우리는 large language models LLMs을 블랙 박스로 취급해 왔습니다. 모델이 “I am currently thinking about c...”라고 말할 때…

AI의 도움을 받아 MIT 연구 과학자 Judah Cohen은 서계절 예보를 재구성하고 있으며, 영향력 있는 예측의 리드 타임을 연장하는 것을 목표로 하고 있습니다.