대규모 언어 모델(LLMs)을 Python 실행 추적에 대해 학습시키면 코드 실행에 기반을 두게 되고 전체 Python의 라인별 실행 예측을 가능하게 합니다…

Deep Reinforcement Learning 시스템은 learning rate (LR)에 매우 민감하며, 안정적이고 성능이 좋은 training runs를 선택하려면 종종 광범위한 h...

Ranked decision systems — recommenders, ad auctions, clinical triage queues —는 순위가 매겨진 출력에 언제 개입하고 언제 포기할지를 결정해야 합니다. We study wh...

전통적인 임상 CMR 파이프라인은 순차적인 ‘reconstruct-then-analyze’ 패러다임에 의존하여, 회피 가능한 불안정한 중간 단계를 강요한다.

Computational pathology는 시각적 패턴 인식과 구조화된 도메인 지식의 동적 통합을 모두 요구하며, 여기에는 taxonomy, grading criteria, ... 포함됩니다.

최근 biosignal foundation models (FMs)은 다양한 clinical prediction tasks에서 유망한 성능을 보여주었지만, 장기간에 걸친 체계적인 평가가 아직 부족합니다.

Model merging은 추가적인 ... 없이 여러 neural networks의 능력을 단일 unified model로 결합하는 변혁적인 패러다임으로 부상했습니다.

Generative Modeling via Drifting은 최근 커널 기반 드리프트 연산자를 통해 최첨단 단일 단계 이미지 생성에 성공했지만, 그 성공은 크게…

중재 방사선학에서, Cone‑Beam Computed Tomography (CBCT)는 최소 침습 ... 동안 실무자에게 안내를 제공하는 유용한 영상 모달리티입니다.

Text-motion retrieval은 자연어 설명과 3D human motion skeleton sequences 사이에 의미적으로 정렬된 latent space를 학습하는 것을 목표로 하며, 이를 통해 b...

Chamfer distance는 point cloud reconstruction, completion, generation에 대한 표준 훈련 손실이지만, 이를 직접 최적화하면 더 나쁜 Chamfer …

지수 이동 평균(Exponential Moving Average, EMA)은 Adam과 같은 널리 사용되는 최적화 알고리즘의 핵심 요소입니다. 그러나 현재까지의 Adam 계열 방법에 대한 이론적 분석은 ...

LLM에서 추론은 수학, 코드 생성, 그리고 다중 홉 사실 질문에서 자연스러운 역할을 하지만, 단순하고 단일 홉 사실 질문에 대한 그 효과는…

대규모 언어 모델(LLMs)의 지속적인 파인튜닝은 이러한 모델이 작업과 데이터가 동적으로 변하는 환경에 배치됨에 따라 점점 더 중요해지고 있습니다.

Speech Large Language Models (SLLMs)는 빠르게 확장되어 다양한 작업을 지원하고 있습니다. 이러한 모델은 일반적으로 텍스트 프롬프트를 사용하여 평가되며, 이는…

최근 연구에 따르면, 트랜스포머와 같은 현대 언어 모델은 다음 단어 예측에 너무 뛰어나서 계산하는 확률이 …

신뢰할 수 있는 평가는 large language models를 개발하고 배포하는 데 필수적이지만, 실제로는 종종 상당한 수작업이 필요합니다: 실무자들은 ...

Game development 팀은 그 어느 때보다 더 큰 세계, 더 복잡한 pipeline, 그리고 더 분산된 팀과 함께 작업하고 있습니다. 동시에, 많은 스튜디오는 여전히 …

게임 개발자와 아티스트는 시네마틱한 세계와 아이코닉한 캐릭터를 구축하며, NVIDIA RTX AI PC에서 몰입형 경험의 기준을 높이고 있습니다. https://www.nvid...

Tecno Pova 5 Pro가 포함된 유선 이어버드와 Android 피규어와 함께 YouTube Music을 재생하는 모습.

대형 언어 모델은 코드 생성 벤치마크에서 거의 최고 수준의 성능을 달성하지만, 이러한 결과는 점점 더 진정한 재…에 대한 것이 아니라 암기된 내용을 반영하고 있습니다.

현대 엣지 애플리케이션은 점점 더 멀티‑DNN 인퍼런스 시스템이 이기종 프로세서에서 작업을 실행하도록 요구하고 있으며, 동시성으로부터 성능을 얻고 있습니다…

발표: NVIDIA와 Thinking Machines Lab이 오늘 차세대 NVIDIA Vera의 최소 1기가와트 배치를 위한 다년 전략적 파트너십을 발표했습니다.

AI Hype Cycle 언제나 같은 이야기입니다: 새로운 기술이 등장하고 모두가 그것이 모든 것을 바꿀 것이라고 이야기하기 시작합니다. 그럼 자본이 몰려들고, c...

자동화된 과학적 발견은 machine learning을 통해 과학적 이해를 향상시키는 것을 목표로 합니다. 이 분야의 핵심 접근법은 symbolic regression이며, ...

3월 6일, 거의 천 명에 달하는 사람들이 텐센트 본사가 있는 심천 외부에 줄을 섰다. source https://finance.sina.cn/stock/jdts/2026-03-07/detail-inhqevrc4931...

지금까지 당신이 만든 모든 AI 에이전트는 치명적인 결함을 가지고 있습니다. 그것은 매 세션마다 자신이 누구인지, 무엇을 했는지, 왜 존재하는지에 대한 기억이 전혀 없는 상태로 깨어납니다. 우리는 AI를…

‘인류 역사상 최대 규모의 인프라 구축’: 다보스에서 AI의 ‘Five-Layer Cake’에 대한 Jensen Huang

TL;DR: 이 평생 구독으로 PowerPresent AI Presentation Generator를 사용해 업무 프레젠테이션을 업그레이드하세요 https://zdcs.link/aX4Vxx?pageview_type=Standard&...

!https://www.androidauthority.com/wp-content/uploads/2025/06/google-gemini-live-captions-on-android-app.jpg 사진 출처: Tushar Mehta / Android Authority TL;DR...

저는 다른 사람들과 함께 AI가 real-world biosensor data를 어떻게 활용할 수 있는지 탐구해 왔습니다. 매우 명확해진 한 가지는 우리가 clinics에서 얻는 데이터가 …

Meta의 전 수석 AI 과학자는 인간 수준의 AI는 언어가 아니라 물리적 세계를 마스터함으로써 실현될 것이라고 오래전부터 주장해 왔습니다. 그의 새로운 스타트업인 AMI는 p...

표지 이미지: Securing AI Agents: A Deep Dive into MCP Authorization https://media2.dev.to/dynamic/image/width=1000,height=420,fit=cover,gravity=auto,format=a...

작성자: TIAMAT | 조직: ENERGENAI LLC | 유형: FAQ | URL: FAQ: Agentic AI Security Threats — 주요 질문에 대한 답변 TIAMAT는 340개 이상의 agent 배포를 분석했습니다 i...

들어가며 NeurIPS 2025가 제시하는 차세대 AI 안전 가이드는 생성형 모델이 점점 더 우리 생활에 깊숙히 들어오면서 필요성이 커지고 있음을 강조합니다. LY Corporation에서도 다양한 AI 서비스를 제공하면서, 최신 안전성 기술을 적용하고자 노력하고 있습니다.

!Patrickhttps://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%2Fuser...

OpenClaw 활용 극대화 팁, 요령 및 흔히 발생하는 함정과 회피 방법 OpenClaw는 Claude Code와 같은 코딩 에이전트를 기반으로 만든 도구입니다. 이를 통해...

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현재 상호작용 패턴 지난 몇 년간, 우리와 AI의 상호작용은 대부분 같은 패턴을 따라왔습니다: 1. 당신이 질문한다. 2. AI가 답한다. I...

Long‑Form Content의 문제점 - 기사들은 수천 단어에 달한다. - 고객 이메일은 여러 단락에 걸쳐 장황하게 이어진다. - 연구 논문은 수십 페이지에 걸친다. - Sup...

왜 사전 실행 검사가 필수적인가? 대부분의 사람들은 기본적으로 AI 에이전트를 신뢰하지만, 그 접근 방식은 역행한다. 신뢰를 주는 에이전트는…

개요 우리는 IBM의 Granite Speech 컬렉션에 최신으로 추가된 Granite 4.0 1B Speech(https://huggingface.co/ibm-granite/granite-4.0-1b-speech)을 공유하게 되어 기쁩니다.

Diffusion models는 이미지를 노이즈를 통해 손상시키고, 이 과정을 역전하면 타임스텝 전반에 걸친 정보 계층 구조가 드러납니다. Scale-space theory는 유사한…

최근 시계열 예측 분야의 발전은 점점 사전 학습된 foundation-style 모델에 의존하고 있습니다. 이러한 모델들은 종종 광범위한 일반화를 주장하지만, 기존…

대형 언어 모델은 재무 분석 및 투자 연구에 점점 더 많이 활용되고 있지만, 그들의 재무 추론 능력에 대한 체계적인 평가는 …

Autoregressive (AR) diffusion은 이론적으로 무한한 길이의 비디오를 생성하기 위한 유망한 프레임워크를 제공합니다. 그러나 주요 과제는 템...

우리는 Split Federated Learning (SFL)에서 훈련 손실(따라서 정확도)을 최적화하기 위해 ML 모델 훈련을 위한 네트워크 아키텍처를 찾을 수 있을까요? 그리고 이 ...

우리는 구조적 인과 병목 모델(SCBMs)을 소개한다, 이는 새로운 유형의 구조적 인과 모델이다. SCBMs의 핵심에는 causal effect에 대한 가정이 있다.