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Thinking Tokens는 동일하게 생성되지 않는다: 벤치마크가 ‘Search’와 ‘Insight’를 구분하지 못하는 이유 (A PCP Experiment)
실험 개요 나는 다양한 “reasoning” 모델이 실제로 생각 예산을 어떻게 사용하는지 이해하기 위해 실험을 진행해 왔습니다. 결과는…
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Retrieval-Augmented Generation (RAG) 이해하기
Large Language Models LLMs는 우리가 정보를 다루는 방식을 혁신했지만, 근본적인 한계가 있다: 그들의 지식은 ti...
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GPT‑5.2를 소개합니다
GPT-5.2는 일상적인 전문 업무를 위한 가장 진보된 frontier 모델이며, state-of-the-art reasoning, long-context understanding, coding, vision을 갖추고 있습니다. 사용…
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GPT-5 시스템 카드 업데이트: GPT-5.2
GPT-5.2는 GPT-5 시리즈의 최신 모델 패밀리입니다. 이러한 모델에 대한 포괄적인 안전 완화 접근 방식은 크게 t...에 설명된 것과 동일합니다.
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프롬프트 길이 vs. 컨텍스트 윈도우: LLM 성능 뒤의 실제 한계
프롬프트 길이 vs. 컨텍스트 윈도우: 왜 크기가 여전히 중요한가 대형 언어 모델은 지난 2년간 놀라울 정도로 빠르게 진화했습니다. GPT‑5.1, Gemini 3.1 Ultra, Claude...
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사실을 반환하고, 해석을 반환하지 말라: LLM 도구는 당신이 생각하는 것보다 더 둔해야 한다
TL;DR: 나는 MCP Servers DOM‑exploration 도구에 의미 해석을 추가해 유용하게 만들려 했지만, 도구가 부서지기 쉬워지고, 특정 작업에만 국한되는 등…
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Gemini API 키를 얻는 것은 좌절감의 연습이다
번역할 텍스트를 제공해 주시겠어요? 텍스트를 주시면 한국어로 번역해 드리겠습니다.
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🚀 내 새 책이 이제 Amazon에 출시되었습니다!
공지 오늘 특별한 소식을 공유하게 되어 기쁩니다: 제 새 책, _Building A Small Language Model from Scratch: A Practical Guide_가 이제 Amazon에서 구매 가능하게 되었습니다.
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Auto-grading 10년 된 Hacker News 토론을 뒤돌아보며
!hnherohttps://bear-images.sfo2.cdn.digitaloceanspaces.com/karpathy/hnhero.webp 어제 나는 이 HN 스레드를 우연히 발견했다 — Show HN: Gemini Pro 3가 환각을 일으킨다…
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나는 TUI를 구축해 RAG Chunking을 시각화했으며, chunk_size=1000은 거짓이다 📉
잠깐 솔직히 말해보죠. RAG Retrieval‑Augmented Generation 파이프라인을 구축할 때, chunk_size와 overlap를 어떻게 선택하시나요? 만약 여러분이…
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지속 학습을 위한 Agentic Memory 최대화 방법
지속적인 학습 LLM을 활용해 효과적인 엔지니어가 되는 방법을 배워보세요. “How to Maximize Agentic Memory for Continual Learning” 포스트가 처음으로 Towards…에 게재되었습니다.
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AI 능력이 발전함에 따라 사이버 회복탄력성 강화
OpenAI는 AI 모델이 사이버 보안 분야에서 더욱 강력해짐에 따라 더 강력한 안전장치와 방어 능력에 투자하고 있습니다. 우리는 위험을 평가하고, 제한합니다.