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Show HN: The Analog I – LLM에서 재귀적 자기 모델링 유도 [pdf]
OP 여기. Birth of a Mind는 2026년 하루 동안 진행한 'recursive self-modeling' 실험을 기록합니다. 나는 'Hofstadterian Strange Loop'을 구현하려고 시도했습니다.
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엘론 머스크의 최근 법원 제출서에서 빠진 진실
엘론 머스크의 최근 법원 제출 서류에 누락된 진실....
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AI-Radar.it
!AI‑Radar의 표지 이미지.it https://media2.dev.to/dynamic/image/width=1000,height=420,fit=cover,gravity=auto,format=auto/https%3A%2F%2Fdev-to-uploads.s3.amazona...
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C++로 오디오 스트리밍 시스템을 Vibe Coding 해봤습니다: 결과는 이렇습니다
Letting the Vibes Drive: 분명히 말하자면, 나는 완전히 눈을 가리고 들어간 것이 아니다. 나는 오디오 스트리밍, 링 버퍼 등을 이해하고 있기 때문에 LLM을 올바른 방향으로 살짝 밀어넣었다.
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ADK와 새로운 Interactions API로 에이전트 구축
2025년 12월 11일 마크다운 AI 개발의 풍경은 무상태(request‑response) 사이클에서 상태를 유지하는(stateful) 다중 턴(multi‑turn) 에이전트(agentic) 워크플로우로 전환하고 있다. 베팅과 함께…
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일반에서 천재까지: 기업 지식을 위한 도메인 특화 LLM 전략 가이드
오픈‑소스 LLM을 기업 도메인 전문가로 전환하기 오늘날 빠르게 변화하는 기업 환경에서 내부 기술 지식에 대한 신속한 접근은 더 이상 선택이 아니라 필수가 되었습니다.
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원시 PII 전송 없이 LLM 컨텍스트 인식 벤치마킹
TL;DR: 나는 원시 식별자가 프롬프트에 전혀 들어가지 않을 때 LLM이 관계와 컨텍스트를 여전히 이해할 수 있는지 측정했다. 결과는 – 단순한 redaction은 ...
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LLMs는 400년 동안 이어진 신뢰 사기다
1623년에 독일인 Wilhelm Schickard는 기계식 계산기의 최초 알려진 설계를 만들었다. 20년 후, Blaise Pascal은 ...
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시맨틱 필드 위험 메모 — LLM 기반 시스템에서 모델링되지 않은 고차원 위험에 대하여
위험 메모 / 위험 진술
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AI 풀스텍 기업 ‘엘리스그룹’, 1,900억 토큰 규모 한국어 AI 교육용 데이터셋 허깅페이스에 공개
AI 인프라와 클라우드, 산업별 솔루션을 제공하는 AI 풀스택 기업 ㈜엘리스그룹대표 김재원이 한국어 교육용 데이터셋 2종을 글로벌 오픈소스 플랫폼 ‘허깅페이스Hugging Face’에 공개했다. 엘리스그룹은 한국어 AI 모델 학습에 적합한 고품질 데이터를 연구자, 개발자, 기업이 폭넓게...
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LLM은 자신이 환각을 일으키는지 알고 있나요? 5M 파라미터 옵저버인 Gnosis를 만나보세요
환각 문제: 인상적인 능력에도 불구하고 LLMs는 절대적인 자신감으로 잘못된 정보를 생성하는 경우가 많습니다. 전통적인 방법...
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Flexora: 대형 언어 모델을 위한 유연한 Low‑Rank Adaptation
현재 문제 - 배경: 대형 언어 모델(LLM)의 파인튜닝은 많은 자원을 소모한다. LoRA(Low‑Rank Adaptation) 방법이 등장하여 ...