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[Paper] 서로 다른 데이터셋에서 학습된 Kolmogorov‑Arnold 네트워크의 병합
분리된 데이터셋에 대한 학습은 두 가지 주요 목표를 달성할 수 있습니다: 데이터 처리 가속화와 연합 학습(federated learning) 활성화. 이미 Ko…
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제가 Whot! 카드 게임을 플레이하는 AI 모델을 만든 방법
“How I built AI model that plays Whot! card game” 표지 이미지 https://media2.dev.to/dynamic/image/width=1000,height=420,fit=cover,gravity=auto,form...
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[Paper] Gabliteration: 적응형 다방향 신경 가중치 수정으로 Large Language Models의 선택적 행동 변형
우리는 Gabliteration을 소개한다. 이는 기존의 abliteration 방법을 넘어서는 새로운 neural weight modification 기법으로, 적응형 다중 방향…
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[Paper] LLMs가 학생의 어려움을 추정할 수 있을까? Human-AI 난이도 정렬과 숙련도 시뮬레이션을 통한 문항 난이도 예측
항목(문제 또는 과제)의 난이도를 정확하게 추정하는 것은 교육 평가에 있어 매우 중요하지만, 콜드 스타트 문제에 시달립니다. 대형 언어 모델(Large Language Model)은…
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[Paper] 중세 역사 문서 전사에 대한 딥러닝 접근법의 적용
손글씨 텍스트 인식 및 광학 문자 인식 솔루션은 현대 데이터 처리에서 뛰어난 결과를 보여주지만, 효율성은 La...
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왜 AI safety는 구조적으로 강제되어야 하고, 훈련으로는 안 되는가?
대부분의 현재 AI safety 작업은 unsafe system을 가정하고 그 안에 더 나은 행동을 train하려고 합니다. - 더 많은 data를 추가한다. - 더 많은 constraints를 추가한다. - 더 많은 features를 추가한다.
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[Paper] Remoe: 서버리스 컴퓨팅에서 효율적이고 저비용인 MoE 추론을 향하여
Mixture-of-Experts (MoE)는 sparse expert activation을 통해 모델 용량을 확장할 수 있는 능력 때문에 대형 언어 모델(LLMs)에서 지배적인 아키텍처가 되었습니다.
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[Paper] 교차 모달 Neuromorphic Computing에서 모달리티 의존 메모리 메커니즘
Memory-augmented spiking neural networks (SNN)는 에너지 효율적인 neuromorphic computing을 약속하지만, 감각 modalities 전반에 걸친 일반화는 아직 충분히 탐구되지 않았다.
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2025년 말 AI에 대한 성찰
기사 URL: https://antirez.com/news/157 댓글 URL: https://news.ycombinator.com/item?id=46334819 포인트: 47 댓글: 42...
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인공지능 (AI): 데이터에서 의사결정 시스템까지
표지 이미지: Artificial Intelligence AI: From Data to Decision-Making Systems https://media2.dev.to/dynamic/image/width=1000,height=420,fit=cover,gravity=aut...
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과대광고 없는 AI: LLM을 사용해 잡음을 줄이고, 사고를 대체하지 않기
파트 4 – AI & AppReviews 이것은 AppReviews(https://apprevie.ws/)에 관한 시리즈의 4번째 파트입니다. - 파트 1: “리뷰를 확인해야겠다”에서 SaaS까지 (https://dev.to/que…)
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Synthetic Data는 현실을 대체하는 것이 아니다. 그것은 현실에 질문을 제기하는 것이다.
데이터 및 머신러닝에서의 조용한 순간 모델은 잘 작동합니다. 메트릭은 안심할 만해 보입니다. 파이프라인은 완전해 보입니다. 그런데도 뭔가가 맞지 않습니다.