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AI와 머신러닝: 지능형 자동화의 Futnewsure
자동화 분야의 AI 혁명은 Artificial Intelligence와 Machine Learning가 시스템이 학습하고, 적응하며, 정보를 만들 수 있게 함으로써 자동화를 혁신하고 있습니다.
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[Paper] ReFusion: 병렬 자동회귀 디코딩을 갖춘 Diffusion 대형 언어 모델
Autoregressive models (ARMs)은 느린 순차 추론으로 인해 제한됩니다. Masked diffusion models (MDMs)은 병렬적인 대안을 제공하지만, 그들은 crit…에 고통받습니다.
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[Paper] DP-CSGP: 차등 프라이버시 확률적 그래디언트 푸시와 압축 통신
본 논문에서는 분산 학습을 위한 차등 프라이버시 보장 확률적 그래디언트 푸시(Differentially Private Stochastic Gradient Push)와 압축 통신(Compressed communication)을 결합한 DP‑CSGP를 제안한다.
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오버스무딩의 숨겨진 함정: 과도함을 방지하는 방법
Over‑Smoothing이란 무엇인가? Over‑smoothing은 모델이 training data에 지나치게 의존하여, 패턴을 학습하기보다 데이터를 “memorizing”하는 현상을 말한다.
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Anansi’s Web를 Neural Architecture로: 민속에서 Framework까지
패널 1: Anansi의 Mythic Web 서부 아프리카 folklore에서, Anansi는 이야기와 속임수의 웹을 짜며—구조화되고, 의도적이며, rule‑bound이다. 각 strand는 선택…
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BiasAwareFeedback: NLP로 텍스트 편향 감지 (미니 연구 프로젝트)
BiasAwareFeedback 표지 이미지: NLP를 활용한 텍스트 편향 감지 미니 연구 프로젝트 https://media2.dev.to/dynamic/image/width=1000,height=420,fit=cover,gra...
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시니어 데이터 사이언티스트가 되기 위한 6가지 기술
코드 작성 그 이상으로, 이것들은 design-level decisions, trade-offs, 그리고 habits로, senior data scientists를 다른 사람들과 조용히 구분 짓는 요소들이다. The post 6 Te...
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[Paper] 사용자 인터페이스에서 에이전트 인터페이스로: LLM 에이전트를 위한 UI 표현의 효율성 최적화
Large Language Model (LLM) 에이전트는 자동 UI 탐색, 예를 들어 자동 UI 테스트 및 AI 어시스턴트와 같은 분야에서 큰 잠재력을 보여주지만, 그 효율성은 …
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구매 이력(purchase history)을 제품 추천(product recommendations) 신호로 실험하고 있습니다. 놓치고 있는 것이 무엇인지 궁금합니다.
내가 탐구하고 있는 문제 대부분 내가 작업하거나 연구한 추천 시스템은 두 가지 중 하나에 크게 의존한다: - 브라우징 행동 클릭, 조회, 체류 시간 …
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Generative AI 공개: 창의성의 미래
Generative AI란 무엇인가? Generative AI는 데이터셋을 학습한 후 새로운 콘텐츠를 생성할 수 있는 인공지능(artificial intelligence) 기술의 하위 집합을 의미한다....
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프롬프트에서 행동으로: Google & Kaggle AI Agents 부트캠프를 통한 나의 여정
프롬프트에서 행동으로: Google 및 Kaggle AI Agents 부트캠프를 통한 나의 여정 이는 Google AI Agents Writing Challenge에 대한 제출물입니다 https://dev.to...
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왜 수학이 머신러닝에 필수적인가
소개 — 블랙 박스 신화 머신러닝은 종종 본질적으로 알고리즘적인 분야로 제시됩니다: 데이터를 로드하고, 모델을 선택하고, 훈련시키며, 그리고 “i...