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Nevis: AI를 자산 관리에 도입
‘Nevis: Bringing AI to Wealth Management’ 게시물은 최초로 Sequoia Capital에 게재되었습니다....
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[Paper] OptPO: 테스트 시 정책 최적화를 위한 최적 롤아웃 할당
Test-time policy optimization은 대규모 언어 모델(LLMs)이 자체 생성 롤아웃으로부터의 피드백을 활용하여 분포 변화에 적응하도록 합니다. 그러나,…
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[Paper] SME가 코드 베이스를 마이그레이션하기 전 Software Product Line Engineering에 대한 인식의 실증적 평가
소프트웨어 변형 집합을 소프트웨어 제품 라인(SPL)으로 마이그레이션하는 것은 비용이 많이 들고 잠재적으로 도전적인 작업입니다. 실제로, SPL 엔지니어링은 …
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[Paper] IACT: 일반 AI 에이전트를 위한 자기 조직화 재귀 모델: kragent.ai 뒤의 아키텍처에 관한 기술 백서
이 기술 백서는 정적이고 하드코딩된 a...의 한계를 해결하도록 설계된 계산 모델인 Interactive Agents Call Tree (IACT)를 소개합니다.
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[Paper] PaperDebugger: Plugin-Based Multi-Agent System for 인-에디터 학술 논문 작성, 검토 및 편집
대형 언어 모델은 학술 논문 작성 워크플로우에 점점 더 통합되고 있지만, 기존 어시스턴트는 편집기 외부에 머물러 있어 깊은 상호작용을 방해합니다.
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[Paper] 뇌‑AI 융합: 예측 및 생성적 세계 모델을 통한 범용 계산
attention-based transformers를 활용한 general-purpose AI 시스템의 최근 발전은 neocortex와 cerebellum이 …에도 불구하고 어떻게 작동하는지에 대한 잠재적인 창을 제공한다.
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⚠️ 머신러닝에서 데이터 누수
현실 세계 ML 시스템을 망치는 조용한 정확도 파괴자 ML 엔지니어링 실패 시리즈 파트 2 대부분의 머신러닝 초보자들은 모델 선택에 집착한다...
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Google Gemini 3와 오픈소스 프레임워크를 이용한 AI 에이전트 구축
AI 에이전트의 세계는 단순한 챗봇에서 복잡한 현실 세계에서 복합적인 결정을 내릴 수 있는 정교하고 반자율적인 시스템으로 빠르게 진화하고 있습니다. Thi...
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Google Cloud TPUs와 JAX를 사용한 프로덕션 AI 구축
JAX는 AI 전반에 걸쳐 최첨단 파운데이션 모델을 개발하기 위한 핵심 프레임워크가 되었으며, 이는 Google에만 국한되지 않습니다. 주요 LLM 제공업체인 …
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[Paper] Metric Graphs에서 샘플링
Metric graphs는 표준 그래프의 edge를 real line의 segment와 연결하고, 이러한 segment들을 그래프의 vertices에서 glue함으로써 얻어지는 구조이다.
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이번 달에 배운 머신러닝 교훈
크리스마스 연결, Copilot 비용, 신중한 선택 없음. The post “The Machine Learning Lessons I’ve Learned This Month” appeared first on Towards Data Science....