출처2026년 7월 9일2026-07-093분Verified
PCBWorld로 보는 자동배선 평가
KiCad 엔진과 DRC 피드백으로 PCB 자동배선 AI를 실제 제약 중심으로 평가하는 PCBWorld를 소개한다.
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출처2026년 7월 9일2026-07-093분Verified
재사용 스킬과 데이터과학
데이터과학 반복 업무에서 스킬 파일이 품질, 감사성, 운영 효율을 높이는지 살핀다.
출처2026년 7월 9일2026-07-093분Verified
VASP Agent와 계산 자동화
VASP Agent가 입력 일관성, 장시간 계산 감독, 출력 검증을 묶는 과학 계산 자동화 프레임워크임을 짚는다.
커뮤니티2026년 7월 9일2026-07-093분Verified
백엔드 평가의 진짜 기준
코드 생성보다 SSOT 유지와 PR 단계 치명 결함 검출이 백엔드 평가의 핵심임을 짚는다.
커뮤니티2026년 7월 8일2026-07-083분Verified
AI 대화와 게임의 경계
생성형 AI의 질문형 사용 비중과 게임의 사회적 상호작용 차이를 바탕으로 대체 가능성을 짚는다.
자료 모음2026년 7월 8일2026-07-082분
AI 자료 모음 (24h) - 2026-07-08
지난 수집 자료(공식/뉴스) 중 중요한 링크를 모아 정리했다.
출처2026년 7월 8일2026-07-084분Verified
DiLoCo 집계, 평균이 최선일까
DiLoCo 집계에서 평균 대신 모델 머징을 검토하며 통신 절감과 성능 유지의 균형 가능성을 짚는다.
출처2026년 7월 8일2026-07-083분Verified
에이전트가 빠를수록 배움은 줄까
AI 코딩 에이전트 도입 시 생산성뿐 아니라 개발자의 이해·학습 손실까지 함께 측정해야 한다.
출처2026년 7월 8일2026-07-084분Verified
AI 데이터 경로별 통제
생성형 AI의 세션, RAG, 학습 파라미터를 구분해 기밀성과 삭제·감사 통제를 설계하는 방법
출처2026년 7월 8일2026-07-084분Verified
FreqDepthKV와 KV 캐시 압축
장문맥 LLM의 KV 캐시 병목을 줄이려는 FreqDepthKV의 핵심과 검증 포인트를 정리했다.
출처2026년 7월 8일2026-07-083분Verified
국가별 AI 노출 격차의 의미
141개국 고용구조 비교로 본 AI 노출 격차와 생산성 기회, 임금 압박, 정책 판단의 핵심을 짚는다.
출처2026년 7월 8일2026-07-083분Verified
희소 트랜스포머의 해석 단위
희소 가중치 트랜스포머에서 개별 파라미터의 의미와 polysemantic 문제를 짚는다.
출처2026년 7월 8일2026-07-083분Verified
SSH 연구와 다국어 LLM
SSH 연구에 LLM을 도입할 때 지식그래프·다국어 코퍼스·평가·규제 이슈를 함께 점검해야 한다.
커뮤니티2026년 7월 8일2026-07-084분Verified
차세대 LLM 전환 경쟁
차세대 LLM 경쟁의 핵심을 출시 소문이 아닌 베이스 전환, 공개 범위, 제품화 속도로 짚는다.
커뮤니티2026년 7월 8일2026-07-083분Verified
무료·유료 AI 학습 격차
무료와 유료 AI의 기능·한도 차이가 연습량, 피드백 속도, 프로젝트 범위에 미치는 영향을 짚는다.
출처2026년 7월 8일2026-07-083분Verified
방사선 보고서 AI의 현실
Harrison.Rad 1.5의 방사선 보고서 초안 작성 가치와 규제·연동 리스크를 짚는다.
출처2026년 7월 8일2026-07-083분Verified
에이전트 권한위임의 구조적 위험
텍스트 기반 툴 호출 AI 에이전트의 권한위임이 왜 구조적 보안 문제인지 수치와 함께 짚는다.
출처2026년 7월 8일2026-07-083분Verified
에이전트 실행 검증의 기준
에이전트의 답변이 아닌 실행을 검증하는 PoE의 의미와 감사 추적, 재현 가능성의 핵심을 짚는다.
자료 모음2026년 7월 7일2026-07-072분
AI 자료 모음 (24h) - 2026-07-07
지난 수집 자료(공식/뉴스) 중 중요한 링크를 모아 정리했다.
출처2026년 7월 7일2026-07-073분Verified
RLHF 선호라벨의 주의 함정
RLHF 쌍대 비교 라벨이 평가자 주의 한계로 왜곡되며 보상모델이 이를 선호로 오해할 위험을 짚는다.
출처2026년 7월 7일2026-07-073분Verified
에이전트 조직 메모리 설계
에이전트 도입의 병목은 추론만이 아니다. 조직 지식을 메모리 계층으로 분리해 신뢰성과 통제를 설계해야 한다.
출처2026년 7월 7일2026-07-073분Verified
첫 오류 보상 물리 추론
소형 모델 물리 추론에서 첫 오류 지점과 구조화 피드백으로 수정 학습하는 흐름을 정리한다.
출처2026년 7월 7일2026-07-073분Verified
긴 영상 AI의 기억과 추론
긴 영상을 순차 처리하는 AI의 한계와 계층적 메모리·에이전트형 추론의 의미를 짚는다.
커뮤니티2026년 7월 7일2026-07-073분Verified
LLM 자동화와 물가의 간극
LLM 성능 향상과 사무 자동화가 곧바로 전기료·월세·식료품값 인하로 이어지지 않는 이유를 짚는다.