사무직과 기술직, 누가 더 안전할까
공식 자료로 본 AI·자동화 노출 비교. 사무직과 기술직의 고용 전망과 과업 차이를 짚는다.
공식 자료로 본 AI·자동화 노출 비교. 사무직과 기술직의 고용 전망과 과업 차이를 짚는다.
Ising 기반 열역학 컴퓨팅이 대규모 학습으로 확장될 가능성과 샘플링·하드웨어 제약을 짚는다.
비동기 RLHF에서 stale rollout과 학습률이 안정성에 미치는 비용과 대응 신호를 짚는다.
지난 수집 자료(공식/뉴스) 중 중요한 링크를 모아 정리했다.
모델 평가는 성능만으로 부족하다. 쿼터·처리량·가격까지 함께 봐야 실사용 가치를 판단할 수 있다.
공공 AI 공시가 문서 존재에 그칠 때 책임성은 약해진다. 의미 있는 정보 기준을 짚는다.
지난 수집 자료(공식/뉴스) 중 중요한 링크를 모아 정리했다.
Anthropic의 Claude Science는 모델 경쟁보다 연구 도구·데이터·검토 흐름 통합에 초점을 맞춘다.
애플 조기 보안패치 보도를 통해 AI 시대에 더 중요해진 패치 배포 속도와 운영 리듬 변화를 짚는다.
지난 수집 자료(공식/뉴스) 중 중요한 링크를 모아 정리했다.
상충 출처 속 단일·복수 정답을 LLM으로 융합하는 논문과 RAG 적용 포인트를 짚는다.
지난 수집 자료(공식/뉴스) 중 중요한 링크를 모아 정리했다.
포인트클라우드 기반 predictor로 클러터 환경의 실패 경로를 사전 선별하는 모션 플래닝 연구를 다룬다.
지난 수집 자료(공식/뉴스) 중 중요한 링크를 모아 정리했다.
지난 수집 자료(공식/뉴스) 중 중요한 링크를 모아 정리했다.
노이즈 입력과 반복 호출 앙상블로 블랙박스 AI 안정성을 높이되 비용·σ 구간 한계를 함께 짚는다.
지난 수집 자료(공식/뉴스) 중 중요한 링크를 모아 정리했다.
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Chinchilla와 Pile 사례로 본 LLM 성능의 핵심 변수: 모델 크기보다 데이터 규모·품질·정제가 더 중요할 수 있다.
지난 수집 자료(공식/뉴스) 중 중요한 링크를 모아 정리했다.
Anthropic와 미국 정부 갈등의 핵심을 AI 안전성, 배포 통제, 국가안보 관점에서 짚는다.
무료 청소·요리 대가로 집안 데이터를 모으는 실험과 로봇 학습의 프라이버시 쟁점을 짚는다.
지난 수집 자료(공식/뉴스) 중 중요한 링크를 모아 정리했다.
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