AI 자료 모음 (24h) - 2026-07-03
지난 수집 자료(공식/뉴스) 중 중요한 링크를 모아 정리했다.
Gemini, DeepMind, 그리고 Google AI 생태계.
허브 콘텐츠는 점진적으로 업데이트됩니다.
지난 수집 자료(공식/뉴스) 중 중요한 링크를 모아 정리했다.
코드 모델 평가는 벤치마크 점수보다 이슈 해결, 재시도, 토큰 비용을 함께 봐야 한다.
OCB는 네이티브 오피스 파일 이해를 평가하며, PDF QA를 넘는 문서 AI 한계를 드러낸다.
AI와 양자정보의 접점 중 제어·보정·오류 정정은 성과가 쌓였고, 양자 ML 우위는 신중히 봐야 한다.
AI 데이터센터 쟁점은 총량 공포보다 전력망 연계, 냉각 방식, 물 추적 같은 운영 조건에 있다.
지난 수집 자료(공식/뉴스) 중 중요한 링크를 모아 정리했다.
모바일 온디바이스 AI의 핵심 보안 쟁점과 앱·모델·OS 통합부의 공격 표면을 짚는다.
공공 AI 컴퓨트 인프라의 분산·집중 전략과 소버린 AI 역량 차이를 해외 사례로 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.
구글 PAT의 논문 검증 성과와 한계를 짚고, AI를 학술 리뷰 어디에 둘지 따진다.
지난 수집 자료(공식/뉴스) 중 중요한 링크를 모아 정리했다.
Anthropic의 Claude Science는 모델 경쟁보다 연구 도구·데이터·검토 흐름 통합에 초점을 맞춘다.
리듬게임 AI는 기능별로 API와 로컬 추론을 나눠 지연, 비용, 한도, 메모리를 함께 설계해야 한다.
트래픽 매트릭스 예측에서 경량 fast weight 순환모델이 더 큰 LSTM보다 적은 파라미터로 낮은 RMSE를 보고했다.
사무직 휴머노이드의 경쟁력은 데모보다 학습 파이프라인, 일반화, 공개 검증에 달려 있다.
지난 수집 자료(공식/뉴스) 중 중요한 링크를 모아 정리했다.
토큰 과금 구조를 기준으로 클라우드 LLM과 로컬 운영의 비용·성능 손익분기 조건을 비교한다.
CoIn은 2D 인페인팅과 3DGS를 결합해 정밀 멀티뷰 마스크 의존을 줄이는 3D 장면 편집 접근을 제안한다.
합성 저해상도에서 강한 위성 SR 모델이 실제 교차 센서에서도 우세한지 점검한다.
Bluesky·Reddit 기반 MMG-Pop이 멀티모달·시간 그래프로 소셜 인기 예측의 기준과 한계를 짚는다.
모델 증류가 API 비용, 경쟁 모델 학습, 데이터·컴퓨팅 통제권 문제로 번지는 흐름을 짚는다.
지난 수집 자료(공식/뉴스) 중 중요한 링크를 모아 정리했다.