STAIRS-Former와 가변 에이전트
가변 에이전트 수와 미지 시나리오 일반화를 겨냥한 오프라인 멀티태스크 MARL 접근을 짚는다.
비전/오디오/비디오, 텍스트를 넘어서는 모델들.
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가변 에이전트 수와 미지 시나리오 일반화를 겨냥한 오프라인 멀티태스크 MARL 접근을 짚는다.
지난 수집 자료(공식/뉴스) 중 중요한 링크를 모아 정리했다.
월 300만원 현금과 1년 뒤 무제한 AI를 ROI로 비교: 검수·보안·정책비용까지 현금흐름화.
RF 채널을 센서로 재해석하고 양자 프로브까지 학습해 5ms 제약 내 성능을 본다.
지난 수집 자료(공식/뉴스) 중 중요한 링크를 모아 정리했다.
LLM이 초전도 큐비트 제어·측정을 도구 생성·호출로 자동화하는 프레임워크와 안전·로그 과제를 정리.
AI 자기증폭 R&D 루프가 커질수록 12% 얼라인먼트 페이킹 위험이 커져 TEVV·독립검토·모니터링이 핵심이다.
프롬프트가 줄수록 영상 제작은 생성에서 운영으로 이동한다. 레퍼런스·스토리보드·멀티모달 통제를 문서화하라.
지난 수집 자료(공식/뉴스) 중 중요한 링크를 모아 정리했다.
logprobs와 자연어 확률은 다르다. 다중후보 프롬프트의 신뢰도 표기와 실험법을 정리한다.
LIM 학습 에너지 하한을 설계 KPI로 쓸지, ADC·보정 등 시스템 오버헤드와 함께 평가할지 정리.
컨텍스트·출력 한도 비교를 넘어, 과업 분해와 빌드·테스트로 재현 가능한 코드 통합 평가 설계.
Ulysses 시퀀스 병렬화로 긴 컨텍스트 학습의 VRAM·통신 병목을 분산하고 처리량을 비교 측정한다.
Copilot Cowork는 장시간·다단계 작업을 실행 루프로 관리해 AI 경쟁을 바꾼다.
DiT의 고정 패치 연산 낭비를 줄이기 위해 타임스텝·공간별로 토큰/청크를 동적으로 조절하는 접근을 정리한다.
PCN의 반복 추론과 고정점 수렴이 BP 동등/근사 및 계산 병목·병렬성에 미치는 의미를 정리.
지난 수집 자료(공식/뉴스) 중 중요한 링크를 모아 정리했다.
벤치 점수 0.1 논쟁의 함정을 짚고, 재현 가능한 다중지표·로드맵 기반 모델 선택법을 제시한다.
LLM은 설계·조정, 과학모델은 제약·평가를 맡아 재귀 최적화를 만든다.
4비트 양자화에서 PPL이 FP16보다 낮아질 수 있는 조건과 재현 검증 절차를 정리한다.
지난 수집 자료(공식/뉴스) 중 중요한 링크를 모아 정리했다.
3.5B 토큰 연소 지식베이스와 CombustionQA로 지식 주입과 평가를 파이프라인으로 고정.
신모델 과신·의인화·환각을 줄이기 위해 주장-근거-검증으로 업무를 쪼개는 방법.
LegalBench로 법률 LLM을 평가하고, 정당화·감사가능성을 논증 구조로 설계하는 방법을 정리한다.