STAIRS-Former와 가변 에이전트
가변 에이전트 수와 미지 시나리오 일반화를 겨냥한 오프라인 멀티태스크 MARL 접근을 짚는다.
휴머노이드, 자율성, 그리고 피지컬 AI.
허브 콘텐츠는 점진적으로 업데이트됩니다.
가변 에이전트 수와 미지 시나리오 일반화를 겨냥한 오프라인 멀티태스크 MARL 접근을 짚는다.
대학 직무발명 절차와 AI 특허 요건을 바탕으로 아이디어를 권리화하는 핵심 기준을 정리한다.
의료 드론 배송을 최단경로가 아닌 협업 의사결정 문제로 본 UAV-MARL 연구를 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.
병리 AI의 벤치마크-현장 갭과 외부검증·드리프트 감시·감사로그 등 운영요건을 정리.
외부 검증기 없는 사실성 과제에서 다수결 컨센서스는 25배 비용에도 성능이 불안정하다.
logprobs와 자연어 확률은 다르다. 다중후보 프롬프트의 신뢰도 표기와 실험법을 정리한다.
RAG-Driver는 검색된 전문가 시연으로 주행 설명을 그라운딩하지만 평가는 BLEU·METEOR·CIDEr 중심이다.
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.
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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.