Aionda

커뮤니티2026년 6월 30일2026-06-30

리듬게임 AI 배치 전략

리듬게임 AI는 기능별로 API와 로컬 추론을 나눠 지연, 비용, 한도, 메모리를 함께 설계해야 한다.

agi

커뮤니티2026년 6월 30일2026-06-30

AI 기업의 규제 요구 읽기

AI 기업의 규제 요구를 안전 신호와 경쟁 전략의 결합으로 읽는 기준을 짚는다.

출처2026년 6월 30일2026-06-30

22.4% 파라미터의 반전

트래픽 매트릭스 예측에서 경량 fast weight 순환모델이 더 큰 LSTM보다 적은 파라미터로 낮은 RMSE를 보고했다.

뉴스2026년 6월 30일2026-06-30

휴머노이드 검증의 핵심

사무직 휴머노이드의 경쟁력은 데모보다 학습 파이프라인, 일반화, 공개 검증에 달려 있다.

자료 모음2026년 6월 29일2026-06-29

AI 자료 모음 (24h) - 2026-06-29

지난 수집 자료(공식/뉴스) 중 중요한 링크를 모아 정리했다.

커뮤니티2026년 6월 29일2026-06-29

클라우드 LLM 비용과 로컬 선택

토큰 과금 구조를 기준으로 클라우드 LLM과 로컬 운영의 비용·성능 손익분기 조건을 비교한다.

출처2026년 6월 29일2026-06-29

CoIn으로 보는 3D 편집

CoIn은 2D 인페인팅과 3DGS를 결합해 정밀 멀티뷰 마스크 의존을 줄이는 3D 장면 편집 접근을 제안한다.

커뮤니티2026년 6월 29일2026-06-29

언어모델은 세계를 아는가

언어 성능과 세계모델은 다를 수 있다. 시간·공간·물리 추론 실패 패턴으로 LLM 평가 기준을 다시 본다.

출처2026년 6월 29일2026-06-29

위성 SR, 합성과 현실의 간극

합성 저해상도에서 강한 위성 SR 모델이 실제 교차 센서에서도 우세한지 점검한다.

커뮤니티2026년 6월 29일2026-06-29

모델 증류와 소버린 AI

모델 증류가 API 비용, 경쟁 모델 학습, 데이터·컴퓨팅 통제권 문제로 번지는 흐름을 짚는다.

자료 모음2026년 6월 28일2026-06-28

AI 자료 모음 (24h) - 2026-06-28

지난 수집 자료(공식/뉴스) 중 중요한 링크를 모아 정리했다.

출처2026년 6월 27일2026-06-27

클러터 작업대 모션 선별

포인트클라우드 기반 predictor로 클러터 환경의 실패 경로를 사전 선별하는 모션 플래닝 연구를 다룬다.

커뮤니티2026년 6월 27일2026-06-27

피지컬 AI 병목은 공급망

피지컬 AI 상용화의 핵심은 모델보다 칩 공급, CoWoS 패키징, 현장 배치 인프라다.

출처2026년 6월 27일2026-06-27

TGHE와 거래 그래프 추론

TGHE는 전역 그래프 의존 비용을 줄이기 위해 거래 그래프의 반복 로컬 구조를 활용하는 접근을 제안한다.

자료 모음2026년 6월 26일2026-06-26

AI 자료 모음 (24h) - 2026-06-26

지난 수집 자료(공식/뉴스) 중 중요한 링크를 모아 정리했다.

agi

커뮤니티2026년 6월 26일2026-06-26

AI 투자 보도, 동사부터 봐라

AI 투자 보도는 AGI보다 공식 문서의 동사와 숫자를 보라. build, explore, assess의 차이가 핵심이다.

출처2026년 6월 26일2026-06-26

비디오 추론의 맹신 문제

비디오 추론 모델의 Blind Trust Problem과 프레임·도구 신뢰도 기반 대응 전략을 짚는다.

자료 모음2026년 6월 25일2026-06-25

AI 자료 모음 (24h) - 2026-06-25

지난 수집 자료(공식/뉴스) 중 중요한 링크를 모아 정리했다.

VLM 시각탐색 평가의 새 기준

VLM 시각탐색을 인간 과제로 비교하고, 정답률 너머 탐색 비용과 토큰 길이로 평가하는 틀을 짚는다.

FlowR2A, 보상으로 배우는 계획

FlowR2A는 자율주행 계획을 점수화가 아닌 보상 조건부 행동 분포 학습으로 재구성하는 접근을 다룬다.

커뮤니티2026년 6월 25일2026-06-25

INT8 ConvRot 검증 범위 정리

INT8 ConvRot의 체감 우위와 공개 검증 범위를 구분하고 로컬 생성 환경의 비교 기준을 정리한다.

에이전트 안전 커널의 쟁점

에이전트 안전을 모델 내부 통제보다 외부 실행 권한 집행으로 재설계해야 한다는 논점을 짚는다.

블랙박스 AI 안정화 실험

노이즈 입력과 반복 호출 앙상블로 블랙박스 AI 안정성을 높이되 비용·σ 구간 한계를 함께 짚는다.