AI 수직통합의 진짜 병목
AI 수직통합의 핵심은 칩보다 훈련 스택 통제다. 지연, 처리량, 활용률, 복구가 경쟁력을 가른다.
휴머노이드, 자율성, 그리고 피지컬 AI.
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AI 수직통합의 핵심은 칩보다 훈련 스택 통제다. 지연, 처리량, 활용률, 복구가 경쟁력을 가른다.
지난 수집 자료(공식/뉴스) 중 중요한 링크를 모아 정리했다.
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MOCHA는 에이전트 스킬을 다중 필드 아티팩트로 보고, 플랫폼 제약까지 함께 최적화해야 함을 보여준다.
GPU 메모리 제약에서 멀티모델 LLM의 오프로딩·선점 비용과 모델별 성능 차이를 짚는다.
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COBALT는 스마트폰·클라우드 텔레오퍼레이션으로 로봇 시연 데이터 수집 병목을 낮추는 접근을 제안한다.
손글씨 수학 자동 채점의 핵심은 OCR보다 과정 이해다. 배포 전 부분점수와 재검토 절차를 검증해야 한다.
의료·금융의 주장 검증에서 이진 판정 대신 삼진 분류와 설명 가능한 논증 구조를 제안한 연구.
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Florence-2를 ROS 2 토픽·서비스·액션으로 감싸 로컬 추론과 재현 가능한 통합을 강조한 사례
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대규모 분산 시스템 스케줄링을 중앙형 대신 분산형 MADRL로 재구성하는 접근과 한계를 짚는다.
수학과 AI의 관계를 가치·실천·교육·기술·윤리 관점에서 짚고 학술 자율성의 기준을 묻는다.
확률형 신뢰 AI의 병목을 연산보다 메모리·난수 이동에서 재해석한 관점과 설계 점검 기준.
RAG에서 프롬프트 인젝션과 데이터 포이즈닝이 결합될 때의 보안 위험과 대응 과제를 짚는다.
유아의 저데이터 시각 학습이 개념, 인과, 예측을 묶어 AI 비전과 로보틱스 설계를 바꾸는 이유를 짚는다.
3D 기하와 전파 인과를 함께 학습해 현장 일반화를 노리는 무선 월드모델 접근을 짚는다.
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Minibal은 상대 모델링 없이도 사람과 균형 있게 겨루는 게임 AI 가능성을 제시한다.
LLM 입력에서 지시문과 데이터를 분리하는 마크업 제안과 구조화 인터페이스의 의미를 짚는다.
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