Topic #31: 추론 (Reasoning) 모델의 엄청난 메모리 사용량, 어떻게 줄일 수 있을까?

DeepSeek의 MLA, 그리고 앤트그룹의 LightThinker

AI의 환각, 극복할 수 있다 - Lamini의 Sharon Zhou 인터뷰

앤드류 응의 제자이자 Coursera의 일타 강사, 기업 고객에 생성형 AI의 가치를 전달하며 느낀 점, 앞으로의 Lamini의 비전

🌁FOD#93: 데이즈 오브 퓨처 패스트 (of AI)

금주의 주요 뉴스 및 연구

8가지 종류의 RoPE (회전 위치 임베딩) 기법

🦸🏻#12: 갑자기 많은 관심을 받고 있는 'MCP', 한 번 알아봅시다.

MCP의 정체, 에이전틱 워크플로우에서 MCP의 역할, 적용할 때 고려 사항

🌁FOD#92: 'AI 오케스트레이션'의 해 - 개발자 커뮤니티를 향한 오픈AI와 앤쓰로픽의 구애

오픈AI와 앤쓰로픽이 걷고 있는, AI 에이전트를 향한 조금 다른 길 + 금주의 주요 뉴스 및 연구

15가지 종류의 어텐션 메커니즘

Topic #30: '지식 증류 (Knowledge Distillation)'의 모든 것

DeepSeek 때문에 더 주목받게 된 '지식 증류', 그 핵심 아이디어와 종류, 스케일링 법칙, 실제 사례 등

🌁FOD#91: 'AI 기술 개발'보다 더 중요하고 시급한, 'AI 리터러시'

카말라 해리스의 HumanX 대담과 러시아 뉴스 네트워크의 '가짜뉴스 생산 파문' + 금주의 주요 뉴스 및 연구

새롭게 등장하는 '확산 모델'의 구현 5選

🦸🏻#11: 에이전트는 어떻게 '계획'과 '추론'을 할 수 있을까?

더 정확하면서도 잘 적응하는 '계획'을 세우게 하는 법 + 강화학습 기반의 DeepSeek 추론 훈련

Topic #29: 허깅페이스의 SmolLM2 모델이 알려주는 '소형모델' 성능의 비밀

SLM에서 '데이터셋 품질'과 '적절한 훈련 전략'의 중요성