🌁FOD#107: 2025년, 아직은 '에이전트의 해'가 아닙니다.

+ 금주의 주요 뉴스 및 연구

오픈소스 Deep Research 어시스턴트 10選

🎙️과연, 언젠가 AI를 온전히 신뢰하고 일을 맡길 수 있게 될까?

마이크로소프트 AI 플랫폼 CVP, Eric Boyd 인터뷰

Topic #44: 추론 모델, 그냥 진화한 LLM일까? 아니면 완전히 다른 종(種)일까?

추론 모델을 정의하는 정체성은 뭔지, 여기 속하는 모델들이 어떤 것들인지, 앞으로 어떤 진화 방향이 있는지 살펴봅시다.

🦸🏻#19: 에이전트의 '욕망'을 조율한다: AI의 보상함수, 가치함수 이야기

에이전트의 '삶'에서 보상, 그리고 가치라는 것이 어떤 역할을 하는지 알아봅시다.

Topic #43: AI가 스스로 만든 함정에서 AI를 구하자: HITL과 합성 데이터의 진화

AI가 스스로 훈련하는 Self-Training 시대, 합성 데이터를 안전하게, 쓸만하게 만들어주는 HITL 기법을 살펴봅시다.

AI, 지브리의 꿈을 해킹하다: 앤쓰로픽과 메타 저작권 소송 판결

🦸🏻#18: '하나의 AI', 그 한계를 넘어: 멀티 에이전트 시스템이 여는 '협력'의 지능

MAS (멀티 에이전트 시스템), 그리고 이 분야의 최신 연구동향까지 알아봅시다.

🌁FOD#106: '나에게 맞는' 코딩 에이전트, 그리고 AI 시대의 나의 위치

초지능에 대한 부모로서의 시선, 소프트웨어 3.0에 대한 해석 - 우리의 정체성을 새롭게 선택할 시기 + 금주의 주요 뉴스 및 연구

Topic #42: '메타 러닝 (Meta Learning)'은 어떻게 이해하면 좋을까?

'메타 러닝'의 놀라운 세계 - AI가 '배우는 법'을 배우는 그 곳, 간략한 개념을 알아봅시다.

🎙️스스로 발전하는 AI의 시대, 꿈이 아닌 현실이 되다

Predibase의 공동 창업자 겸 CEO, Devvret Rishi와의 인터뷰

LLM의 추론을 강화하는 10가지 기법