LLM의 정렬(Alignment) 및 최적화 알고리즘 11選

Topic #36: '인과 (Causal) AI'란 무엇인가?

Causal AI의 개요와 핵심 원칙, Causal AI가 앞으로 미칠 영향

🌁FOD#99: '아첨꾼' AI, 그리고 '리더보드 랭킹'의 환상: 우리가 얻을 교훈

'인센티브가 왜곡'될 때, AI의 현실이 뒤바뀐다 + 금주의 주요 뉴스 및 연구

10가지 새로운 CoT 기법

🦸🏻#15: 구글이 발표한 A2A는 뭔가? 왜 아직 큰 화제가 되지 않고 있을까?

구글이 꿈꾸는 '에이전트 검색 포털'의 검색 엔진(일 것 같은) A2A의 모든 것

🌁FOD#98: '코딩', AI 경제 혁명으로 향하는 첫 번째 현장

'AI 기반 경제'에서 코딩의 의미, '바이브 코딩'에 대한 생각 + 금주의 주요 뉴스 및 연구

강화학습에 대해 공부할 수 있는 무료 소스 5選

🦸🏻#14: '행동 (Actions)': 에이전트가 작업 (Task)을 수행하는 방법

UI vs. API 기반 상호작용의 차이, LLM의 함수 호출, 에이전트의 자율적 '액션'을 위한 오픈소스 프레임웍들

Topic #35: '월드 모델 (World Models)'이란 무엇인가?

월드 모델의 역사와 현재 - 그리고 'AI의 미래'를 그릴 때 월드 모델이 필수 요소인 이유

🌁FOD#97: '경험의 시대 (Era of Experience)' - 새로운 강화학습의 전성기

앞으로 펼쳐질 '경험의 시대'에 대한 생각, 오픈AI o3에 대한 인상 + 금주의 주요 뉴스

11가지 새로운 RAG 기법

Topic #34: AI 추론 (Inference)에 대해 알아두어야 할 것들

AI의 '추론 (Inference)' 이해를 위해 중요한 개념, 추론의 과정, 그리고 중요 과제