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압도당하는 우리의 '뇌': 정보 홍수의 시대

Topic #45: DPO, RRHF, RLAIF – RLHF보다 더 똑똑하게 AI를 인간에 맞춘다

가장 널리 사용되는 RLHF 방식의 대안으로 제안된 세 가지 LLM 정렬(Alignment) 기법들에 대해서 알아봅시다.

AI가 진짜 일 잘하게 만들기: 'Deep Research' 완전 정복

AI 시대 일잘러들의 비밀 무기, Deep Research 활용법 총정리

🌁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