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Mar 22, 2026
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NVIDIA의 베라 루빈에서 Model-as-Hardware까지 — 추론 칩, 이제는 한 종류로 묶을 수가 없다
Nov 29, 2025
부상(浮上)하는 중국의 에이전틱 인텔리전스 전략 - Kimi의 초기 버전부터 현재의 오픈소스 혁신까지
Nov 8, 2025
단순한 수치 포맷의 변화가 학습의 정확도와 안정성을 뒤흔들다 - 안드레 카파시까지 여기에 주목한 이유
Nov 7, 2025
8 min read
AI의 ‘몸’을 만들다: Figure 03, NEO, 유니트리 로봇부터 엔비디아의 최신 동향까지 — 피지컬 AI가 학습되고 구동되는 방식
Nov 3, 2025
확률적 접근을 하는 신경망에 엄격한 논리, 규칙을 혼합하는 방법, 그리고 이런 접근방법을 간과해서는 안 되는 이유
Oct 20, 2025
5 min read
Thinking Machines Lab이 다시 쓰고 있는, ‘기하학을 이해하는 인공지능’ 기반의 신경망 학습과 최적화 프레임웍
Oct 18, 2025
CWM, PSI, 그리고 그 너머 – AI가 세상을 ‘파악하는’ 방식이 새로워지고 있다
Oct 13, 2025
2 min read
초기 강화학습의 중요 개념부터 RLHF, PPO, GRPO 등 오늘날 주목받는 강화학습의 다양한 혁신, 그리고 안드레 카파시와 리차드 서튼이 생각하는 미래의 AI 연구 방향
Oct 4, 2025
'미래는 들여다보지 않는' 오토리그레시브 모델을 더 똑똑하게 만들어 주는 CASTLE과 Future-aware Causal Mask
Sep 28, 2025
'안전하고 신뢰할 수 있는 AI 시대'를 위해 사용되는 '가디언 모델'에 대해 알아봅시다
Sep 20, 2025
13 min read
CPU, GPU, TPU, ASIC, APU, NPU - AI를 위한 하드웨어의 세계, 간략히 알아봅시다
Sep 17, 2025
'연산 능력'보다는 '메모리'가 더 중요한 이슈가 되는 LLM 환경. 메모리 사용량을 최대 12배 절약하게 해 주는 XQuant, 그리고 XQuant-CL 기법에 대해 알아봅시다
Sep 8, 2025
월드 모델의 한계를 돌파하는 새로운 아키텍처, PAN. 패러다임이 뒤집히는 순간이 온다
Aug 30, 2025
4 min read
'생각의 깊이'를 설계해서 거대 모델만큼 비용이 안 들면서도 거대 모델의 품질을 내게 해 주는, 'Configurable'한 트랜스포머를 만들어 준다
Aug 16, 2025
조심스럽지만 과감하게, 월드 모델·에이전트·디퓨전으로 확장되는 테스트-타임 스케일링 패러다임
Aug 10, 2025
9 min read
6년만에 오픈AI가 내놓은 오픈웨이트 모델, 그 안을 들여다봅시다
Aug 3, 2025
11 min read
Moonshot AI, DeepSeek, Qwen, Z.ai에서 만든, 화제의 추론 및 에이전트 모델
Jul 24, 2025
1 min read
Smol과 Qwen 모델, Liquid Foundation 모델, 최신의 Hyena Edge, 그리고 전설적인 BERT의 새로운 모습 등을 다시 돌아봅니다.
Jul 18, 2025
튜링포스트 코리아 'AI 101 섹션'에서 다룬, 기억해 두면 좋을 AI 개념, 다시 한 번 상기해 봅시다
Jul 17, 2025
튜링포스트 코리아 'AI 101 섹션'에서 다룬 것들 중 가장 의미있는 AI 모델들, 다시 한 번 상기해 봅시다
Jul 15, 2025
튜링포스트 코리아 'AI 101 섹션'에서 다룬 것들 중 가장 중요한 핵심 기법들, 다시 한 번 상기해 봅시다
Jul 6, 2025
가장 널리 사용되는 RLHF 방식의 대안으로 제안된 세 가지 LLM 정렬(Alignment) 기법들에 대해서 알아봅시다.
Jun 29, 2025
추론 모델을 정의하는 정체성은 뭔지, 여기 속하는 모델들이 어떤 것들인지, 앞으로 어떤 진화 방향이 있는지 살펴봅시다.
Jun 27, 2025
7 min read
AI가 스스로 훈련하는 Self-Training 시대, 합성 데이터를 안전하게, 쓸만하게 만들어주는 HITL 기법을 살펴봅시다.
Jun 24, 2025
'메타 러닝'의 놀라운 세계 - AI가 '배우는 법'을 배우는 그 곳, 간략한 개념을 알아봅시다.