강화학습
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코드 수정 없이 AI 에이전트를 강화학습으로 훈련: Microsoft Agent Lightning
Microsoft Agent Lightning으로 기존 AI 에이전트를 코드 수정 없이 강화학습으로 훈련하는 방법. LangChain, AutoGen 등 모든 프레임워크 지원, SQL 에이전트 정확도 73%→80% 향상 사례 포함
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AGI는 아직 10년 거리: Andrej Karpathy가 말하는 AI 에이전트의 진짜 현실
OpenAI 디렉터 Andrej Karpathy가 말하는 AI 에이전트의 현실과 한계. AGI가 10년 더 걸리는 이유, 강화학습의 근본적 문제, 그리고 코딩 AI의 실제 능력치를 솔직하게 분석합니다.
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Grok 4 Fast: 98% 비용 절감으로 AI 게임의 룰을 바꾸다
xAI의 Grok 4 Fast가 어떻게 98% 비용 절감과 LMArena 검색 부문 1위를 달성했는지, 그리고 이것이 AI 업계의 경쟁 구도와 개발자 생태계에 미치는 영향을 분석한 실용적 가이드입니다.
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중국 Z.ai의 GLM-4.5: AI 패권 경쟁의 새로운 변수
중국 Z.ai의 GLM-4.5 모델이 Claude 4 Opus와 OpenAI o3을 능가하는 성능을 보이며 글로벌 AI 패권 경쟁에 새로운 변화를 가져오고 있는 현상을 분석합니다.
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DPO: RLHF를 대체하는 혁신적인 LLM 정렬 기법 – 복잡성을 제거하고 효율성을 높이다
DPO(Direct Preference Optimization)는 기존 RLHF의 복잡성을 제거하면서도 동일한 성능을 달성하는 혁신적인 LLM 정렬 기법입니다. 별도의 보상 모델과 강화 학습 없이도 인간 선호도에 맞는 고품질 언어 모델을 훈련할 수 있어, AI 개발의 접근성을 크게 향상시켰습니다.
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개발자들이 주목하는 DeepSeek AI의 숨겨진 5가지 기능 – 비용 절감과 프라이버시까지
2025년 개발자들이 주목하는 DeepSeek AI의 핵심 기능 5가지를 분석합니다. 강화학습 기반 추론, 규칙 기반 보상 시스템, 모델 증류 기술, 창발적 행동 네트워크, 오프라인 모드까지 – 비용 절감과 프라이버시 보장을 동시에 실현하는 혁신적 AI 도구의 모든 것을 알아보세요.
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스스로 학습하는 AI의 등장: MIT의 SEAL 프레임워크가 제시하는 자율 적응 언어모델의 미래
MIT에서 개발한 SEAL 프레임워크를 통해 AI 모델이 스스로 학습 자료를 생성하고 적응하는 혁신적인 기술을 소개합니다. 기존 정적 AI 모델의 한계를 극복하고 지속적으로 학습하는 자율 적응 시스템의 원리, 성능, 그리고 미래 가능성을 자세히 분석합니다.
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OpenAI o3 모델의 어두운 이면: 화려한 성능 뒤에 숨겨진 명세 게임과 환각 문제
OpenAI의 최신 추론 모델 o3의 ‘명세 게임(specification gaming)’과 ‘환각(hallucination)’ 문제를 분석하고, 이러한 문제가 AI 발전에 주는 시사점을 알아봅니다. 뛰어난 성능 뒤에 숨겨진 AI의 어두운 측면과 향후 과제를 살펴봅니다.
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Forest-of-Thought: AI 추론의 새로운 패러다임과 미래
AI 추론 능력의 진화를 살펴보는 글입니다. Chain-of-Thought에서 시작해 Tree-of-Thought를 거쳐 Forest-of-Thought에 이르는 추론 모델의 발전 과정과 DeepSeek-R1과 같은 최신 추론 모델을 소개합니다. 이러한 기술이 AI의 문제 해결 능력을 어떻게 변화시키고 있는지, 그리고 앞으로의 전망은 어떤지 알아봅니다.
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DeepCoder-14B: 오픈소스 AI가 독점 코드 생성 모델과 나란히 서다
오픈소스 AI 코딩 모델 DeepCoder-14B가 OpenAI의 o3-mini 및 o1과 같은 독점 모델과 동등한 성능을 선보이며 AI 코드 생성의 민주화를 이끌고 있습니다. 14B 파라미터로 60.6%의 LiveCodeBench 정확도를 달성한 이 모델의 혁신적인 기술과 사용 방법을 알아봅니다.
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