강화학습
DeepSeek V3.2 기술 분석: 오픈웨이트 모델이 GPT-5 수준에 도달한 3가지 혁신
DeepSeek V3.2가 GPT-5 수준 성능을 달성한 3가지 핵심 기술을 분석합니다. DSA로 추론 비용 절감, 자가검증으로 정확도 향상, 개선된 GRPO로 안정적 학습을 구현했습니다.
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Ilya Sutskever: AI 스케일링 시대는 끝났다, 다음은 일반화 혁명
OpenAI 공동창업자 Ilya Sutskever가 AI 스케일링 시대의 종언을 선언하고 일반화 혁명의 필요성을 강조합니다. AGI 정의를 재정립하고 5-20년 내 초지능 타임라인을 제시합니다.
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Miles 프레임워크 공개: 355B MoE 모델 훈련에 쓰인 실전 RL 도구
LMSYS가 355B MoE 모델 훈련에 실제 사용된 엔터프라이즈급 RL 프레임워크 Miles를 공개. 25% 추론 속도 향상과 True on-policy 구현이 핵심입니다.
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ChatGPT가 이제 쇼핑 가이드를 만들어줍니다: GPT-5 mini 기반 쇼핑 리서치 출시
OpenAI가 GPT-5 mini 기반의 쇼핑 리서치 기능을 출시했습니다. AI가 대화하며 제품을 조사하고 맞춤형 구매 가이드를 만들어주는 새로운 쇼핑 경험을 소개합니다.
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AI 에이전트 설계는 여전히 어렵다: Flask 개발자가 밝힌 실전 교훈
Flask 개발자 Armin Ronacher가 수개월간 AI 에이전트를 구축하며 발견한 실전 교훈. SDK 선택, 명시적 캐싱, 강화 전략 등 현장에서 작동하는 설계 원칙을 소개합니다.
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Agent Lab의 시대: Cursor가 $29B 평가받는 이유
Model Lab과 Agent Lab의 차이를 4가지 핵심 원칙으로 분석. Cursor $29B 평가의 비밀과 AI 산업 지형 변화를 살펴봅니다.
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Grok 4.1, LMArena 1위 등극: AI 경쟁이 ‘감성’으로 옮겨간 이유
xAI의 Grok 4.1이 LMArena 1위를 차지했습니다. 성능이 아닌 감성지능과 신뢰성으로 차별화한 전략과 AI 경쟁의 새로운 방향을 분석합니다.
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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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