머신러닝
LLM eval에서 반복되는 5가지 함정, 데이터 사이언티스트라면 이렇게 다릅니다
LLM 시스템 평가에서 반복되는 5가지 함정과 데이터 사이언티스트적 접근법. eval 설계, 메트릭, 실험 설계 등 데이터 사이언스 역량이 LLM 시스템의 핵심인 이유를 소개합니다.
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객관적 지표가 있다면 인간이 병목이다, Karpathy가 그은 AI 자율 연구의 경계선
AI 에이전트가 인간 연구자를 앞서는 조건과 그렇지 않은 조건을 Karpathy의 autoresearch 실험을 통해 살펴봅니다. 측정 가능성이 자율 연구의 경계선인 이유.
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AI가 실패할 때, 체계적 오류보다 갈팡질팡이 더 위험할 수 있다는 연구
AI가 실패할 때 체계적 misalignment보다 비일관적 행동이 더 흔할 수 있다는 Anthropic 연구. AI 안전성 연구의 새로운 관점을 제시합니다.
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AI 에이전트 성능 개선, 코드 변경 없이 강화학습으로 해결하는 Agent Lightning
Microsoft가 공개한 Agent Lightning으로 코드 변경 없이 AI 에이전트를 강화학습으로 훈련시키는 방법. 모든 프레임워크 호환 가능합니다.
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Claude가 LLM 파인튜닝을 알아서 한다: Hugging Face Skills
Claude에게 자연어로 지시하면 LLM 파인튜닝을 알아서 처리하는 Hugging Face Skills. 30센트부터 시작 가능한 AI 자동 학습 시스템을 소개합니다.
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AI로 AI 튜닝하기: Meta가 공개한 베이지안 최적화 플랫폼 Ax
Meta가 공개한 적응형 실험 플랫폼 Ax 1.0. 베이지안 최적화로 AI 모델 튜닝부터 하드웨어 설계까지 효율적으로 최적화하는 오픈소스 도구를 소개합니다.
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구글, AI 데이터센터를 우주로: 2027년 TPU 탑재 위성 발사 계획
구글이 AI 데이터센터를 우주로 보내는 Project Suncatcher를 발표했습니다. 2027년 TPU 탑재 위성 발사 계획과 우주 기반 AI 컴퓨팅의 가능성을 소개합니다.
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GPT가 곱셈을 못하는 진짜 이유: 트랜스포머의 숨겨진 약점
GPT-4도 4×4 곱셈에서 95% 이상 실패하는 이유를 하버드와 MIT 연구진이 밝혔습니다. 트랜스포머의 장거리 의존성 학습 한계와 실무 적용 가능한 해결책을 소개합니다.
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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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온톨로지 전문가가 사라진다: LLM이 바꾸는 지식 그래프의 미래
LLM이 지식 그래프 구축을 어떻게 혁신하고 있는지 살펴봅니다. 온톨로지 자동화, 스키마 프리 추출, 동적 메모리 시스템 등 최신 프레임워크(EDC, AutoSchemaKG, GraphRAG)를 통해 규칙 기반에서 생성 기반으로의 패러다임 전환을 소개합니다.
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