머신러닝
-
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.
Written by
-
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.
Written by
-
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
Written by
-
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.
Written by
-
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.
Written by
-
당신의 AI는 누구를 배제하고 있는가: 얼굴 인식이 만드는 새로운 차별
얼굴 인식 기술이 1억 명의 안면 차이를 가진 사람들을 시스템에서 배제하고 있습니다. 운전면허, 금융 서비스, 정부 시스템 접근이 차단되는 실제 사례와 함께 AI 학습 데이터의 편향 문제, 대체 수단의 필요성을 살펴봅니다.
Written by
-
책상 위의 AI 슈퍼컴퓨터: NVIDIA DGX Spark가 바꾸는 AI 개발 환경
NVIDIA DGX Spark는 128GB 통합 메모리로 200B 파라미터 AI 모델을 책상 위에서 실행할 수 있는 $4,000짜리 소형 AI 슈퍼컴퓨터입니다. 클라우드 비용 부담 없이 로컬에서 AI 개발과 파인튜닝이 가능해진 새로운 개발 환경을 소개합니다.
Written by
-
LLM 학습이 100달러면 된다고? nanochat으로 ChatGPT 클론 만들기
Andrej Karpathy의 nanochat으로 단 100달러, 4시간 만에 자신만의 ChatGPT 클론을 만드는 방법. 8천 줄의 코드로 구현된 완전한 LLM 학습 파이프라인을 소개합니다.
Written by
-
위키피디아가 AI에게 묻는다: 개방된 지식, 누구를 위한 것인가
위키미디어 재단이 발표한 AI 인권 영향 평가 보고서를 통해 개방된 지식 플랫폼이 생성형 AI 시대에 직면한 딜레마와 대응 방식을 살펴봅니다.
Written by
-
AI가 거짓말할 때: LLM 환각을 줄이는 7가지 실전 기법
LLM이 그럴듯한 거짓 정보를 생성하는 환각 문제를 줄이기 위한 7가지 실전 기법을 소개한다. 프롬프팅, 추론, RAG, ReAct, Tree of Reviews, Reflexion 등 기초부터 고급 프레임워크까지 실제 코드 예시와 함께 설명하며, 각 기법의 장단점과 적용 시나리오를 비교 분석한다.
Written by
