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2026
- 안녕? 딥 다이브가 보낸 메일 다 읽어줘
- AI의 추론 과정을 역추적하는 법
- AI Agent 시대, ‘서빙’도 달라져야 한다
- 이 AI는 설명하지 않는다
- Anthropic의 섬뜩한 경고
- Claude는 어떻게 자신이 쓴 글에 흔적을 남길까?
- Reasoning 모델을 더 효율적으로 가르치는 방법
- 해킹이 아닌, 설득으로 퍼집니다
- AI를 계속 공부해야 할까?
- 조금씩 시키지 마세요, 저 헷갈려요
- 왜? 생각이 많아졌나?
- 보안을 지키는 AI, AI를 지키는 보안
- 요즘 Reasoning 모델은 차원이 달라
- 이중 언어를 구사하는 LLM은 더 똑똑할까?
- AI의 '확인해볼게요'를 믿으시나요?
- 나는 더 이상 프롬프트하지 않는다
- Apple 파운데이션 모델의 이면에 있는 것
- World Model은 어떻게 진화해왔나
- LLM을 재우면 더 똑똑해진다?
- 당신이 쓴 프롬프트, 최선이었을까요?
- GPU만으로는 부족하다: CPU의 귀환과 분해되는 AI 인프라
- “핵심을 찌른 척하지마”
- MoE의 Expert, 드디어 진짜 전문가가 됐습니다
- AI가 만든 100만 명의 한국인, 진짜 같을까?
- 1년 만에 돌아온 DeepSeek
- 당신의 에이전트가 실패한 이유
- Softmax가 만든 병목, FlashAttention는 이를 어떻게 풀었나
- 당신의 리뷰어, GPT를 썼습니다. 어떻게 알았냐면요…
- KV Cache가 뭐길래
- 트랜스포머 다음은 무엇인가: 세 갈래 흐름과 NVIDIA의 계산
- 뇌 신호로 마음까지 읽는다
- 전부 보지 않아도 된다
- 로봇은 걷기 위해 몇 번이나 부서져야 할까?
- LLM과 과학자는 동료가 될 수 있을까?
- OpenClaw가 ‘나만의 봇’으로 진화하는 법
- Continual Learning이 AGI로의 핵심일까?
- 멀티에이전트는 정말 최선의 선택일까
- TranslateGemma, 직접 써봤습니다.
- 구글, 엔비디아, 딥시크의 최신 동향: HBM을 넘어서
- 오토인코더부터 VQ-VAE까지
- Attention Mechanism의 함정
2025
- 겨울왕국 ‘실사판’ 올라프? 디즈니가 만든 보행 로봇의 비밀
- LLM이 프로파간다를 만났을 때
- 우리는 AI의 생각을 어디까지 볼 수 있을까
- AI가 만든 가짜들의 홍수에서 살아남는 법
- Long-horizon Task와 오차의 눈덩이
- 악역을 하기엔 AI가 너무 착한 걸까요?
- BPE가 늘 최선은 아니다
- 팔란티어는 왜 온톨로지를 고집했을까
- 외부 보상 없이 배우는 AI
- 세포의 언어를 이해하는 AI, Cell2Sentence
- LVLM의 환각은 어떻게 측정할까?
- 소버린 AI, 기술 주권을 향한 새로운 전쟁
- EMNLP 2025 논문으로 알아보는 NLP 트렌드
- 온디바이스 AI와 모델 도난
- Transformer에 위치 임베딩이 빠져도 돼?
- AI는 어떻게 동영상 하이라이트를 만들까?
- ChatGPT는 왜 그럴 듯한 거짓말을 멈추지 못할까
- MoE의 Expert는 전문가가 아니다
- 임베딩만 보고, 원래 텍스트를 유추할 수 있다면?
- LLaVA는 어떻게 멀티모달의 기준이 되었는가?
- 모듈 조립이 여는 AI 대협력 시대
- MAB, 선택이 어려운 당신에게 수학이 필요한 순간
- 그대들은 어떻게 살 것인가
- Google과 Microsoft의 AI 진단은 어디까지 왔을까?
- 100회 특집! 독자님의 의견을 듣고 싶어요!
- World Model, 상상으로 학습하는 AI
- 현실 세계에 강화학습을 적용하기 위한 네 가지 방법
- 믿을 수 있다는 착각
- 스마트폰은 당신보다 당신을 더 잘 알고 있다
- AI의 목격자 진술, 과연 믿을 수 있을까
- 포스터 만드는 AI 팀플, PosterAgent
- 빠른 추론을 위한 핵심 기술, Continuous Batching
- 머신러닝을 위한 수학 한스푼🥄
- 잃어버린 정보를 찾아서
- 도시는 원래 ‘생성’되는 것이다
- Retrieval 전략 깊이 파고들기
- 디코딩 샘플링 전략(Top-p, Temperature)
- 보상 모델을 설계하는 새로운 패러다임
- 경쟁을 통해 배우는 AI
- 에이전트 시대, 왜 강화학습이 중요할까?
- AI와 말동무를 맺을 수 있을까
- Humanity’s Last Exam
- 이미지 매칭(Image Matching)
- 언어 모델에 확산 모델을 더하다.
- Sparse Attention이 재유행하는 이유
- Mixture of Expert
- LRM과 Test Time Compute Scaling: 인공지능 연구의 새로운 패러다임
- DeepSeek
- 메타-강화 학습이란?
- 환경에 적응하는 인공지능
- AI 모델을 어떻게 핸드폰에 올릴 수 있을까?
- Extended CoT의 Overthinking 문제
- 효율적으로 인공지능 모델 훈련하기
