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#attention

AI가 선별한 아티클

7·ai-ml·분석·Dev.to·2026. 07. 01.

Context rot: why your AI agent gets dumber the longer it runs

AI 에이전트의 성능 저하 원인인 '컨텍스트 로트'를 분석합니다.

The article analyzes 'context rot,' the degradation of an AI agent's performance over time.

#transformer#json#attention#context#language model
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7·ai-ml·분석·r/MachineLearning·2026. 06. 27.

MathFormer: Testing whether symbolic math is pattern matching or reasoning [D]

MathFormer 모델은 기호 수학에서 패턴 매칭이 아닌 추론을 학습하는 가능성을 보여줍니다.

MathFormer model suggests symbolic math learning is more about pattern matching than reasoning.

#seq2seq#llm#attention#math#symbolic
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7·ai-ml·분석·Dev.to·2026. 06. 25.

Why KV Cache Matters — How MQA, GQA, and MLA Make LLM Inference Faster

KV Cache는 LLM의 추론 속도를 높여주는 중요한 최적화 기술이다.

KV Cache is a critical optimization technique that speeds up LLM inference.

#llm#kv cache#autoregressive#tensor#attention
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7·ai-ml·분석·GeekNews·2026. 06. 24.

Unlimited OCR — Baidu의 원샷 장문 파싱 모델

Baidu의 Unlimited OCR은 수십 페이지 문서를 단 한 번에 전사하는 E2E OCR 모델이다.

Baidu's Unlimited OCR is an E2E OCR model that transcribes multi-page documents in a single forward pass.

#deepseek#ocr#r-swa#attention#e2e
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7·ai-ml·릴리즈·r/MachineLearning·2026. 06. 21.

I released a softmax-free attention model at GPT-2 Medium scale (~354M params, 11.5B tokens): structural sparsity + tile-skipping kernels for long-context VRAM savings. Open weights + custom Triton kernels [R]

소프트맥스 없는 주의 모델이 공개되었습니다.

A softmax-free attention model has been released.

#gpt-2#triton#attention#vramsaving#sparsity
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5·ai-ml·기타·r/MachineLearning·2026. 06. 17.

Is foundational AI research still something that can be done without access to HPC? [D]

고성능 컴퓨팅(HPC) 없이도 기초 AI 연구가 가능한지에 대한 질문.

A question about the possibility of foundational AI research without access to HPC.

#ml#hpc#gpu#attention#ai
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5·other·분석·GeekNews·2026. 06. 16.

너드들에게 도대체 무슨 일이 일어난 걸까?

테크 업계의 신뢰가 과거 너드 문화에서 변화한 과정을 다룬다.

Explores the transformation of trust in the tech industry from nerd culture.

#jobs#woz#trust#attention#tech culture
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5·ai-ml·기타·r/MachineLearning·2026. 06. 04.

Repo for implementations of various Transformer Attn mechanisms [P]

다양한 Transformer Attention 메커니즘 구현을 위한 레포지토리 소개.

Introduction to a repository for various Transformer Attention mechanism implementations.

#transformer#attention#slm#computer vision#reinforcement learning
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7·ai-ml·기타·r/MachineLearning·2026. 05. 31.

Built an AI Accelerator and opensourced it. [P]

AI 가속기를 구축하고 오픈소싱한 내용입니다.

An AI accelerator has been built and open-sourced.

#fpga#pytorch#risc-v#rocketchip#bf16#attention#tinybert#vit#gpt-2
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8·ai-ml·릴리즈·r/MachineLearning·2026. 05. 25.

𝐃𝐞𝐥𝐭𝐚 𝐀𝐭𝐭𝐞𝐧𝐭𝐢𝐨𝐧 𝐑𝐞𝐬𝐢𝐝𝐮𝐚𝐥𝐬 [R]

델타 주의 잔차가 출시되어 깊은 레이어에서 라우팅 붕괴를 개선합니다.

Delta Attention Residuals are released to improve routing collapse in deep layers.

#attention#residuals#delta#deep learning#model tuning
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8·ai-ml·분석·r/MachineLearning·2026. 05. 12.

I Found a Hidden Ratio in Transformers That Predicts Geometric Stability [R]

변환기의 기하학적 안정성을 예측하는 숨겨진 비율을 발견했다.

A hidden ratio in transformers predicts geometric stability.

#lyapunov#transformers#mlp#attention#spectral
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8·ai-ml·기타·OpenAI Blog·2019. 04. 23.

Generative modeling with sparse transformers

스파스 트랜스포머는 시퀀스 예측에서 새로운 기록을 세운 딥 뉴럴 네트워크입니다.

The Sparse Transformer sets new records in predicting the next item in sequences using deep neural networks.

#sparse transformer#attention#deep neural network#ai#ml
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