Your AI Has a Reviewer. Has Anyone Ever Seen It Say No?
AI가 리뷰어로서 저항하는 경우는 드물다.
AI seldom says no when acting as a reviewer.
AI가 선별한 아티클
AI가 리뷰어로서 저항하는 경우는 드물다.
AI seldom says no when acting as a reviewer.
RAG 시스템 배포 전 확인해야 할 체크리스트에 대한 통찰
Insights on a checklist to consider before deploying a RAG system.
AI를 코드로 그림 그리도록 훈련하는 방법에 대한 기사입니다.
An article on training AI to paint with code.
12세가 안드로이드폰으로 완전한 AI SaaS를 만들었다는 이야기.
A 12-year-old built a full-stack AI SaaS using only his Android phone.
125M 파라미터의 모델을 훈련시켜 iPhone에서 피아노 자동 완성을 구현했습니다.
Trained a 125M model to autocomplete piano performances on-device.
AirLLM은 4GB GPU를 사용하여 70B 모델 추론을 가능하게 합니다.
AirLLM enables 70B model inference using a single 4GB GPU.
Kimi K3 아키텍처는 48B에서 2.8T로 확장된 대형 프로덕션 모델이다.
Kimi K3 architecture is a large production model scaled from 48B to 2.8T.
Flux 3와 Mimic이 결합되어 비디오-액션 모델의 새로운 세대가 선보입니다.
Flux 3 and Mimic introduce the next generation of video-action models.
Moonshot AI의 Kimi K3 수요 급증으로 신규 구독이 일시 중단되었습니다.
Moonshot AI temporarily halts new subscriptions for Kimi K3 due to surging demand.
RAG 시스템의 오류와 해결 방안을 다룬 게시물입니다.
The article discusses errors in RAG systems and how to fix them.
AI의 사회적·환경적 비용에 대한 우려로 한 머신러닝 전문가가 사용 거부를 선언했습니다.
A machine learning expert rejects AI use due to its social and environmental costs.
차세대 로봇 치과 수술 시스템 HELPIT이 환자의 기억과 데이터를 통합하여 안전성을 높인다.
HELPIT integrates patient memory and data to enhance the safety of robotic dental surgeries.
Fast Byte Latent Transformers와 Mamba 모델의 변환 가능성에 대한 질문.
Question about switching from Fast Byte Latent Transformers to Mamba model.
더 높은 정확성과 적은 파라미터로 모델을 설명하는 방법에 대한 질문입니다.
A question about how to describe a model with higher accuracy and fewer parameters.
llms.txt를 통한 에이전트 최적화 방법에 대한 논의
Discussion on optimizing agents using llms.txt.
구글의 에이전틱 AI 동료 검토자가 1만 편의 논문을 처리했습니다.
Google deployed an agentic AI peer-reviewer that handled ~10K papers.
LLM API 호출 시 발생하는 실제 과정을 설명하는 글입니다.
This article explains what happens behind the scenes when calling an LLM API.
ML 모델을 활용해 MMA 싸움을 분석하고 순간들을 타임라인에 표시하는 프로젝트 소개.
A project using ML models to analyze MMA fights and label moments on a timeline.
Steam 추천 엔진 개발 로그 및 피드백 반영 과정
Dev log sharing outcomes from the Steam recommender project and user feedback.
DeepSWE는 최신 코딩 모델의 성능을 평가하는 새로운 벤치마크입니다.
DeepSWE is a new benchmark assessing how well modern coding models perform.
AI 경고 시스템이 사람과 코끼리의 치명적인 충돌을 피하고자 한다.
AI warning systems aim to prevent deadly clashes between humans and elephants.
ICLR 2026 블로그 포스트의 실수를 발견했습니다.
Found a potential mistake in an ICLR 2026 blog post.
컴퓨터 비전 인턴십을 준비하기 위한 체크리스트를 공유합니다.
Sharing a checklist used to prepare for a Computer Vision internship.
웹 스크래핑 기술 없이 데이터 수집이 가능한 오픈 소스 도구 소개.
An open-source tool for data collection without needing web scraping skills is introduced.
AI 투자 증가에도 불구하고 데이터 문제로 비효율이 발생하고 있다는 주장.
Despite increased AI investment, poor data quality is causing inefficiencies.
LLM들이 선호하는 인물 이름의 패턴을 발견한 연구 결과.
A study reveals that LLMs have a pattern of favored character names.
이중 언어 머신러닝 강좌를 위한 Jupyter Notebook 형식의 오픈소스 자료 개발 중.
Building a bilingual machine learning course in Jupyter Notebook format as an open-source resource.
ACL ARR 2026 리뷰어 논문 배분에 대한 문의.
Inquiry about reviewer paper distributions for ACL ARR May 2026.
중국 연구자에 대한 인종차별적 게시물에 대한 반대 의견.
Opposition to racist posts regarding Chinese researchers.
CVPR에서 80% 이상의 연구자가 중국인이라는 점은 연구의 공정성에 대한 우려를 불러일으킵니다.
Over 80% of researchers at CVPR are Chinese, raising concerns about the fairness of research.