PLINKFEED
검색구독
ALLAI-MLBACKENDFRONTENDDEVOPSSECURITYMOBILEDATABASECLOUDOTHER

© 2026 PLINKFEED — AI가 선별한 IT 기술 뉴스

구독소개개인정보처리방침이용약관

#machinelearning

AI가 선별한 아티클

7·other·사례연구·Dev.to·2026. 07. 03.

Giving Robotic Dental Surgery a Memory: Building HELPIT on Qwen Cloud

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.

#python#robotics#machinelearning#healthcare#dentalimplants
요약 보기원문 →
5·ai-ml·기타·r/MachineLearning·2026. 07. 02.

Has anyone tried this approach with Fast Byte Latent Transformers ? [R]

Fast Byte Latent Transformers와 Mamba 모델의 변환 가능성에 대한 질문.

Question about switching from Fast Byte Latent Transformers to Mamba model.

#transformer#mamba#latent#entropy#machinelearning
요약 보기원문 →
5·ai-ml·기타·r/MachineLearning·2026. 07. 01.

How to describe a model that has higher accuracy with fewer #param and FLOPs? [D]

더 높은 정확성과 적은 파라미터로 모델을 설명하는 방법에 대한 질문입니다.

A question about how to describe a model with higher accuracy and fewer parameters.

#machinelearning#accuracy#parameters#flops
요약 보기원문 →
7·ai-ml·분석·Dev.to·2026. 07. 01.·▲ 25💬 9

Optimizing for Agents with llms.txt

llms.txt를 통한 에이전트 최적화 방법에 대한 논의

Discussion on optimizing agents using llms.txt.

#llm#agents#optimization#ai#machinelearning
요약 보기원문 →
8·ai-ml·릴리즈·r/MachineLearning·2026. 06. 29.

Google's Agentic Peer-Reviewer Handled ~10K Papers at ICML/STOC — Formal Research Paper Now Out [R]

구글의 에이전틱 AI 동료 검토자가 1만 편의 논문을 처리했습니다.

Google deployed an agentic AI peer-reviewer that handled ~10K papers.

#ai#machinelearning#peerreview#automatedreview#research
요약 보기원문 →
6·ai-ml·분석·Dev.to·2026. 06. 29.·▲ 63💬 50

What Actually Happens When You Call an LLM API

LLM API 호출 시 발생하는 실제 과정을 설명하는 글입니다.

This article explains what happens behind the scenes when calling an LLM API.

#llm#api#nlp#machinelearning#prompt
요약 보기원문 →
6·ai-ml·사례연구·r/MachineLearning·2026. 06. 27.

Showcase: Building ML models that "watch" MMA fights and label events and positional changes making these moments all searchable on a timeline [P]

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.

#machinelearning#ai#ml#mma#bjj
요약 보기원문 →
5·ai-ml·사례연구·r/MachineLearning·2026. 06. 25.

Dev Log on Steam Recommender[P]

Steam 추천 엔진 개발 로그 및 피드백 반영 과정

Dev log sharing outcomes from the Steam recommender project and user feedback.

#html#javascript#css#machinelearning#datascience
요약 보기원문 →
7·ai-ml·릴리즈·r/MachineLearning·2026. 06. 24.

DeepSWE: new benchmark looking at how well today's frontier models can actually write code [R]

DeepSWE는 최신 코딩 모델의 성능을 평가하는 새로운 벤치마크입니다.

DeepSWE is a new benchmark assessing how well modern coding models perform.

#machinelearning#benchmark#openai#python#code
요약 보기원문 →
5·other·기타·MIT Tech Review·2026. 06. 23.

Elephant alert! AI warning systems aim to avoid deadly clashes

AI 경고 시스템이 사람과 코끼리의 치명적인 충돌을 피하고자 한다.

AI warning systems aim to prevent deadly clashes between humans and elephants.

#ai#wildlife#conservation#machinelearning#environment
요약 보기원문 →
3·other·기타·r/MachineLearning·2026. 06. 23.

Found a potential mistake in an ICLR 2026 blogpost [D]

ICLR 2026 블로그 포스트의 실수를 발견했습니다.

Found a potential mistake in an ICLR 2026 blog post.

#iclr#blog#github#machinelearning
요약 보기원문 →
6·ai-ml·튜토리얼·r/MachineLearning·2026. 06. 23.

Just landed a Computer Vision internship, here's the preparation list I used [D]

컴퓨터 비전 인턴십을 준비하기 위한 체크리스트를 공유합니다.

Sharing a checklist used to prepare for a Computer Vision internship.

#machinelearning#computervision#math#ml#internship
요약 보기원문 →
6·ai-ml·기타·r/MachineLearning·2026. 06. 20.

Scrape Websites for Data without Webscraping Skills [P]

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.

#openapi#python#scraping#data#machinelearning
요약 보기원문 →
7·ai-ml·분석·The New Stack·2026. 06. 17.

Your AI isn’t broken. Your data is.

AI 투자 증가에도 불구하고 데이터 문제로 비효율이 발생하고 있다는 주장.

Despite increased AI investment, poor data quality is causing inefficiencies.

#ai#data#startups#machinelearning#analytics
요약 보기원문 →
6·ai-ml·분석·r/MachineLearning·2026. 06. 15.

AI language models have favorite names, and we mapped them [R]

LLM들이 선호하는 인물 이름의 패턴을 발견한 연구 결과.

A study reveals that LLMs have a pattern of favored character names.

#llm#model#cdd#arxiv#machinelearning
요약 보기원문 →
6·ai-ml·튜토리얼·r/MachineLearning·2026. 06. 13.

I’m building a free bilingual machine-learning notebook course — looking for feedback on structure and coverage [R]

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.

#jupyter#machinelearning#mlops#dataengineering#classification
요약 보기원문 →
3·other·기타·r/MachineLearning·2026. 06. 11.

ACL ARR May 2026 Reviewer paper distributions [D]

ACL ARR 2026 리뷰어 논문 배분에 대한 문의.

Inquiry about reviewer paper distributions for ACL ARR May 2026.

#acl#machinelearning#reviewer#paper#distribution
요약 보기원문 →
6·other·기타·r/MachineLearning·2026. 06. 08.

STOP racist posts about Chinese researchers [D]

중국 연구자에 대한 인종차별적 게시물에 대한 반대 의견.

Opposition to racist posts regarding Chinese researchers.

#racism#peer-review#machinelearning#science#conference
요약 보기원문 →
5·other·기타·r/MachineLearning·2026. 06. 08.

Greater than 80% of researchers at CVPR are chinese. This speak volumes on the chinese nexus in research, and something needs to be done about it. [D]

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.

#cvpr#machinelearning
요약 보기원문 →
5·ai-ml·기타·r/MachineLearning·2026. 06. 05.

ICML non-archival workshop - worth attending? [D]

ICML 비공식 워크숍 참석 가치에 대한 고민.

Considering the value of attending a non-archival ICML workshop.

#icml#workshop#phd#acl#machinelearning
요약 보기원문 →
5·ai-ml·기타·r/MachineLearning·2026. 06. 03.

First paper acceptance (ICML Workshop), should I attend? [D]

ICML 워크숍에 처음으로 논문이 수락된 학생의 참석 여부에 대한 고민.

A student ponders attending an ICML workshop after their first paper acceptance.

#icml#networking#research#conference#machinelearning
요약 보기원문 →
5·ai-ml·기타·r/MachineLearning·2026. 05. 31.

Workshop on Unlearning and Model Editing U&ME at ECCV 2026 [R]

ECCV 2026에서 진행될 Unlearning 및 모델 편집 워크샵에 대한 정보입니다.

Information about the Unlearning and Model Editing workshop at ECCV 2026.

#machinelearning
요약 보기원문 →
7·ai-ml·분석·GeekNews·2026. 05. 30.

왜 나는 GenAI와 그것이 상징하는 모든 것에 반대하는가

GenAI는 인류 창작물을 활용해 개발된 기술로 비판받고 있다.

GenAI is criticized for exploiting human creations through its technology.

#genai#machinelearning#nft#cryptocurrency#data
요약 보기원문 →
4·ai-ml·기타·r/MachineLearning·2026. 05. 29.

Does anyone have a copy of the ICDAR2013 Chinese Handwriting Competition Dataset? [R]

ICDAR2013 중국 필기 인식 대회 데이터셋을 찾고 있는 요청 게시물입니다.

Request post seeking a copy of the ICDAR2013 Chinese handwriting recognition dataset.

#icdar#handwriting#recognition#dataset#machinelearning
요약 보기원문 →
5·ai-ml·기타·r/MachineLearning·2026. 05. 28.

STEM PhD's transitioning to MLE/Data [R]

STEM 박사들이 머신러닝 엔지니어링으로의 전환에 대한 조언을 구하는 글입니다.

A post seeking advice for STEM PhDs transitioning to machine learning engineering and data science.

#machinelearning#data#ml#phd#engineering
요약 보기원문 →
5·ai-ml·기타·r/MachineLearning·2026. 05. 26.

Already 11 000 submissions for EMNLP? [D]

EMNLP에 제출된 논문 수가 지난해보다 급증했습니다.

EMNLP submissions have surged to 11,000, up from 8,000 last year.

#emnlp#conference#submissions#machinelearning
요약 보기원문 →
6·ai-ml·기타·r/MachineLearning·2026. 05. 24.

Thermocompute constant time inference [P]

Thermocompute는 기계 학습을 빠르게 만드는 새로운 기술입니다.

Thermocompute is a new technology that makes machine learning faster.

#machinelearning#thermocompute
요약 보기원문 →
6·ai-ml·분석·r/MachineLearning·2026. 05. 23.

I fine-tuned an LLM to be C-3PO to test which training data format works best for persona injection [P]

C-3PO처럼 행동하도록 LLM을 미세 조정한 실험 결과를 다룹니다.

The article discusses fine-tuning an LLM to behave like C-3PO and testing different training data formats.

#llm#chatbot#fine-tuning#lora#machinelearning
요약 보기원문 →
4·other·기타·r/MachineLearning·2026. 05. 22.

COLM 2026 ReviewsDiscussion [D]

COLM 2026 리뷰에 대한 논의가 필요하다.

Discussion is needed about the reviews for COLM 2026.

#ai#reviews#machinelearning
요약 보기원문 →
6·ai-ml·기타·r/MachineLearning·2026. 05. 22.

Live Human Detector on Outbound Phone Calls [R]

전화 통화에서 사람을 실시간으로 감지하는 도구에 대한 설명.

A tool that detects live humans during outbound phone calls.

#machinelearning#telephony#voice#audio#g711a
요약 보기원문 →