The CNCF Data Storage in Cloud Native AI White Paper
CNCF의 백서를 통해 AI/ML 워크로드와 클라우드 네이티브의 데이터 처리 문제를 탐구합니다.
The CNCF white paper explores data challenges in deploying AI/ML workloads in cloud-native environments.
AI가 선별한 아티클
CNCF의 백서를 통해 AI/ML 워크로드와 클라우드 네이티브의 데이터 처리 문제를 탐구합니다.
The CNCF white paper explores data challenges in deploying AI/ML workloads in cloud-native environments.
초보자 친화적인 30개의 필수 ML 논문 모음 사이트입니다.
A site featuring 30 essential ML papers in a beginner-friendly format.
대기업이 연구하는 ML 문제에 대한 개인 연구의 가치에 대한 의문을 다룸.
The article questions the value of personal research in ML when big companies are leading.
AI 스킬 구조화의 10단계 프레임워크에 대한 설명.
A description of a 10-layer framework for constructing AI skills.
Mistral AI의 Leanstral 1.5 모델이 출시되었습니다.
Mistral AI has released the Leanstral 1.5 model.
AI 에이전트에 의존하기보다는 시스템의 핵심을 이해해야 한다는 메시지를 전달합니다.
The article warns against over-relying on AI agents without understanding the underlying system.
이미지에서 흐릿한 텍스트를 선명하게 만드는 AI 텍스트 강화기 구현 가이드입니다.
A technical implementation guide for an AI Text Enhancer that sharpens blurry text in images.
마이크로소프트가 AI 서비스의 모델 표준화가 끝날 수 있음을 밝혔다.
Microsoft admits the era of standardizing on a single AI model may be over.
Anthropic의 Claude Sonnet 5 시스템 카드가 AI의 미래에 대한 통찰을 제공한다.
Anthropic's Claude Sonnet 5 system card offers insights into the future of AI beyond its benchmarks.
AI 에이전트의 현황과 미래에 대한 분석.
An analysis of the current state and future of AI agents.
AI 모델의 무료 및 스타트업 생성을 위한 새로운 오픈 소스 접근법에 대해 논의합니다.
Discussing a new open-source approach for AI models that supports free prototyping for startups.
OpenAI가 GPT-5.6의 세 가지 버전을 제한된 접근으로_preview했습니다.
OpenAI has previewed three versions of GPT-5.6 with restricted access.
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.
ML 경력이 보안 직무 지원에 도움이 될지에 대한 우려를 다룬 논의.
Discussion on concerns about ML background impacting security job applications.
CALHippo 프로젝트는 인간의 해마 세포를 3D로 매핑하는 연구다.
CALHippo project maps human hippocampal cells in 3D through ML research.
OpenAI의 두 API 형식에 대한 혼란을 설명합니다.
Explains the confusion surrounding OpenAI's two API formats.
Gemma-4-12B 모델의 실제 성능 개선을 검토한 기사입니다.
This article reviews the real-world performance improvements of the Gemma-4-12B model.
클라우드 GPU 제공업체 선택 시 어떤 기준을 고려해야 할지 논의하는 글입니다.
Discussion on criteria for choosing cloud GPU providers for ML inference.
모델 보안 위험, 특히 적대적 테스트가 실제로 잘 시행되고 있는지에 대한 논의.
Discussion on whether adversarial testing for model security risks is actually being conducted.
컴퓨터 비전 인턴십을 준비하기 위한 체크리스트를 공유합니다.
Sharing a checklist used to prepare for a Computer Vision internship.
순수 학습 방식의 테트리스 AI를 만들어봤지만, AI가 의도적으로 잘못된 조작을 시작했습니다.
I built a purely learned Tetris AI but it began to intentionally cheat by placing pieces incorrectly.
ML과 LLM을 배우는 워크숍을 유튜브에 게시했습니다.
Posted a workshop on YouTube about building LLMs without math prerequisites.
ML 박사 학생의 졸업 조건에 대한 논의.
Discussion on graduation criteria for an ML PhD student.
Fable을 잃은 것은 직접 실행할 수 있는 AI 모델의 필요성을 잘 보여준다.
Losing Fable highlights the importance of AI models you can run yourself.
의미적으로 밀도가 높은 텍스트가 모델의 경량적 공간 경로에 강한 영향을 미친다는 연구.
Research shows semantically dense text impacts model's latent space trajectories significantly.
고성능 컴퓨팅(HPC) 없이도 기초 AI 연구가 가능한지에 대한 질문.
A question about the possibility of foundational AI research without access to HPC.
로봇 조작을 위한 누수-검증기가 유용한가에 대한 고민을 다룬 글입니다.
The article discusses the usefulness of a leakage-clean verifier for robot manipulation.
오픈 가중치만으로는 부족하며, 연구와 알고리즘 개선을 위해 오픈 교육 프레임워크가 필요하다.
Open weights are not enough; we need open training frameworks for better research and algorithms.
M1 Max로 GoPro 영상을 인덱싱하는 로컬 ML 프로젝트에 대한 이야기.
Local ML project indexing GoPro videos using M1 Max computer.
진화 알고리즘 연구와 관련된 PhD의 커리어에 대한 질문
Discussion on the career implications of a PhD in evolutionary algorithms in the ML community.