Why this CEO thinks video games make better training data than the internet
CEO는 비디오 게임 데이터가 AGI 개발에 필수적이라고 주장한다.
The CEO argues that video game data is essential for AGI development.
AI가 선별한 아티클
CEO는 비디오 게임 데이터가 AGI 개발에 필수적이라고 주장한다.
The CEO argues that video game data is essential for AGI development.
언어 모델에서의 글로벌 작업 공간에 대한 논의.
Discussion on global workspace in language models.
튀니지 다리자(아라비지) 기계 번역 파이프라인을 구축한 18세 학생의 프로젝트 공유.
An 18-year-old student built a machine translation pipeline for Tunisian Darija and is seeking feedback.
인스턴스 표현 학습에서 손실 함수에 대한 논의와 NCE 사용의 장단점에 대해 설명합니다.
Discussion on loss functions in instance representation learning and the pros and cons of using NCE.
LLM API 호출 시 발생하는 실제 과정을 설명하는 글입니다.
This article explains what happens behind the scenes when calling an LLM API.
NagaTranslate는 저자원 나가 언어를 위한 번역 및 음성 파이프라인 구축을 목표로 한다.
NagaTranslate aims to build a translation and voice pipeline for low-resource Nagaland languages.
약한 GPA를 가진 지원자가 ACL 2026 수락 논문을 바탕으로 박사 지원 전략을 고민합니다.
An applicant with a weak GPA seeks advice on structuring PhD applications post-ACL 2026 acceptance.
최근 CS 졸업생이 LLM/VLM 연구를 위한 GPU 컴퓨팅 협력자를 찾고 있습니다.
Recent CS graduate seeking GPU compute collaborators for LLM/VLM research.
배틀쉽 게임을 통해 AI에게 효과적인 질문법을 가르치는 연구
Using Battleship game to teach AI agents effective questioning techniques.
CS336 과정에서 언어 모델 개발을 처음부터 배운다.
CS336 course teaches building language models from scratch.
사실 검증 툴은 대부분 영어에만 제한되고, 다양한 언어의 허위정보 문제를 해결해야 한다.
Most fact-checking tools are limited to English, failing to address misinformation in various languages.
ML 프로젝트를 위한 Reddit 데이터 수집 방법 비교.
Comparing data collection methods for an ML project using Reddit.
UK GDPR에 대한 Q&A 데이터셋을 소개합니다.
Introducing a Q&A dataset on UK GDPR for small businesses.
프롬프트 기법의 중요성과 7가지 기술을 소개하는 가이드.
A guide introducing the importance of prompting and 7 key prompting techniques.
ML 분야 박사 과정 학생의 평균 근무시간은 하루 9-10시간입니다.
An average PhD student in ML works around 9-10 hours a day, not continuously.
AI 모델을 활용해 요약의 결함을 더 잘 발견하게 되었다.
AI models help humans identify flaws in summaries more effectively.