🚀 왜 ‘생각하는 AI’가 필요한가? 논문 요약: “From System 1 to System 2: A Survey of Reasoning Large Language Models” 저자: Zhong-Zhi Li and Duzhen Zhang and Ming-Liang Zhang and Jiaxin Zhang and Zengyan Liu and ...

🚆 서론: 자율주행 시대, 철도는 왜 연구가 부족할까? 오늘날 자율주행 기술은 빠르게 발전하고 있습니다. 자동차 분야에서는 Tesla, Waymo, NVIDIA 등의 기업들이 딥러닝을 활용해 차량이 스스로 주변을 인식하고 판단하는 기술을 연구하고 있죠. 하지만, 철도와 트램(노면 전차) 환경에서의 자율주행 연구는 왜 부족할까요? 🤔 🚗 기존 자...

DeepGEMM: NVIDIA Hopper GPU를 위한 초고속 FP8 행렬 연산 라이브러리 🔗 프로젝트 개요 📖 프로젝트: DeepGEMM: Clean and Efficient FP8 General Matrix Multiplication (GEMM) 🏢 개발사: DeepSeek-AI 🔗 GitHub: DeepGEMM Reposito...

Claude 3.7 Sonnet: 가장 똑똑한 AI 모델의 등장! 📌 요약 Claude 3.7 Sonnet은 Anthropic에서 출시한 가장 지능적인 AI 모델입니다. 특히 코딩, 데이터 분석, 콘텐츠 생성, 자동화 작업에서 탁월한 성능을 발휘하며, 최초의 하이브리드 추론(hybrid reasoning) 모델로 주목받고 있습니다. 💡 하이...

BiRefNet: 고해상도 이미지 세분화를 위한 최첨단 AI 모델 📖 논문: https://arxiv.org/abs/2401.03407v6 🖥️ 깃허브: https://github.com/ZhengPeng7/BiRefNet 🤖 데모 실행: https://fal.ai/models/fal-ai/birefnet/v2 🔍 연구 기관: ...

SWE-Lancer: LLM이 실제 소프트웨어 엔지니어링으로 돈을 벌 수 있을까? 📖 논문: https://arxiv.org/abs/2502.12115v2 🖥️ 깃허브: https://github.com/openai/SWELancer-Benchmark 🤖 프로젝트: https://github.com/openai/SWELancer-Benc...

OmniParser: GUI 자동화를 위한 순수 비전 기반 에이전트 📖 논문: https://arxiv.org/abs/2408.00203v1 🖥️ 깃허브: https://github.com/microsoft/OmniParser 🤖 프로젝트: https://microsoft.github.io/OmniParser/ 🔍 연구 기관: ...

VideoLLaMA 3: 최첨단 멀티모달 비디오 이해 모델 🔍 개요 📄 논문: https://arxiv.org/abs/2501.13106 🛠️ GitHub: https://github.com/DAMO-NLP-SG/VideoLLaMA3 VideoLLaMA 3는 이미지 및 비디오 이해를 위한 최신 멀티모달 기반 모델로, 시간적 특성을 반영한 비...

Grok 3: 차세대 AI 모델의 도약 “우주의 본질을 이해하는 것” – xAI의 미션 Grok 3는 Elon Musk의 xAI가 개발한 최신 대규모 언어 모델(LLM)로, 강력한 추론 능력, 대규모 학습 데이터, 그리고 고급 계산 인프라를 활용하여 AI의 한계를 또 한 번 확장한 모델입니다. Colossus 슈퍼컴퓨터에서 학습된 Grok...

논문: RAFT: Adapting Language Model to Domain Specific RAG 저자: Tianjun Zhang, Shishir G. Patil, Naman Jain, Sheng Shen, Matei Zaharia, Ion Stoica, Joseph E. Gonzalez 소속: UC Berkeley 코드: https:/...