강화학습 63

• OpenAI, 차세대 AI 모델 훈련 2주 전격 중단… 사이버 공격 위험 우려로 20% 연산 추가 투입 2026/08/20
• OpenManus: 초대장 없이 사용하는 오픈소스 자율형 AI 에이전트 구축 가이드 2026/08/16
• Open-R1: 허깅페이스가 공개한 추론형 AI 모델 재현 프로젝트와 GRPO 학습 원리 2026/08/05
• Unsloth: 단 한 대의 GPU로 대형 언어 모델을 5배 빠르게 학습시키는 파이썬 가속 라이브러리 2026/08/02
• ayghri/i-have-adhd: AI 코딩 에이전트의 불필요한 수다를 멈추고 즉각적인 행동을 끌어내는 법 2026/07/22
• AI Berkshire: 일반 인공지능이 주식 투자를 못 하는 이유와 다중 에이전트 프레임워크의 해결책 2026/07/11
• 12만 6천 별의 진실: Andrej Karpathy Skills가 폭로한 AI 코딩 에이전트의 치명적 민낯과 통제 전략 2026/05/20
• 단돈 30달러로 구현하는 AI의 자가 진화: TinyZero가 붕괴시킨 거대 인프라의 환상 2026/05/10
• [시니어의 시선] 단순한 봇인가, 월스트리트의 대체자인가? AI-Trader 아키텍처의 밑바닥까지 파헤쳐보기 2026/05/08
• LLM 강화학습의 지옥에서 탈출하다: ByteDance가 숨겨둔 RL 무기, veRL 딥다이브 2026/05/03
• [2026-03-27] 비디오 생성 AI의 고질병 '멀미'를 고쳤다? VGGRPO: 잠재 공간 4D 보상으로 공간 일관성 멱살 잡기 2026/04/01
• [시니어의 시선] 에이전트 코드는 단 한 줄도 건드리지 마라: Microsoft 'Agent Lightning'이 그리는 RL 기반 자가 학습 아키텍처의 진수 2026/03/31
• [2026-03-25] 4B 모델로 휴먼 레벨을 씹어먹다? 실패에서 배우는 GUI 에이전트 UI-Voyager 해부 2026/03/28
• [2026-03-24] 수천 초짜리 영상 분석, 토큰 폭탄 없이 가능할까? 엔드투엔드 비디오 에이전트 EVA 해부 2026/03/27
• [2026-03-25] AI가 내 컴퓨터를 조종하려면? 600만 프레임의 노가다가 만든 'CUA-Suite' 해부 2026/03/27
• [리뷰] 화면을 '이해'하는 AI의 등장: 셀레니움의 시대에 종말을 고할 바이트댄스 UI-TARS 아키텍처 딥다이브 2026/03/22
• [2026-03-16] 단순 프레임 분석은 잊어라. Video-CoE: MLLM에 'Chain of Events'를 주입해 미래를 예측하는 법 2026/03/20
• [2026-03-12] [AI 논문 해부] 미쳐버린 Reward Model을 구출하라: 이미지 편집/생성 RLHF를 위한 FIRM-8B의 등장 2026/03/14
• [2026-03-12] [비디오 생성] 캐릭터 두 명 넣었다고 얼굴 융합되는 현상, VAE 건너뛰는 잠재 공간(Latent) RL로 해결한 DreamVideo-Omni 해부하기 2026/03/13
• [2026-03-10] [ExeVRM] "화면만 보고 일 잘했는지 안다고?" - 에이전트의 헛발질을 잡아낼 8B 보상 모델의 등장 2026/03/13
• [2026-03-10] [MM-Zero] 데이터 0개로 VLM을 학습시킨다고? 코드를 렌더링 엔진으로 쓰는 자가진화 아키텍처 해부 2026/03/11
• [단독 리뷰] AI가 스스로 해킹을 시작했다: CyberStrikeAI, 보안 생태계의 구원자인가 파괴자인가? 2026/03/07
• 실리콘밸리를 패닉에 빠뜨린 600만 달러의 기적: 개발자 시각에서 해부한 DeepSeek-R1의 모든 것 2026/03/04
• 이걸 왜 이제 알았을까? 내 잔소리를 듣고 진화하는 AI, OpenClaw-RL 솔직 분석 및 후기 2026/03/03
• LLM 에이전트, 아직도 통짜 프롬프트로 짜세요? ICLR 2026 씹어먹은 'AgentFlow' 솔직 분석 ☕️ 2026/03/02
• [2026-02-27] 왼쪽이라니까 왜 오른쪽에 그려? AI의 지독한 ‘길치’ 본능을 치료할 SpatialScore 2026/03/02
• [2026-02-26] 의료 AI, 객관식 꼼수는 그만! 서술형 추론을 정복한 오픈엔드 RL 'MediX-R1' 분석 2026/02/27
• [2026-02-25] 이제 AI도 '멀티'가 됩니다: 마인크래프트로 구현한 최초의 멀티플레이어 월드 모델, Solaris 2026/02/26
• [2026-02-22] TOPReward: VLM의 토큰 확률을 활용한 로보틱스 제로샷 보상 모델의 혁신 2026/02/24
• [2026-02-19] 컴퓨터를 쓰는 AI의 혁명: CUWM(Computer-Using World Model)이 제시하는 자율형 에이전트의 미래 2026/02/21
• [2026-02-13] 3B 모델의 한계를 넘어서: Nanbeige4.1-3B, 추론과 에이전트 기능을 극대화한 초소형 범용 AI의 탄생 2026/02/18
• [2026-02-15] Experiential Reinforcement Learning (ERL): 언어 모델의 '경험-성찰-내재화' 루프를 통한 강화학습의 새로운 지평 2026/02/18
• [2026-02-13] MedXIAOHE: 의료 AI의 기술적 정점 - 전문가 수준의 추론과 멀티모달 통합 전략 심층 분석 2026/02/16
• [2026-02-11] 로봇 지능의 비약적 도약: RISE, '상상력'을 통한 자가 개선 정책과 구성적 세계 모델 심층 분석 2026/02/15
• [2026-02-12] [심층 분석] GigaBrain-0.5M*: 월드 모델 기반 강화학습(RL)으로 진화한 차세대 VLA 모델의 탄생 2026/02/13
• [2026-02-12] DeepGen 1.0: 5B 파라미터로 80B를 압도하는 경량 통합 멀티모달 모델의 혁신 2026/02/13
• [2026-02-09] 비디오 이해의 새로운 지평: TimeChat-Captioner의 6차원 구조적 캡셔닝 기술 및 OmniDC 연구 심층 분석 2026/02/12
• [2026-02-10] P1-VL: 물리 올림피아드 정복을 위한 시각-논리 통합 인공지능의 탄생 (SOTA VLM 분석) 2026/02/11
• [2026-02-10] Code2World: 렌더링 가능한 코드 생성을 통한 차세대 GUI 월드 모델의 도래와 기술적 심층 분석 2026/02/11
• [2026-02-04] LLM 제어의 새로운 패러다임: Scalable Interactive Oversight를 통한 복잡한 과업의 정밀 정렬 기술 심층 분석 2026/02/08
• [2026-02-04] [심층 분석] 숨겨진 추론의 벽을 넘다: Privileged Information Distillation(π-Distill)을 통한 차세대 에이전트 모델 학습 전략 2026/02/08
• [2026-02-05] [AI 심층 분석] RLVR의 고질적 난제 '답변 길이 편향' 해결: LUSPO 알고리즘의 등장과 기술적 혁신 2026/02/06
• [2026-02-04] 데이터 10%로 구현하는 초고성능 시각적 추론: Multimodal Process Reward Model(MPRM)의 효율성 혁신과 BIS 방법론 심층 분석 2026/02/05
• [2026-01-31] Green-VLA: 5단계 커리큘럼 학습과 RL 정렬을 통한 범용 로봇 제어 모델의 심층 분석 2026/02/03
• [2026-01-29] OCRVerse: 텍스트와 시각 정보를 통합하는 엔드투엔드 비전-언어 모델의 혁신적 진화 2026/01/30
• [2026-01-26] AdaReasoner: 멀티모달 AI의 도구 활용 혁명, GPT-5를 뛰어넘는 자율적 추론 아키텍처 심층 분석 2026/01/28
• [2026-01-14] 10B 모델의 반란: STEP3-VL-10B가 증명한 고효율 멀티모달 추론의 미래와 기술적 심층 분석 2026/01/17
• [2026-01-15] [심층 분석] 위성 영상 인식의 패러다임 전환: SocioReasoner를 통한 도시 소셜 시맨틱 세그멘테이션 기술 분석 2026/01/16
• [2026-01-08] [심층 분석] 지도를 읽는 AI: Thinking with Map, 강화학습과 병렬 탐색으로 Geolocalization의 한계를 넘다 2026/01/12
• [2026-01-08] 비디오 AI의 효율적 혁명: VideoAuto-R1의 'Thinking Once, Answering Twice' 심층 분석 2026/01/10
• [2026-01-05] NextFlow: 6조 개 토큰으로 완성된 차세대 통합 멀티모달 혁명 - 텍스트와 이미지의 경계를 허물다 2026/01/06
• [2025-12-26] 대화형 에이전트의 혁명: VL-LN 벤치마크를 통해 본 능동적 다이얼로그 기반 Embodied AI의 미래 2026/01/04
• [2025-12-26] 단 한 번의 스텝으로 고품질 이미지를: Self-Evaluation(Self-E) 기반 Any-Step 생성 기술 심층 분석 2026/01/01
• [2025-12-23] LongVideoAgent: 멀티 에이전트 추론과 강화학습으로 여는 장시간 비디오 이해의 새로운 지평 2025/12/26
• AI 에이전트: 자율적 인공지능 시스템의 모든 것 2025/03/19
• Magma: 차세대 멀티모달 AI 에이전트 2025/03/01
• 인간처럼 '생각'하는 AI: Reasoning LLMs의 발전 방향 2025/02/28
• Grok 3: 차세대 AI 모델의 도약 2025/02/20
• Sora 훑어보기 2025/02/19
• DeepSeek에서 DeepSeek 물어보기 2025/02/03
• 강화학습 끄적이기 2 2019/10/08
• AutoAugment 톺아보기 2019/09/29
• 강화학습 끄적이기 2019/02/26