시계열 데이터 분석부터 예측까지, 파이썬으로 마스터하는 7단계 가이드
파이썬을 이용한 시계열 데이터의 구조 이해, 전처리, 통계적 모델링, 머신러닝 예측 및 배포까지의 7단계 실무 가이드.
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파이썬을 이용한 시계열 데이터의 구조 이해, 전처리, 통계적 모델링, 머신러닝 예측 및 배포까지의 7단계 실무 가이드.
On-policy Distillation(OPD)은 모델의 오류를 롤아웃 중간에 힌트 토큰으로 교정하여 효율적으로 학습시키는 최신 포스트 트레이닝 기법이다.
8주 동안 211개의 PR을 제출하고 125개를 병합시킨 자율 코딩 에이전트 'Truffle'의 실전 운영 기록과 아키텍처를 공유한다.
EVA-Bench 2.0은 항공, IT, 의료 등 3개 도메인에 걸쳐 213개의 시나리오와 121개의 도구를 포함하여 음성 에이전트의 실무 평가를 지원한다.
Claude.ai의 사용량 제한을 실시간으로 확인하기 위해 xbar 플러그인을 직접 개발하여 공유함.
SaaS 창업자가 8개의 방대한 문서를 Claude 프로젝트에 업로드하여 이사회 준비 시간을 16시간에서 12분으로 획기적으로 단축한 사례.
스탠퍼드 AI 인덱스 보고서를 통해 AI 기술의 가속화, 오픈소스 모델의 현황, 미·중 간의 AI 경쟁 구도를 살펴본다.
공개 태스크의 학습 데이터를 시드로 활용하여 추론과 지식이 강화된 합성 Q&A 데이터를 생성하고, 이를 통해 LLM의 MMLU-Pro 및 GPQA 성능을 개선하는 파이프라인을 구축했다.
작물 성장 단계별 다단계 어노테이션을 통해 정밀 살포 시스템의 인식 정확도와 현장 적응력을 높이는 데이터 구축 전략.
Flourish는 인간 뇌의 에너지 효율성과 지속적 학습 능력을 모방한 'Cortex AI'를 개발하여 현재 LLM의 전력 및 데이터 비효율성을 해결하고자 한다.
AI를 활용해 법률 문서를 작성하는 나홀로 소송이 급증하면서, 판사들은 문서 가독성 향상을 체감하는 한편 챗봇의 법적 책임과 기밀 보호 문제에 직면하고 있다.
사용자의 시나리오를 LLM으로 분석하여 뇌 영역과 신경전달물질 반응을 예측하고, Brian2 SNN을 통해 3D 뇌 모델로 시각화하는 교육용 데모 프로젝트입니다.
로봇의 정교한 조작(Dexterous Manipulation) 구현을 위해 필요한 고품질 멀티모달 데이터와 동기화 기술의 핵심 요건을 설명합니다.
Gemma 모델을 활용하여 긴 영상을 숏폼으로 자동 편집, 변환, 예약 게시까지 수행하는 오픈소스 Mac 앱 Shortcast 소개.
LLM 메모리 시스템의 검색 정밀도를 독립적으로 측정하는 PrecisionMemBench와 이를 해결하는 구조적 신념 저장소 Tenure를 제안한다.
Claude Code의 Dynamic Workflows 기능을 사용하여 AI 코딩 에이전트의 불필요한 규칙과 설정을 진단하고 최적화하는 실전 워크플로우 설계 가이드.
아마존이 언어 기반 제어가 가능하고 작업 범위를 확장한 차세대 Proteus 물류 로봇을 공개했다.
Claude를 주 개발자로 활용하여 오픈소스 하드웨어 계측기 BugBuster를 개발하고 MCP를 통해 하드웨어 제어 기능을 구현한 사례.
Claude의 웹 트래픽 점유율은 낮으나, MCP와 Claude Code를 통한 워크플로 통합 중심으로 기업 사용량이 급증하고 있다.
Claude Code와 MCP를 활용해 프로젝트 구조와 과거 수정 이력을 공유하는 로컬 메모리 레이어 'Cosmos'를 구축하고 멀티 에이전트 워크플로를 실험한 사례.