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임커밋
딥러닝 큐레이터. AI Engineer @ VoyagerX (한국어)
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7시간 전
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Claude 텍스트 워터마크, 통계적 편향으로 AI 글 잡아내는 법
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5일 전
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Pre-LN이 LLM 학습을 안정화하는 원리
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10일 전
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아는 게 병이 되는 '지식의 저주' 실험.
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16일 전
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int32보다 float32가 더 넓은 범위를 표현하는 이유.
4
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21일 전
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KV cache 메모리 낭비를 없애는 PagedAttention의 원리
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27일 전
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KV 캐시 메모리 8배 줄이고 성능 높인 MLA의 비밀.
1
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1달 전
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Claude Code 기록을 날짜와 프로젝트별로 정리하는 법.
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1달 전
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Claude Code 대화 내용을 Notion에 자동으로 기록하는 법
3
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1달 전
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무작정 시키지 마세요, Claude Cowork가 할 수 있는 일과 없는 일 구분법
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1달 전
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Diffusion LLM의 자유로운 생성 순서, 오히려 추론 성능을 떨어뜨린다?
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1달 전
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Multi-head Attention의 메모리 문제를 해결하는 GQA의 설계 비밀
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2달 전
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터미널 명령어 한 번에 실행하기, PATH 환경변수 완벽 설정법
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2달 전
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딥러닝은 결국 확률 분포 학습? 파라미터 세타(θ)의 정체
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2달 전
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1비트로 양자화 오차를 줄인다? TurboQuant와 QJL 분석
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2달 전
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생성 모델의 핵심, Diffusion과 Flow Matching의 결정적 차이
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3달 전
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AI에게 코딩 시키고 업무 자동화하는 실전 꿀팁
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3달 전
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AI가 작성한 코드에 등장하는 __all__, 왜 쓰는 걸까?
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3달 전
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LLM과 확산 모델의 작동 원리: Autoregressive에서 Diffusion까지
2
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3달 전
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LLM 추론 속도 3배? TurboQuant의 KV Cache 압축 원리
3
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3달 전
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LLM의 미래? Autoregressive와 Diffusion 언어 모델 비교
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4달 전
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AI 모델 크기 획기적으로 줄이는 양자화 기술의 모든 것
1
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4달 전
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이미지 생성을 넘어 텍스트로 온 Diffusion, DLM의 작동 원리
3
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4달 전
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Claude와 ChatGPT가 말을 잘하는 진짜 이유: 확률 모델의 비밀
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5달 전
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Llama가 선택한 RoPE, 왜 기존 방식보다 뛰어날까?
1
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