순서를 매기는 일이 거버넌스가 될 때
데이터를 모으지 않고 순위를 함께 배우는 DeFiRank가 실제 거래 기록에서 진짜 기여를 가려내는 방식을 읽는다.
노시욱 (Patrick Rho)
작성한 글
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쌍 몇 백 개로 표현을 맞추는 법 증류된 최적 수송의 제안
수백만 쌍 없이 100쌍에서 500쌍의 앵커와 짝 없는 데이터로 따로 학습된 인코더를 맞추는 증류된 최적 수송 방식을 해설합니다
모르는 것을 아는 합성, 생성 공간을 진화시키는 EvoSyn
학습자의 실패가 다음 합성 방향을 구체적으로 정해주지 않는 간극에서 출발해, 생성 가능한 상호작용 요인과 합성 노력 배분을 고쳐 쓰는 상태 중심으로 데이터를 진화시키는 EvoSyn의 구조와 실험 결과를 읽는다.
답이 맞았는데 왜 불안할까, 출처까지 묻는 검증이 필요한 이유
MCP로 도구를 쓰는 에이전트 시대에 팩트 확인을 넘어 출처 확인이 필요한 이유를 Multiverse Computing의 검증 관점에서 따라간다. provenance 기록과 entailment 점검, 신뢰 등급과 허용 목록, 남은 난제를 차례로 읽는다.
목소리 복제 경쟁을 재현 가능하게 만든 평가대
Hugging Face의 Open TTS Leaderboard가 다국어 TTS와 제로샷 음성 복제를 어떻게 같은 조건에서 겨루게 하는지, 자동 지표와 사람 투표의 조합을 뜯어봅니다.
일을 끝내는 에이전트는 어디에서 배울까
정답이 아니라 궤적을 배워야 하는 기업 에이전트 시대에 합성 데이터로 일을 만들고 걸러내는 흐름과 그 뒤에 남는 편향과 운영의 빈틈을 읽는다.
에이전트는 끝났다고 말했다. 그런데 데이터베이스는 고개를 저었다
말은 매끄러운데 저장이 안 되어 있다면요. Microsoft가 다룬 에이전트의 거짓 완료 문제를 따라가며 호출과 커밋의 차이, 읽기로 확인하는 습관, 멱등성과 원자성, 그리고 운영 가드레일을 정리합니다.
Falcon ASR 소개, 음성을 글로 바꾸는 열린 앞단
TII UAE의 Falcon ASR이 음성을 텍스트로 바꾸는 방식과 다국어 전사, 구두점과 타임스탬프, 잡음과 긴 오디오 대응, 그리고 음성 에이전트로 이어지는 길을 따라가 봅니다.
하나의 모델 집안에서 나온 두 개의 금메달급 결과
같은 Nemotron 뿌리에서 갈라진 두 파생 모델이 IOI와 IMO 금메달 기준에 도달한 과정을 강화학습과 검증 가능한 보상, 도구 연동, 긴 추론의 관점에서 풀어낸 해설
없는 모델은 기다리지 않고 직접 만들면 됩니다
Hugging Face ML Intern으로 103달러에 여섯 개의 맞춤 모델을 만든 기록을 따라가며 평가와 데이터와 증류가 어떻게 맞물리는지 읽어봅니다
엣지에서 바로 결정하는 멀티모달 오픈 d1
토큰을 생성하지 않고 한 번의 패스로 답하는 Liquid AI의 d1-3B와 d1-omni-600M을 엣지 지연, 벤치마크, 실전 운용 관점에서 읽어봅니다.
비싼 GPU가 노는 시간을 줄이는 법
수천만 달러짜리 GPU 클러스터가 절반만 일하는 이유를 따라가며 gang scheduling과 topology 배치와 bin packing과 탄력적 스케줄링이 실제 처리량을 어떻게 바꾸는지 풀어낸 실용 해설