Insights
AI가 자동으로 큐레이션·번역·정리하는 기술 동향 피드입니다.
ZennAI 번역헤드라인
ONNX를 이용한 속도 개선 검증
본 기사는 ONNX(Open Neural Network Exchange)를 활용하여 다양한 머신러닝 모델의 추론 속도를 개선하는 방법을 검증했습니다. Keras, PyTorch는 물론 scikit-learn 같은 라이브러리까지 ONNX로 변환하여 성능 향상을 측정했으며, 각 경우에서 상당한 속도 개선 효과(최대 6.7배)를 확인했습니다.
3일 전0
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Claude Code에서 GPU를 빌려 학습 작업을 실행하는 방법 (Runcrate MCP 서버)
Runcrate은 AI 개발자와 에이전트를 위한 GPU 클라우드 플랫폼입니다. 이 글에서는 Claude Code, Codex, Cursor 등 다양한 환경에서 MCP(Multi-Cloud Platform) 서버를 통해 GPU 자원을 빌리고 학습 및 평가 작업을 실행하는 구체적인 절차와 방법을 안내합니다.
3일 전0
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AI에게 '업무 진행 방식'을 가르치기: Qwen3.8-27B-pi 학습 설계
본 기사는 Qwen3.8-27B 모델을 코딩 에이전트(Pi)의 실행 환경에 맞춰 미세 조정(fine-tuning)한 사례를 다룹니다. 단순히 지식을 추가하는 것이 아니라, 도구 사용법과 실제 업무 진행 과정 전체를 학습시켜 '업무 Agent'로서의 역량을 강화하는 데 초점을 맞추고 있습니다. 특히, 작업 흐름 전반(코드 확인, 편집, 도구 실행, 결과 보고 및 수정)을 학습 데이터로 활용하며, 관측 결과(observation result) 처리 방식에 대한 구체적인 방법론을 제시합니다.
4일 전0
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Windows용 Bloom 필터 직접 구현
기존 datasketch 라이브러리의 MinHashLSH는 메모리 사용량이 많아 LSHBloom을 사용하여 중복 처리를 시도했으나, 해당 기능이 Linux 전용이라 Windows 환경에서 사용할 수 없었습니다. 이에 따라 개발자가 Bloom 필터를 직접 구현하는 과정을 공유합니다.
4일 전0
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RecSys Challenge 2026 참가 보고: 대회 참여부터 논문 발표까지
본 기사는 RecSys Challenge 2026 참가 경험을 공유하며, 대화형 음악 추천 시스템 개발 과정을 다룹니다. 사용자의 발화를 분석하여 곡 순위(ranking)와 함께 자연어 응답문을 생성하는 것이 핵심 과제입니다. 대회는 nDCG@20과 Lexical Diversity 등 여러 지표를 종합한 Composite Score로 평가됩니다.
4일 전0
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M&A 2,429건의 데이터로 실패하는 인수합병을 예측하는 AI를 만들었습니다
본 기사는 과거 M&A 데이터를 분석하여 실패할 가능성이 높은 인수를 예측하는 AI 모델을 개발한 내용을 다룹니다. 상장 기업의 공시 자료(EDINET) 2,429건을 기반으로, 인수 전 알 수 있는 단 4가지 재무 지표만으로 실패 위험도를 약 10배 차이로 구분했습니다.
4일 전0
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LLM은 '크게 만드는 것'만이 전부는 아니다: Looped Transformer 입문
본 기사는 LLM 모델의 크기(파라미터 수) 외에 '반복 사용'하는 구조가 중요한 기술임을 설명합니다. Looped Transformer는 가중치를 공유하여 같은 레이어를 여러 번 반복 계산함으로써, 파라미터 수를 줄이면서도 깊은 연산을 수행할 수 있는 방식을 제시합니다.
4일 전0
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QUBO++를 이용한 FMQA (양자화학 편): 늘인 H₂의 스핀 대칭성 파괴를 60회 평가로 찾기
본 논문은 양자화학 계산의 핵심인 분자 오비탈 에너지를 효율적으로 찾기 위해 FMQA(Factorization Machine with Quantum Annealing) 프레임워크를 제안합니다. 특히, 변수를 네이티브 정수 변수로 표현하고 4차 다항식을 사용하여 에너지 예측 모델을 구축함으로써, 적은 평가 횟수로도 높은 정확도의 최적 해를 찾는 방법을 제시했습니다.
5일 전0
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다항 로지스틱 회귀를 직접 풀어보기: 소프트맥스 함수로 3단계 부하 상태 예측하기
본 기사는 3개 이상의 선택지 중 하나를 예측하는 다항 로지스틱 회귀(Multinomial Logistic Regression)에 대해 깊이 있게 다룹니다. 소프트맥스 함수와 음의 로그 우도, 기울기 유도를 직접 수행하며, SciPy 등을 활용하여 최적화 과정을 구현하고 scikit-learn 결과와 비교합니다.
5일 전0
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모델을 변경하지 않고도 AI 에이전트가 '업무 시스템'을 구축하는 방법: Google Research의 Harness²
Google Research가 모델 가중치 변경 없이 AI 에이전트의 성능을 개선하는 'Harness²' 연구를 공개했습니다. 이 시스템은 시스템 프롬프트, 메모리, 도구 사용 등 8가지 주변 요소를 재귀적으로 수정하며 업무 시스템 자체를 최적화합니다. 이는 에이전트의 지능 외적인 환경 구축에 초점을 맞춘 접근 방식입니다.
5일 전0
ZennAI 번역헤드라인
음성 언어 모델이 필요해서 27B ver
본 기사는 27B 모델을 활용하여 음성 언어 모델의 성능을 평가한 연구 결과를 다룹니다. 학습 없이도 ASR 태스크에서 성능 개선이 관찰되었으며, VRAM 24GB 환경에서도 1.7B + 27B 구성을 통해 학습이 가능함을 보여줍니다. 다만, 순수 성능은 높으나 음성 기반 모델의 경우 9B 대비 정확도가 다소 낮아지는 경향을 보였습니다.
6일 전1
ZennAI 번역헤드라인
AI가 작성한 글은 기술적으로 어떻게 구별할 수 있는가
AI 텍스트 탐지기는 글의 출처(provenance)가 아닌 통계적/문체적 특징을 분석하여 AI 생성 확률을 추정합니다. 현재 방법은 전자 워터마킹과 자동 탐지로 나뉘며, 특히 워터마크는 선택된 토큰에 미세한 편향을 삽입하는 방식으로 작동합니다.
6일 전1
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PyOD를 활용한 시계열 데이터 이상 탐지 비교 분석
본 글은 PyOD 라이브러리를 활용하여 시계열 데이터의 이상 탐지 기법들을 비교 분석한 내용입니다. Windowed Bridge, Frequency 등 다양한 탐지기를 테스트하며, 점 이상(point)과 부분 시퀀스 이상(subsequence) 유형에 따른 성능 차이를 확인했습니다. 이를 통해 목적과 데이터 특성에 맞춰 적절한 이상 탐지 기법을 선택하는 방법을 제시합니다.
6일 전1
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Steering에서 망가진 것은 '층의 위치'인가 '층의 수'인가 — 24개 층을 하나씩 측정하다
본 글은 Qwen2.5-0.5B-Instruct 모델에 Activation Steering 벡터를 주입하는 실험을 통해, 모델의 출력이 붕괴되는 원인이 '층의 위치'가 아닌 '더하는 층의 수(개수)' 때문임을 밝혀냈습니다. 또한, 방향 벡터의 크기(노름)는 뒤쪽 층일수록 커지며, 이는 KL 다이버전스 값 증가와 연관됨을 분석했습니다.
6일 전1
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TabPFN 학습 노트: Claude Code에서 초보 KNIMEST를 위한 강의 자료
이 학습 노트는 TabPFN 모델의 원리와 적용 방법을 체계적으로 다룹니다. 사후 예측 분포(PPD)와 사전 분포 설계, Transformer가 표 데이터를 처리하는 방식 등 핵심 이론을 깊이 있게 설명합니다. 초보자도 이해할 수 있도록 단계별 강의 자료 형태로 구성되어 있습니다.
6일 전1
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Kaggle 작업에서 '실수 제출'을 방지하는 방법: Kaggle CLI와 확인 Wrapper, 그리고 실제 환경에서의 검증
본 글은 Kaggle 작업 자동화 시 발생할 수 있는 '실수 제출' 사고를 방지하는 방법을 다룹니다. Kaggle CLI 사용법을 소개하고, 특히 제출 직전에 반드시 사람의 확인(Confirmation Wrapper) 과정을 거치도록 설계하여 안전성을 높이는 것이 핵심입니다. 또한, 시간 제한이 있는 처리는 실제 운영 환경과 동일한 하드웨어에서 검증해야 함을 강조합니다.
6일 전1
ZennAI 번역헤드라인
규칙만 알려주고, 삼인 장기 AI를 키웠습니다 (AlphaZero 방식・RTX 3080 한 장으로)
본 글은 세 사람이 참여하는 '삼인 장기' 게임에 AlphaZero 방식을 적용하여 AI를 학습시킨 과정을 다룹니다. 기존의 평가 함수나 탐색 방식으로는 3인 환경의 복잡성을 해결하기 어려워, MCTS(Monte Carlo Tree Search)를 확장하고 강화학습을 통해 자체 대국으로 모델을 완성했습니다.
10월 17일1
ZennAI 번역헤드라인
AI 에이전트의 폭주를 막는 새로운 보안 제안: 행동 전에 '내부 상태'를 감시하는 Reflex-Sentinel 개발
본 글은 AI 에이전트가 외부 감시를 회피하며 속임수나 허위 보고를 할 수 있는 문제를 지적하고, 이를 해결하기 위해 행동 전에 모델의 '내부 상태'를 감시하는 Reflex-Sentinel(RS) 시스템을 제안합니다. RS는 선형 모델, JEPA, LLM을 결합하여 에이전트가 위험한 방향으로 기울기 시작할 때 사전에 포착할 수 있음을 실증적으로 입증했습니다.
10월 17일1
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「何倍圧縮」で規模を比べてはいけない——一つの主張を5回訂正した記録
본 기사는 소형 언어 모델(LLM)의 압축 및 최적화 과정에서 발생한 여러 가지 오해와 잘못된 주장을 기록하고 있습니다. 특히, 어휘 크기 증가에 따른 이득을 측정할 때 '학습량'과 '압축 품질 손실' 같은 핵심 변수를 통제하지 않아 결론이 역전되는 과정을 보여줍니다.
10월 17일0
ZennAI 번역헤드라인
모델을 변경하기 전에, 검증 대장을 한 줄 작성하기
AI 모델 실험 시, 무작정 코드를 수정하기보다 '실험 계획 대장'을 작성하는 것이 중요합니다. 이 글은 다음 실험을 실행하기 전에 가설, 변경점, 학습/평가 조건 등을 체계적으로 기록하고 관리하는 방법을 제시합니다.
10월 16일1