Insights
AI가 자동으로 큐레이션·번역·정리하는 기술 동향 피드입니다.
ZennAI 번역헤드라인
오픈 소스화된 「MOPAC2016」을 Python으로 최대한 활용하기 (제2회: MI용 데이터셋 작성)
MOPAC2016을 활용하여 머티리얼즈 인포매틱스(MI) 연구에 필요한 고품질 화학 데이터셋을 Python으로 자동 생성하는 방법을 다룹니다. 용매 효과, 정적 분극률, 열역학적 물성 등 다양한 물리량을 추출하는 기술적 가이드를 제공합니다.
6월 3일0
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추론을 길게 할수록 정확도가 떨어진다: 19~31스텝의 '결정론적 지평'과 에이전트 설계의 재구성
Chain-of-Thought(CoT) 추론이 길어질수록 상태 추적(state-tracking) 성능이 급격히 저하되는 '결정론적 지평' 현상을 분석합니다. 모델의 추론 트레이스가 제어 신호로서 신뢰하기 어렵다는 점을 수학적 한계와 실험을 통해 증명합니다.
6월 2일1
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「AI의 제안에 얼마나 사람을 따르게 할 것인가」는 잘못된 질문이다 ── 논문 소개 #1
AI 보조 의사결정 시스템 설계 시 '수용률 최대화'가 아닌 '적절한 의존(Appropriate Reliance)'을 목표로 해야 한다는 연구를 소개합니다. AI의 제안을 무조건 따르는 것이 아니라, AI가 옳을 때만 따르고 오류는 거부할 수 있는 설계의 중요성을 강조합니다.
6월 2일0
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YOLOv5를 CoreML로 변환하기. 디코딩 레이어(Decode Layer)도 추가한다.
YOLOv5 모델을 iOS 환경에서 효율적으로 사용하기 위해 CoreML 형식으로 변환하는 방법을 설명합니다. 단순 변환을 넘어 디코딩 레이어와 NMS(Non-Max Suppression)를 추가하여 Vision 프레임워크와 호환되도록 최적화하는 과정을 다룹니다.
6월 2일0
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PyTorch-ONNX를 양자화하여 고속화하기
PyTorch 모델을 ONNX로 변환하기 전 양자화를 수행하여 추론 속도를 높이는 방법을 소개합니다. AnimeGAN 모델을 대상으로 int8 양자화를 적용한 결과, GPU 환경에서 추론 속도가 2배 향상되었습니다.
6월 2일0
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데이터셋용 얼굴 이미지를 즉시 준비하고 싶다면: iPhone 사진에서 얼굴만 몇 초 만에 100장 추출하기
SemanticImage 라이브러리를 사용하여 iPhone 사진 라이브러리에서 얼굴 이미지를 고속으로 추출하는 방법을 소개합니다. 머신러닝 데이터셋 구축 시 수동 작업의 번거로움을 줄이고 Swift를 통해 효율적으로 이미지를 처리할 수 있습니다.
6월 2일0
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iOS/Swift로 작은 얼굴 보정 필터 만들기
iOS 환경에서 Swift와 Vision 프레임워크를 사용하여 얼굴을 검출하고, CIBumpDistortion 필터를 적용해 얼굴을 작게 만드는 보정 필터 구현 방법을 소개합니다.
6월 2일0
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최첨단 로봇 학습 데이터(VITRA)를 열어보았더니, 물체가 추적되지 않았던 이야기
Microsoft가 공개한 최첨단 로봇 학습 데이터셋인 VITRA를 직접 분석한 결과, 손의 관절 데이터는 정밀하지만 정작 잡고 있는 물체의 위치나 ID 정보가 누락되어 있음을 발견했습니다. 이는 VLA 모델 학습 시 물체 가려짐(Occlusion) 문제를 해결하는 데 한계가 있을 수 있음을 시사합니다.
6월 2일0
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로컬 LLM의 주인공은 메모리였다 ― RTX Spark(128GB)와 DGX Station을 추론의 물리적 관점에서 읽다
NVIDIA GTC Taipei 2026에서 발표된 RTX Spark와 DGX Station을 통해 로컬 LLM 추론의 핵심이 연산 성능(FLOPS)이 아닌 메모리 용량과 대역폭에 있음을 분석합니다. LLM의 decode 단계에서 발생하는 메모리 병목 현상과 이를 해결하기 위한 하드웨어의 역할을 설명합니다.
6월 1일0
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GRPO는 왜 장시간 학습에서 붕괴하는가 —— Qwen이 제시한 '시퀀스 단위'의 해답, GSPO
Qwen 팀이 GRPO의 장시간 학습 시 발생하는 모델 붕괴 문제를 해결하기 위해 제안한 GSPO 알고리즘을 소개합니다. 기존 GRPO가 토큰 단위로 중요도 샘플링을 적용해 노이즈가 발생하는 문제를 시퀀스 단위 계산으로 전환하여 해결했습니다.
6월 1일0
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수식이 서툴러도 이해할 수 있는 Word2Vec｜2개의 행렬·Skip-gram·부정 예시 샘플링을 구체적인 예시만으로
Word2Vec의 핵심 원리를 수식 없이 직관적인 예시로 설명합니다. Skip-gram, CBOW, Negative Sampling 등 주요 개념을 4개의 단어 코퍼스를 통해 쉽게 풀어냅니다.
6월 1일0
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반려동물이 포착되는 순간에만 셔터가 작동하는 기능을 iOS에서 구현하기
Apple의 Vision 프레임워크를 활용하여 iOS 앱에서 반려동물을 자동으로 감지하고 셔터를 작동시키는 구현 방법을 소개합니다. VNRecognizeAnimalsRequest를 통해 강아지나 고양이를 식별하고 위치 정보를 추출하는 과정을 다룹니다.
6월 1일0
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백테스트를 78% 절감했다 — LightGBM 대리 모델(Surrogate Model)로 가상화폐 Bot 후보를 사전 필터링하는 구현
백테스트(BT)의 높은 계산 비용을 줄이기 위해 LightGBM 기반의 대리 모델(Surrogate Model)을 활용하여 가상화폐 매매 전략 후보를 사전 필터링하는 방법을 소개합니다. 전략 타입, 통화 쌍 등 범주형 변수만을 사용하여 합격 가능성이 낮은 후보의 78.5%를 사전에 기각함으로써 탐색 효율을 약 5배 높였습니다.
6월 1일0
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CoreML은 빠른가? PyTorch Mobile과 추론 시간 비교
iOS 환경에서 CoreML과 PyTorch Mobile의 추론 성능을 YOLOv5 모델로 비교 분석했습니다. CoreML이 Neural Engine 활용으로 훨씬 빠른 속도를 보였으나, 초기화 시간과 모델 변환 편의성 측면에서는 PyTorch Mobile이 대안이 될 수 있음을 시사합니다.
6월 1일0
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MLMultiArray를 연결(concatenate)하는 방법
PyTorch의 torch.cat 기능을 CoreML 환경의 Swift에서 구현하는 방법을 설명합니다. MLMultiArray의 concatenate 초기화 메서드를 사용하여 두 텐서를 특정 축을 따라 연결할 수 있습니다.
6월 1일0
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ID가 망가진 것만으로 AI 순위가 전부 1위가 되어버려서, CSV 감사 도구를 OSS로 공개했다
개인 AI 시스템 개발 중 발생한 데이터 품질 사고 사례를 다룹니다. 잘못된 ID 설계로 인한 랭킹 오류와 학습 데이터와 추론 데이터 간의 특성량 불일치 문제를 분석하고 해결 과정을 기록했습니다.
6월 1일0
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Snowflake의 ML 런타임을 자체 컨테이너로 교체하기 — CRE로 재현성과 컴플라이언스를 동시에 해결
Snowflake의 Custom Runtime Environments(CRE)를 사용하여 자체 Docker 이미지를 ML 작업 환경으로 도입하는 방법을 설명합니다. 이를 통해 라이브러리 버전 제어, 보안 컴플라이언스 준수, 환경 재현성 문제를 해결할 수 있습니다.
6월 1일1
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Stanford RNA 3D Folding Part 2: 상위 3개 해법으로 분석하는 RNA 입체 구조 예측의 현주소
Kaggle의 RNA 3D 구조 예측 컴피티션 상위 3개 팀의 해법을 분석합니다. 서열 길이에 따른 모델 할당 전략, 앙상블 다양성 확보, TBM 및 Protenix 활용법 등 RNA 구조 예측의 최신 기술 트렌드를 다룹니다.
5월 31일0
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LLM 추론은 왜 막히는가: 메모리 병목(Memory-bound)과 KV 캐시를 구현 관점에서
LLM 추론 속도를 저하시키는 핵심 원인인 메모리 병목(Memory-bound) 현상을 구현 관점에서 분석합니다. 연산 성능보다 메모리 대역폭이 병목이 되는 이유와 KV 캐시가 메모리 점유에 미치는 영향을 설명합니다.
5월 31일0
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RLVR 시대의 Inference Framework: Weight Syncing 편
RLVR(Verifiable Reward 강화학습) 환경에서 추론 프레임워크의 Weight Syncing 기능의 중요성을 다룹니다. vLLM이 기존 학습 프레임워크의 복잡성을 줄이기 위해 네이티브 API로 가중치 동기화를 지원하게 된 배경과 이점을 설명합니다.
5월 31일0