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#post-training

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Mind Lab, Macaron-V1으로 continual learning을 시험하다

·2026.08.04 09시

SLAI T-Rex, Ascend NPU로 DeepSeek-V4 학습 최적화

·2026.07.23 17시

언어 모델 하네스는 조합적 일반화를 가능하게 한다

·2026.07.21 09시

NVIDIA Vera Rubin, Post-Training 워크로드의 Intelligence per Dollar 극대화 - Agentic AI의 핵심 지표

·2026.07.18 00시

AI 모델 증류(Distillation)의 짧은 역사

·2026.07.06 09시

멀티모달 모델의 환각 유발 원인 규명

·2026.06.25 17시

직접 모델을 Post-train 해야 할까요?

·2026.06.16 09시

첫 원리부터 시작하는 AI 에이전트 구축

·2026.05.21 09시

LLM의 가중치 내부에서 드러나는 정치 검열

·2026.05.19 09시

Hugging Face, RL 환경 비교 가이드 공개

·2026.05.05 23시

모델과 실행 틀의 적합성

·2026.05.05 09시

모델 학습을 직접 수행할 것인가: 애플리케이션 기업을 위한 포스트 트레이닝의 득과 실

·2026.04.28 09시

Hugging Face, TRL v1.0 정식 출시

·2026.03.31 09시

OpenAI에서 배운 것들 (7분 분량)

·2026.03.30 09시

Kanana-2 개발기 (2): 개선된 post-training recipe를 중심으로

·2026.01.15 00시

GPT-4o의 아첨(Sycophancy) 현상에서 놓쳤던 부분에 대한 심층 분석

·2025.05.02 17시

밑바닥부터 Kanana LLM 개발하기: Post-training

·2024.11.14 00시

충돌은 나누고, 성능은 합치다: 효율적인 LLM Post-training 전략 MERIT