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Moonshot AI, 2.8T 규모 Kimi K3 오픈 웨이트 공개

·2026.07.29 09시

Xiaomi-Robotics-1 - 10만 시간의 실제 데이터로 학습한 로봇 파운데이션 모델

·2026.07.21 10시

Xiaomi-Robotics-1

·2026.07.21 09시

LLM 암기 용량 측정법 및 스케일링 법칙 연구

·2026.07.07 18시

연속적 확산 기반 음성 언어 모델의 스케일링 특성

·2026.07.06 09시

스케일링 법칙(Scaling Laws)을 신중하게 다루는 법

·2026.06.26 09시

모델 규모에 따른 'Rosetta 뉴런'의 특성 변화 연구

·2026.06.19 04시

AI의 기하급수적 성장과 정책적 대응

·2026.06.11 09시

진지한 최적화 계층으로서의 텍스트

·2026.06.10 09시

AI 안전성에 대한 핵심 관점

·2026.05.29 12시

Unified Scaling Laws 공개

·2026.05.28 04시

Greg Brockman 인터뷰 [동영상]

·2026.05.25 10시

정확도를 희생하지 않고 LLM을 더 빠르게

·2026.05.15 22시

V-JEPA 2.1 강건성: 모델 크기와 비례 안 함

·2026.05.11 21시

Dario Amodei, 스케일링 법칙과 컴퓨팅 가설 논의

·2026.05.10 16시

LLM 학습 및 서빙 메커니즘 분석

·2026.05.04 16시

LLM 지식과 추론: 파라미터의 역할

·2026.05.02 22시

AI의 good-vs-bad 상태, 규모 클수록 뚜렷

·2026.04.30 16시

그래프 위의 직선: AI 발전의 규칙성

·2026.04.03 09시

3주 전, 한 AI 연구소가 역대 최대 규모의 학습을 성공적으로 마쳤다는 루머가 돌았다 (2분 읽기)

·2026.03.30 09시

2023년 오픈 LLM 트렌드 및 기술 요약

·2023.12.18 09시