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Amazon이 Chinchilla scaling law를 확장해 정확도 손실 없이 LLM 속도를 높이는 프레임워크를 제시했다.

·1·2026.05.15 22시

Meta의 V-JEPA 2.1 모델을 분석한 결과, 모델 크기가 커져도 강건성이 반드시 향상되지 않는 비단조적 스케일링 특성이 확인되었다.

·1·2026.05.11 21시

Anthropic CEO Dario Amodei가 스케일링 법칙의 진화와 컴퓨팅 가설에 대해 논의한다.

·2026.05.10 16시

LLM의 메모리 및 연산 스케일링과 효율적인 추론을 위한 배치 전략을 분석합니다.

·1·2026.05.04 16시

LLM의 파라미터 증가가 추론 능력과 사실적 지식 습득에 미치는 서로 다른 영향을 분석했다.

·2026.05.02 22시

대형 AI의 good-vs-bad 내부 상태가 스케일과 함께 더 선명해졌다고 보고했다.

·2026.04.30 16시

Parcae는 반복 루프 구조로 770M이 1.3B Transformer급 성능을 노린다.

·1·2026.04.17 12시

Parcae는 recurrence를 키워 770M로 1.3B Transformer급 성능을 냈다.

·1·2026.04.16 09시

AI 발전은 도메인별 능력 차이에도 불구하고 일정한 속도로 진행되는 규칙성을 보인다.

·2·2026.04.03 09시

Anthropic이 기존 스케일링 법칙을 상회하는 역대 최대 규모의 학습을 성공했다는 루머가 확산되고 있다.

·1·2026.03.30 09시

2023년 오픈 소스 LLM의 발전 과정과 핵심 기술 구성 요소를 정리했다.

·1·2023.12.18 09시