중국 AI 연구소 내부에서 얻은 교훈
개인 명성보다 모델 최적화에 집중한 중국식 LLM 개발 체계 분석
Lorem Ipsum 섭입을 통한 RL 학습 효율 개선 및 수학 벤치마크 평균 4.62pts 상승
Lorem Ipsum Makes LLMs Smarter. No, Seriously.
vLLM V1 마이그레이션을 통한 RL Train-Inference Mismatch 완전 해결
vLLM V0 to V1: Correctness Before Corrections in RL
Multimodal Perception 기반 Native Foundation Model GLM-5V-Turbo 설계
GLM-5V-Turbo: Toward a Native Foundation Model for Multimodal Agents
L0~L3 계층 구조를 통한 LLM Emergence 실체 분석 및 Calibration Gap 식별
Beyond 'Is It Intelligent?': A 5-Layer Framework for Understanding What LLMs Actually Do
RewardGuard를 통한 RL Reward Hacking 감지 및 실시간 정렬 최적화
Stop Reward Hacking Before It Breaks Your Model: Introducing RewardGuard
Reactive Chatbot에서 Goal-driven AI Agent로의 아키텍처 진화
What Makes an AI Agent Different from a Chatbot?
RL 환경 구축 비용 절감을 위한 도메인 특화 플랫폼 전환 전략
The RL environment platform landscape in 2026
RewardGuard를 통한 RL 시스템의 Reward Hacking 탐지 및 분석 자동화
Title: I built a reward analysis tool for AI alignment — here's why reward hacking is harder to detect than you think
LLM Over-Editing 측정 및 RL을 통한 Minimal Edit 구현
Coding Models Are Doing Too Much
Gradient-free CEM 기반 4개 파라미터로 CartPole-v1 만점 달성
The Cross-Entropy Method: Solving RL Without Gradients
메모리를 DB 저장이 아닌 1-3B 파라미터의 학습된 인지 기술로 정의한 PSM 아키텍처
The Personal Small Model (PSM): Memory as a Learned Cognitive Primitive
Pure Vision 기반 On-Device GUI Agent로 OSWorld 1위 달성
Open-Sourcing Mano-P Today: Pure Vision GUI Agent, OSWorld #1, Apache 2.0
OSWorld 1위, Pure Vision 기반 On-Device GUI Agent Mano-P 오픈소스 공개
Open-Sourcing Mano-P Today: Pure Vision GUI Agent, OSWorld #1, Apache 2.0
Numpy 기반 Tabular Q-Learning을 통한 Tic Tac Toe 최적 전략 구현
Reinforcement Learning / Q Learning Basics with Tic Tac Toe
지능의 본질은 예측, Neural Networks가 Master Algorithm인 이유
The Master Algorithm
GAN과 Actor-Critic의 결합, 생성 모델의 보상 최적화 전략
Connecting Generative Adversarial Networks and Actor-Critic Methods
Model-free 학습으로 구현하는 FrozenLake 최적 경로 탐색
Q-Learning from Scratch: Navigating the Frozen Lake
Bellman이 1952년 제안한 동적 프로그래밍의 HJB 방정식이 1840년대 물리학의 Hamilton-Jacobi 방정식과 동일한 구조를 가짐을 발견하여 강화학습과 확산 모델을 자연스럽게 연결한다
Hamilton-Jacobi-Bellman Equation: Reinforcement Learning and Diffusion Models
AI 업계가 '에이전틱(Agentic)' 개념을 도입해 반응형 시스템에서 목표 지향적·자율 행동 시스템으로 패러다임 전환
WhatDoes ‘Agentic’ Really Mean in the AI Industry? Exploring Its Rise and Impact