LLM Scaling Law 한계 극복을 위한 Multi-model Orchestration 패러다임 전환
All you need is... (r)evolution!?
LLM 서비스의 고비용 추론 구조와 구독 모델 간의 불균형으로 인한 수익성 위기
The AI Conundrum: We are living in highly subsidized, interesting times
GPT-5.5, MIT 라이선스 GLM-5.2보다 환각률 3배
GLM-5.2, GPT-5.5 대비 환각률 28% 달성 및 추론 효율성 증명
Transformers 中的涌现类比推理
Scaling Law 한계 직면 및 Geometric Alignment 중심의 추론 패러다임 전환
NVIDIA GR00T N1.7 기반 Robot Dexterity Scaling Law 입증
Physical AI has Scaling Laws now. The Race just became something else.
일론 머스크, Cursor 인수 계약 후 "Cursor 데이터로 Grok V9 보강 훈련 예정"
Blackwell 최적화 1.5T 파라미터 Grok V9 및 Cursor 행동 데이터 결합
3,000억 개의 Token 기반 Next Token Prediction을 통한 범용 언어 모델 구현
82. GPT: The Art of Predicting the Next Word
Mythos가 curl 취약점을 발견하다
Claude Mythos 기반 AI 보안 분석을 통한 Firefox 취약점 271개 식별
Train Your Own LLM From Scratch - 처음부터 직접 LLM을 학습하는 실습 워크숍
10M~1.6B 파라미터 LLM 학습을 통한 모델 구조 및 파이프라인 구현 분석
NanoChat JAX 포팅을 통한 TPU 가속 및 Scaling Law 분석 환경 구축
I Rebuilt Karpathy's NanoChat in JAX. Here's What XLA Gets Right and What It Gets Dead Wrong.
로보틱스 및 피지컬 AI 예측: 2026년의 6가지 투자 전망
물리적 AI의 Scaling Law 실현을 위한 데이터 파이프라인 및 Full-Stack 전략
Transformer: Recurrence 제거를 통한 AI Scaling Primitive 구현
Without google's transformers, there is no GPT-ishs
Scaling 한계를 넘는 Developmental Learning 기반의 인과관계 추론 모델 제안
Why Current LLMs Can't Reach AGI (and more)
2만 시간 Human 데이터 기반 Dexterity Scaling Law 달성한 3B VLA 모델
NVIDIA Isaac GR00T N1.7: A Foundation Model for Humanoid Robots
Thought Compression을 통한 추론 토큰 50% 절감 및 30억 DAU 규모 최적화 설계
Meta Muse Spark: What Meta Is Actually Betting On
LLM 스케일링의 역설, 지식의 증가가 가져오는 공감 능력의 퇴행
#28 The Price of Knowledge