(오늘의 짤방: via @s3thr1n)
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- AI 중심 기업에서 데이터팀이 맡아야 할 핵심 역할 5가지
- Search-o1: Agentic Search-Enhanced Large Reasoning Models
- Stanford CS224N NLP with Deep Learning | 2023 | Hugging Face Tutorial, Eric Frankel
- 효율 최강 파인튜닝 솔루션 Unsloth (ft. Continued Pre-Training)
- ‘AI 조직 지향한다면…’ 데이터 팀이 나서야 할 5가지 영역
- “2시간 대화로 실제 인물의 AI 버전 생성··· 딥페이크 위협 확산 가능성도” 구글·스탠퍼드대 연구진
- “생성형 AI의 다음 단계” 에이전틱 AI 도입의 핵심 과제
- 전문가들이 지목한 ‘생성형 AI 주요 비즈니스 사용례’ 9가지
- 어도비 애크로뱃 AI 어시스턴트 리뷰 : AI가 PDF 안에 녹아들면
- 삼성전자 한종희 부회장 “모두를 위한 AI 혁신, 산업·사회로 확장”
- IBM, AI 투자수익률 보고서 발표 “47% 응답자, 긍정적 ROI 달성”
- BBC “애플 AI 요약 기능이 뉴스 내용 왜곡” 항의에… 애플 “오류 인정, 시스템 개선 지원”
- 누군가는 AI를 쉽게 만들어야 한다
- Killed by LLM (r0bk.github.io)
- GN⁺: NVIDIA CEO 젠슨 황의 CES 2025 키노트 (youtube.com)
- NVIDIA Cosmos is a developer-first world foundation model platform designed to help Physical AI developers build their Physical AI systems better and faster.
- LLaMA-Mesh: NVIDIA’s Breakthrough in Unifying 3D Mesh Generation and Language Models
- 구글 “지식 증류로 생성한 합성데이터가 LLM 추론 향상에 효과적”
- 한국어를 가장 잘하는 RAG 임베딩 모델인 BGE-M3를 처음부터 구현하기 (blog.sionic.ai)
- Retrieval-Augmented Generation (RAG) Project(RAG From Scratch)
- FAQ on Improving RAG Applications
- Don't Do RAG: When Cache-Augmented Generation is All You Need for Knowledge Tasks
- 2025년의 AI: AI의 기초가 완성되는 해 (sequoiacap.com)
- 생성형 모델의 현황 (nrehiew.github.io)
- Building Enterprise AI Apps with Multi-Agent RAG!
- KAG is a logical reasoning and Q&A framework based on the OpenSPG engine and large language models, which is used to build logical reasoning and Q&A solutions for vertical domain knowledge bases.
- Things we learned about LLMs in 2024
- Access Google Gemini LLM via OpenAI Python Library
- 🚨a16z의 2025년 주요 기술 아이디어
- ACU - Awesome Agents for Computer Use
- Gemini 2.0 coder mode now supports image uploads in ai-gradio
- Researchers figured out how many bits per second of data the human brain can process
- How I used @huggingface datasets's key features to handle ~40GB of data without running OOM using nothing but Colab. A thread 🧵
- Agents white paper by Kaggle
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- 2025년 AI는?··· 전문가들이 지목한 12가지 방향
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- 2024년 치명적인 AI 실패 사례 5선
- Fine-tune a SmolLM on domain-specific synthetic data from a LLM
- Synthetic Data Generator is a tool that allows you to create high-quality datasets for training and fine-tuning language models.
- torchft - Easy Per Step Fault Tolerance for PyTorch
- AI, 마침내 중심에 서다··· 테크서베이 2025 IT 전망
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- DeepSeek v3에 대한 노트 - "정말로 GPT-4o나 3.5 Sonnet보다 좋은가?" (composio.dev)
- GN⁺: Deepseek - 중국 AI 경쟁을 선도하는 조용한 거인 (chinatalk.media)
- PDFMathTranslate - PDF scientific paper translation and bilingual comparison.
- 🤗 smolagents - a smol library to build great agents!
- GN⁺: Meta AI의 Coconut – 연속적 사고 사슬로 LLM 추론 향상시키기 (aipapersacademy.com)
- GN⁺: 2024년 LLMs에 대해 배운 것들 (simonwillison.net)
- Vision is All You Need: V-RAG (Vision RAG) Demo
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- 서강대 정다샘 교수팀, 음악 인공지능 분야 최고 권위 'ISMIR 2024'서 최우수 논문상 수상
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- GN⁺: 4개의 4090 GPU로 나만의 LLM 모델을 훈련하는 방법 (sabareesh.com)
- GN⁺: 로컬에서 LLM 실행하기 (abishekmuthian.com)
- Kheish - 노코드 멀티에이전트 LLM 플랫폼 (github.com/graniet)
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- chonkie - The no-nonsense RAG chunking library that's lightweight, lightning-fast, and ready to CHONK your texts
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(보너스: 시애틀종단연구(Seattle Longitudinal Study)는 1956년에 시작해서 40년이 넘는 동안 6,000명의 정신적 기량을 체계적으로 추적해온 연구 via @_Valentino)
