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레퍼런스
[레퍼런스] RNN에서 기울기 소실과 폭주 (On the difficulty of training Recurrent Neural Networks)기울기 소실과 폭주가 RNN 구조에서 야코비안 행렬 곱 때문에 필연적으로 발생
2026.01.2901.29
레퍼런스
[레퍼런스] TRM(Tiny Recursion Model) (Less is More: Recursive Reasoning with Tiny Networks)TRM 소형 재귀 모델로 LLM 대비 높은 ARC-AGI 퍼즐 추론 성능 검증
2026.01.2301.23
레퍼런스
[레퍼런스] 대규모 학습에서 최적화 알고리즘 (The Tradeoffs of Large Scale Learning)대규모 문제에서는 형편없는 최적화 알고리즘(SGD)이 매우 잘 작동한다.
2026.01.2301.23
레퍼런스
[레퍼런스] 트랜스포머 (Attention is All you need)Self-Attention을 반복적으로 적용해 단어의 관계를 병렬적으로 계산하는 트랜스포머 구조
2026.01.1701.17
레퍼런스
[레퍼런스] LLM의 컨텍스트 길이 제한을 극복하기 위한 재귀 호출 아키텍처 (Recursive Language Models(RLM))긴 입력을 외부 환경으로 취급하고 스스로 분할·탐색·재귀 호출을 통해 처리하게 함으로써 Context Window 제한 해결
2026.01.1601.16
레퍼런스
[레퍼런스] 프로세스의 병목구간 시뮬레이션(Identification of Bottlenecks in Passenger Handling Processes Using Data-Driven Tools)공항 승객 처리 프로세스의 병목구간을 데이터 기반 시뮬레이션/대기이론 모델로 분석
2026.01.1301.13
레퍼런스
[레퍼런스] Hyper-Connection 문제를 해결하기 위한 행렬 규칙 (mHC: Manifold-Constrained Hyper-Connections)Hyper-Connections(HC) 구조가 갖는 한계를 해결하기 위해 특정 manifold 상으로 제약함으로써 안정성을 보…
2026.01.1201.12
레퍼런스
[레퍼런스] LLM과 이를 에이전트 개발의 전 과정 (From Code Foundation Models to Agents and Applications: A Practical Guide to Code Intelligence)에이전트라는 개념이 왜 필연적으로 등장했는지를 설명
2026.01.1201.12
레퍼런스
[레퍼런스] 데이터 중심 AI를 위한 워크플로우 자동화 프레임워크 (DataFlow: An LLM-Driven Framework for Unified Data Preparation and Workflow Automation in the Era of Data-Centric AI)LLM 성능을 높이기 위해 데이터가 만들어지는 과정을 표준화하는 방법을 제시
2026.01.1201.12
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[레퍼런스] AI에 대한 설명이 신뢰에 미치는 영향 (The effectiveness of explainable AI on human factors in trust models)설명이 있으면 사람들은 AI를 만든 엔지니어/팀을 더 유능해 보인다고 느끼고, 더 신뢰함
2026.01.0901.09