태그: continual-learning

2026년 7월 07일

기억의 외재화는 지속 학습 부재를 우회하는 현재의 해법이다

2026년 7월 07일

지능 폭발의 방아쇠는 규모가 아니라 경험 병합이다

2026년 7월 07일

샘플 효율이 좋으면 큰 모델이 오히려 싸다 — 비용의 단위는 토큰이 아니라 완수된 과제다

2026년 7월 07일

기억의 외재화 — 지속 학습 부재를 우회하는 에이전트 설계 패턴

2026년 7월 07일

병렬 배포 경험 병합 — continual learning이 지능 폭발로 이어지는 경로

2026년 7월 07일

Shane Legg

2026년 6월 07일

2026년 AI의 진정한 도약은 continual learning과 self-play의 실현 여부에 달려 있다

2026년 6월 07일

2026년 AI 패러다임의 전환은 continual learning과 내적 동기에서 시작될 것이다

2026년 6월 07일

지속 학습(Continual Learning)이 AGI 에이전트의 필수 조건이 될 것이다

2026년 6월 07일

지속 학습(Continual Learning)과 AGI로의 경로 — Post-training 패러다임의 한계와 돌파구

2026년 6월 07일

스케일링 이후의 연구 패러다임 전환

2026년 6월 07일

스케일링 패러다임의 전환과 연구 돌파구의 필요성

2026년 6월 07일

스케일링에서 연구의 시대로 — AI 패러다임 전환

2026년 6월 06일

AGI는 모델이 아니라 시스템 전체로 탄생할 것이다

2026년 6월 06일

2026년 AI의 진정한 도약은 단순한 스케일업이 아니라 자율적 에이전트와 continual learning의 패러다임 전환에서 올 것이다

2026년 6월 06일

벤치맥싱(Bench-maxxing)'은 현재 LLM 일반화 실패의 징후다 — 진정한 지능은 환경 지속 학습에 있다

2026년 6월 06일

2026년의 진짜 병목은 데이터가 아니라 모델의 내적 동기 — 인간 정렬로 수렴하는 세 가지 문제

2026년 6월 06일

2026년 AI의 질적 도약은 continual learning과 self-play에서의 인간 정렬 문제에 달려 있다

2026년 6월 06일

Continual learning의 핵심은 모델이 '무엇을' 배울지 스스로 결정하는 내적 동기와 인간 정렬이다

2026년 6월 06일

AI 발전에서 99%에서 99.9%로 가는 롱테일 데이터 병목은 자율주행과 동일한 문제다

2026년 6월 06일

외재화는 현재 모델의 지속 학습 능력 부족을 우회하는 실용적 전략이다

2026년 6월 06일

GEB의 '이상한 고리'가 AGI 탄생의 필요조건이다 — continual learning과 연결

2026년 6월 06일

2026년 AI의 진짜 병목은 '어떻게 배울까'가 아니라 '무엇을 배울지 스스로 결정하는 능력'이다

2026년 6월 06일

연구의 시대 — Pre-training 스케일링의 한계와 새 패러다임

2026년 6월 06일

지속 학습과 포스트 스케일링 패러다임

2026년 6월 06일

지속 학습(Continual Learning): 스케일링 이후의 새로운 연구 패러다임

2026년 6월 06일

RL의 환경 스케일링(Environment Scaling) — 발전의 병목과 가능한 궤적

2026년 6월 05일

2026년 AI 투자 붐을 정당화하려면 자율 학습 능력이 필수다

2026년 6월 05일

스케일링의 시대는 끝나지 않았다 — 그러나 질적 도약 없는 스케일링은 한계에 부딪힌다

2026년 6월 05일

진정한 AGI는 모델이 아니라 시스템이다 — 자기 수정 능력이 지능의 핵심

2026년 6월 05일

지속 학습(Continual Learning) — AI 시스템의 적응형 학습 패러다임

2026년 6월 03일

데이터 병목을 넘기 위해 모델의 내적 동기와 자기 주도 학습이 필요하다

2026년 6월 03일

진짜 지능은 GPT-5 같은 모델이 아니라 모델을 계속 수정하는 시스템 전체다

2026년 6월 03일

이상한 고리(Strange Loop)를 AGI 탄생 조건으로 보는 GEB 가설

2026년 6월 03일

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태그: continual-learning

기억의 외재화는 지속 학습 부재를 우회하는 현재의 해법이다

지능 폭발의 방아쇠는 규모가 아니라 경험 병합이다

샘플 효율이 좋으면 큰 모델이 오히려 싸다 — 비용의 단위는 토큰이 아니라 완수된 과제다

기억의 외재화 — 지속 학습 부재를 우회하는 에이전트 설계 패턴

병렬 배포 경험 병합 — continual learning이 지능 폭발로 이어지는 경로

Shane Legg

2026년 AI의 진정한 도약은 continual learning과 self-play의 실현 여부에 달려 있다

2026년 AI 패러다임의 전환은 continual learning과 내적 동기에서 시작될 것이다

지속 학습(Continual Learning)이 AGI 에이전트의 필수 조건이 될 것이다

지속 학습(Continual Learning)과 AGI로의 경로 — Post-training 패러다임의 한계와 돌파구

스케일링 이후의 연구 패러다임 전환

스케일링 패러다임의 전환과 연구 돌파구의 필요성

스케일링에서 연구의 시대로 — AI 패러다임 전환

AGI는 모델이 아니라 시스템 전체로 탄생할 것이다

2026년 AI의 진정한 도약은 단순한 스케일업이 아니라 자율적 에이전트와 continual learning의 패러다임 전환에서 올 것이다

벤치맥싱(Bench-maxxing)'은 현재 LLM 일반화 실패의 징후다 — 진정한 지능은 환경 지속 학습에 있다

2026년의 진짜 병목은 데이터가 아니라 모델의 내적 동기 — 인간 정렬로 수렴하는 세 가지 문제

2026년 AI의 질적 도약은 continual learning과 self-play에서의 인간 정렬 문제에 달려 있다

Continual learning의 핵심은 모델이 '무엇을' 배울지 스스로 결정하는 내적 동기와 인간 정렬이다

AI 발전에서 99%에서 99.9%로 가는 롱테일 데이터 병목은 자율주행과 동일한 문제다

외재화는 현재 모델의 지속 학습 능력 부족을 우회하는 실용적 전략이다

GEB의 '이상한 고리'가 AGI 탄생의 필요조건이다 — continual learning과 연결

2026년 AI의 진짜 병목은 '어떻게 배울까'가 아니라 '무엇을 배울지 스스로 결정하는 능력'이다

연구의 시대 — Pre-training 스케일링의 한계와 새 패러다임

지속 학습과 포스트 스케일링 패러다임

지속 학습(Continual Learning): 스케일링 이후의 새로운 연구 패러다임

RL의 환경 스케일링(Environment Scaling) — 발전의 병목과 가능한 궤적

2026년 AI 투자 붐을 정당화하려면 자율 학습 능력이 필수다

스케일링의 시대는 끝나지 않았다 — 그러나 질적 도약 없는 스케일링은 한계에 부딪힌다

진정한 AGI는 모델이 아니라 시스템이다 — 자기 수정 능력이 지능의 핵심

지속 학습(Continual Learning) — AI 시스템의 적응형 학습 패러다임

데이터 병목을 넘기 위해 모델의 내적 동기와 자기 주도 학습이 필요하다

진짜 지능은 GPT-5 같은 모델이 아니라 모델을 계속 수정하는 시스템 전체다

이상한 고리(Strange Loop)를 AGI 탄생 조건으로 보는 GEB 가설

Ilya Sutskever