태그: deepseek

2026년 6월 07일

AI 아키텍처 혁신이 성능 개선의 주요 동력이 되고 있다

2026년 6월 07일

중국 AI의 pre-training 경쟁력이 post-training으로 확장되는 중이다

2026년 6월 07일

Pre-training 단계에서 long-context를 통합하는 것은 에이전트의 복잡성을 확장하는 핵심 요소다

2026년 6월 07일

Post-training이 AI 모델 경쟁의 핵심 무대가 되고 있다 — Pre-training 동등 시대의 도래

2026년 6월 07일

Sparse Attention은 from-scratch 학습이 가능하다 — DeepSeek-V4가 증명한 교훈

2026년 6월 07일

DeepSeek의 from-scratch sparse attention 정면 돌파는 기술적 한계를 극복하는 데 암묵지가 필수적임을 보여준다

2026년 6월 07일

딥시크 V4 아키텍처 개요

2026년 6월 07일

DeepSeek-V4: 아키텍처 혁신을 통한 효율적 장문 처리

2026년 6월 07일

DeepSeek-V4의 Sparse Attention과 아키텍처 혁신

2026년 6월 06일

에이전트 시대의 Long-Context 효율은 아키텍처 혁신에서 나온다 — DeepSeek-V4 Sparse Attention의 함의

2026년 6월 06일

AI 모델 경쟁은 pre-training의 기술적 우위에서 post-training의 제품 완성도로 옮겨가고 있다

2026년 6월 06일

DeepSeek-V4의 Sparse Attention은 from-scratch 학습의 고난을 극복한 사례이다

2026년 6월 06일

제한된 자원이 혁신을 강제했다 — 중국 AI가 오픈 프런티어를 선도한 역설

2026년 6월 06일

긴 컨텍스트의 중요성이 문서 처리에서 에이전트 작업의 복잡성으로 확장되었다

2026년 6월 06일

MoE는 선택이 아닌 필수가 되었다 — 희소성과 연산 배수의 법칙

2026년 6월 06일

고통이 혁신을 낳는다 — DeepSeek-V4의 학습 불안정성이 드러낸 정면돌파의 가치

2026년 6월 06일

AI 모델 경쟁이 pre-training에서 post-training으로 무게중심이 이동하고 있다

2026년 6월 06일

희소 어텐션을 처음부터 학습하는 데 성공한 것은 AI 아키텍처 연구의 중대한 이정표다

2026년 6월 06일

DeepSeek-V4의 Sparse Attention은 학습 불안정성이라는 보이지 않는 비용을 드러낸다

2026년 6월 06일

MoE와 RLVR로 대표된 2025년 AI 패러다임 전환

2026년 6월 06일

DeepSeek-V4 아키텍처 혁신

2026년 6월 06일

DeepSeek-V4의 세 가지 아키텍처 혁신: Sparse Attention, mHC, Muon Optimizer

2026년 6월 06일

DeepSeek-V4의 희소 어텐션 아키텍처 혁신

2026년 6월 06일

DeepSeek-V4의 Sparse Attention 구조와 학습 방법

2026년 6월 06일

MoE 스케일링과 Sparsity의 법칙

2026년 6월 06일

RLVR과 에이전트 포스트트레이닝

2026년 6월 06일

토큰의 순례: 트랜스포머의 생성 과정

2026년 6월 05일

MoE 아키텍처와 RLVR 패러다임 전환 (2025)

2026년 6월 05일

DeepSeek 오픈 전략 (2025)

2026년 6월 03일

희소 어텐션을 배우려면 역설적으로 밀집 어텐션이 먼저 있어야 한다

2026년 6월 03일

MoE의 expert는 도메인 전문가가 아니라 희소하게 호출되는 모듈이다

2026년 6월 03일

RLVR (Reinforcement Learning with Verifiable Rewards)

2026년 6월 03일

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태그: deepseek

AI 아키텍처 혁신이 성능 개선의 주요 동력이 되고 있다

중국 AI의 pre-training 경쟁력이 post-training으로 확장되는 중이다

Pre-training 단계에서 long-context를 통합하는 것은 에이전트의 복잡성을 확장하는 핵심 요소다

Post-training이 AI 모델 경쟁의 핵심 무대가 되고 있다 — Pre-training 동등 시대의 도래

Sparse Attention은 from-scratch 학습이 가능하다 — DeepSeek-V4가 증명한 교훈

DeepSeek의 from-scratch sparse attention 정면 돌파는 기술적 한계를 극복하는 데 암묵지가 필수적임을 보여준다

딥시크 V4 아키텍처 개요

DeepSeek-V4: 아키텍처 혁신을 통한 효율적 장문 처리

DeepSeek-V4의 Sparse Attention과 아키텍처 혁신

에이전트 시대의 Long-Context 효율은 아키텍처 혁신에서 나온다 — DeepSeek-V4 Sparse Attention의 함의

AI 모델 경쟁은 pre-training의 기술적 우위에서 post-training의 제품 완성도로 옮겨가고 있다

DeepSeek-V4의 Sparse Attention은 from-scratch 학습의 고난을 극복한 사례이다

제한된 자원이 혁신을 강제했다 — 중국 AI가 오픈 프런티어를 선도한 역설

긴 컨텍스트의 중요성이 문서 처리에서 에이전트 작업의 복잡성으로 확장되었다

MoE는 선택이 아닌 필수가 되었다 — 희소성과 연산 배수의 법칙

고통이 혁신을 낳는다 — DeepSeek-V4의 학습 불안정성이 드러낸 정면돌파의 가치

AI 모델 경쟁이 pre-training에서 post-training으로 무게중심이 이동하고 있다

희소 어텐션을 처음부터 학습하는 데 성공한 것은 AI 아키텍처 연구의 중대한 이정표다

DeepSeek-V4의 Sparse Attention은 학습 불안정성이라는 보이지 않는 비용을 드러낸다

MoE와 RLVR로 대표된 2025년 AI 패러다임 전환

DeepSeek-V4 아키텍처 혁신

DeepSeek-V4의 세 가지 아키텍처 혁신: Sparse Attention, mHC, Muon Optimizer

DeepSeek-V4의 희소 어텐션 아키텍처 혁신

DeepSeek-V4의 Sparse Attention 구조와 학습 방법

MoE 스케일링과 Sparsity의 법칙

RLVR과 에이전트 포스트트레이닝

토큰의 순례: 트랜스포머의 생성 과정

MoE 아키텍처와 RLVR 패러다임 전환 (2025)

DeepSeek 오픈 전략 (2025)

희소 어텐션을 배우려면 역설적으로 밀집 어텐션이 먼저 있어야 한다

MoE의 expert는 도메인 전문가가 아니라 희소하게 호출되는 모듈이다

RLVR (Reinforcement Learning with Verifiable Rewards)

Sparse Attention (희소 어텐션)