태그: moe

2026년 6월 16일

MoE와 선형 어텐션의 결합이 의미하는 진짜 전략

2026년 6월 11일

Kimi K2

2026년 6월 07일

기초로 돌아가 원리를 이해하는 것이 급변하는 AI 시대의 진정한 면역력이다

2026년 6월 07일

모델 아키텍처와 하드웨어는 공진화한다 — NVL72가 MoE 거대 모델을 가능하게 하였다

2026년 6월 07일

MoE Sparsity가 추론 경제성을 결정하는 핵심 변수다

2026년 6월 07일

딥시크 V4 아키텍처 개요

2026년 6월 07일

DeepSeek-V4의 Sparse Attention과 아키텍처 혁신

2026년 6월 07일

현대 LLM 추론의 시간 분해와 최적화

2026년 6월 07일

원리를 생각하는 프롬프팅

2026년 6월 07일

토큰의 순례: 트랜스포머의 Autoregressive 생성 과정

2026년 6월 06일

MoE는 선택이 아닌 필수가 되었다 — 희소성과 연산 배수의 법칙

2026년 6월 06일

MoE와 Sparse Attention은 모델 아키텍처 그 이상으로 GPU 서빙 경제학의 핵심이다

2026년 6월 06일

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

2026년 6월 06일

MoE와 RLVR로 대표된 2025년 AI 패러다임 전환

2026년 6월 06일

토큰 순례 비유: 트랜스포머 아키텍처의 추상적 이해

2026년 6월 06일

토큰의 순례: 트랜스포머의 생성 과정

2026년 6월 05일

DeepSeek 오픈 전략 (2025)

2026년 6월 03일

배치 크기가 LLM 서빙의 compute-bound와 memory-bound를 결정한다

2026년 6월 03일

MoE의 expert는 도메인 전문가가 아니라 희소하게 호출되는 모듈이다

2026년 6월 02일

MoE의 희소성이 1조 파라미터 모델을 압축 가능하게 만든다

2026년 6월 02일

MoE 양자화를 통한 모델 경량화

2026년 6월 02일

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태그: moe

MoE와 선형 어텐션의 결합이 의미하는 진짜 전략

Kimi K2

기초로 돌아가 원리를 이해하는 것이 급변하는 AI 시대의 진정한 면역력이다

모델 아키텍처와 하드웨어는 공진화한다 — NVL72가 MoE 거대 모델을 가능하게 하였다

MoE Sparsity가 추론 경제성을 결정하는 핵심 변수다

딥시크 V4 아키텍처 개요

DeepSeek-V4의 Sparse Attention과 아키텍처 혁신

현대 LLM 추론의 시간 분해와 최적화

원리를 생각하는 프롬프팅

토큰의 순례: 트랜스포머의 Autoregressive 생성 과정

MoE는 선택이 아닌 필수가 되었다 — 희소성과 연산 배수의 법칙

MoE와 Sparse Attention은 모델 아키텍처 그 이상으로 GPU 서빙 경제학의 핵심이다

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

MoE와 RLVR로 대표된 2025년 AI 패러다임 전환

토큰 순례 비유: 트랜스포머 아키텍처의 추상적 이해

토큰의 순례: 트랜스포머의 생성 과정

DeepSeek 오픈 전략 (2025)

배치 크기가 LLM 서빙의 compute-bound와 memory-bound를 결정한다

MoE의 expert는 도메인 전문가가 아니라 희소하게 호출되는 모듈이다

MoE의 희소성이 1조 파라미터 모델을 압축 가능하게 만든다

MoE 양자화를 통한 모델 경량화

Kimi K2 (Moonshot)