태그: post-training

2026년 6월 07일

LLM의 어처구니없는 실수는 벤치마크 최적화의 결과다 — 진정한 일반화는 환경 설계의 문제

2026년 6월 07일

중국 AI의 pre-training 경쟁력이 post-training으로 확장되는 중이다

2026년 6월 07일

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

2026년 6월 07일

RLVR은 에이전트 학습의 새로운 패러다임이다 — 최종 결과물 평가만으로 도구 사용 능력을 배운다

2026년 6월 07일

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

2026년 6월 07일

LLM 추론을 위한 온-정책 강화 학습

2026년 6월 07일

MoE와 RLVR의 결합: 2025년 AI 발전의 두 축

2026년 6월 07일

On-Policy 강화 학습의 LLM 추론 메커니즘

2026년 6월 06일

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

2026년 6월 06일

모델 스스로 컨텍스트를 관리하는 능력이 RL을 통해 학습 가능해지고 있다

2026년 6월 06일

RL은 새로운 능력을 창조하는 것이 아니라 pre-training의 atomic skill을 조합하는 능력을 학습시킨다

2026년 6월 06일

RLVR은 기존 능력을 끌어내는 것이 아니라 조합 능력을 부여한다 — 원자적 스킬과 체이닝

2026년 6월 06일

RLVR은 능력을 '발현'시키는 도구가 아니라 '조합'하는 능력을 학습시킨다

2026년 6월 06일

AI 모델 빈티지(Vintage) 이론: 데이터 수확 시점이 결정하는 모델 세대

2026년 6월 06일

MoE와 RLVR로 대표된 2025년 AI 패러다임 전환

2026년 6월 06일

AI Scaling Law 연속성 — Pre-training과 Post-training의 선순환

2026년 6월 06일

AI 모델의 빈티지(Vintage) 이론과 지속적인 Scaling Law

2026년 6월 06일

DeepSeek-V4 아키텍처 혁신

2026년 6월 06일

RL 중심 AI 발전 패러다임과 환경 스케일링 병목

2026년 6월 05일

Kimi K2와 추론 모델의 강화 학습

2026년 6월 05일

MoE 아키텍처와 RLVR 패러다임 전환 (2025)

2026년 6월 05일

강화 학습 기반 LLM 포스트 트레이닝 원리

2026년 6월 05일

Pre-training 스케일링의 한계와 Post-training 패러다임의 전환

2026년 6월 03일

모델 경쟁의 다음 전장은 pre-training이 아니라 post-training과 사업 가치다

2026년 6월 03일

모델이 벤치마크는 잘 풀고 실사용에선 헛발질하는 이유는 환경 제작의 한계다

2026년 6월 03일

RLVR은 기존 능력을 조합하는 능력을 학습시킨다

2026년 6월 03일

프리트레이닝 스케일링 법칙의 새로운 지평 — Vintage와 Post-training Greenfield

2026년 6월 02일

포스트 트레이닝 레시피가 프런티어 랩의 새로운 해자다

2026년 6월 02일

강화 학습은 새 능력을 가르치지 않는다 — 프리트레이닝에 묻혀 있던 추론을 꺼내는 것이다

2026년 6월 02일

MoE 양자화를 통한 모델 경량화

2026년 6월 02일

강화 학습이 LLM 추론 능력을 발현하는 메커니즘

2026년 6월 02일

LLM에서의 강화 학습 — On-Policy 학습과 추론 능력의 부상

2026년 6월 02일

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태그: post-training

LLM의 어처구니없는 실수는 벤치마크 최적화의 결과다 — 진정한 일반화는 환경 설계의 문제

중국 AI의 pre-training 경쟁력이 post-training으로 확장되는 중이다

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

RLVR은 에이전트 학습의 새로운 패러다임이다 — 최종 결과물 평가만으로 도구 사용 능력을 배운다

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

LLM 추론을 위한 온-정책 강화 학습

MoE와 RLVR의 결합: 2025년 AI 발전의 두 축

On-Policy 강화 학습의 LLM 추론 메커니즘

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

모델 스스로 컨텍스트를 관리하는 능력이 RL을 통해 학습 가능해지고 있다

RL은 새로운 능력을 창조하는 것이 아니라 pre-training의 atomic skill을 조합하는 능력을 학습시킨다

RLVR은 기존 능력을 끌어내는 것이 아니라 조합 능력을 부여한다 — 원자적 스킬과 체이닝

RLVR은 능력을 '발현'시키는 도구가 아니라 '조합'하는 능력을 학습시킨다

AI 모델 빈티지(Vintage) 이론: 데이터 수확 시점이 결정하는 모델 세대

MoE와 RLVR로 대표된 2025년 AI 패러다임 전환

AI Scaling Law 연속성 — Pre-training과 Post-training의 선순환

AI 모델의 빈티지(Vintage) 이론과 지속적인 Scaling Law

DeepSeek-V4 아키텍처 혁신

RL 중심 AI 발전 패러다임과 환경 스케일링 병목

Kimi K2와 추론 모델의 강화 학습

MoE 아키텍처와 RLVR 패러다임 전환 (2025)

강화 학습 기반 LLM 포스트 트레이닝 원리

Pre-training 스케일링의 한계와 Post-training 패러다임의 전환

모델 경쟁의 다음 전장은 pre-training이 아니라 post-training과 사업 가치다

모델이 벤치마크는 잘 풀고 실사용에선 헛발질하는 이유는 환경 제작의 한계다

RLVR은 기존 능력을 조합하는 능력을 학습시킨다

프리트레이닝 스케일링 법칙의 새로운 지평 — Vintage와 Post-training Greenfield

포스트 트레이닝 레시피가 프런티어 랩의 새로운 해자다

강화 학습은 새 능력을 가르치지 않는다 — 프리트레이닝에 묻혀 있던 추론을 꺼내는 것이다

MoE 양자화를 통한 모델 경량화

강화 학습이 LLM 추론 능력을 발현하는 메커니즘

LLM에서의 강화 학습 — On-Policy 학습과 추론 능력의 부상

김성현 (Kim Sunghyun)