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태그: pre-training
19건의 항목
2026년 6월 10일
강화학습은 지능을 무에서 창조하는 것이 아니라 희박한 추론 확률을 기하급수적으로 증폭시키는 트리거다
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
DeepSeek-V4의 Sparse Attention과 아키텍처 혁신
2026년 6월 07일
스케일링 이후의 연구 패러다임 전환
2026년 6월 07일
스케일링 패러다임의 전환과 연구 돌파구의 필요성
2026년 6월 06일
Long-Context Pre-training은 에이전트 시스템의 복잡성과 비용 구조를 근본적으로 결정한다
2026년 6월 06일
LLM의 추론 능력은 pre-training에서 이미 학습되며, RL은 묻힌 패턴을 끌어올리는 촉매제다
2026년 6월 06일
RL은 새로운 능력을 창조하는 것이 아니라 pre-training의 atomic skill을 조합하는 능력을 학습시킨다
2026년 6월 06일
연구의 시대 — Pre-training 스케일링의 한계와 새 패러다임
2026년 6월 06일
AI 모델 빈티지(Vintage) 이론: 데이터 수확 시점이 결정하는 모델 세대
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
강화 학습을 통한 LLM 추론 능력 발현 메커니즘
2026년 6월 05일
프리트레이닝은 탐색 공간을 압축하고, 강화 학습은 그 안에서 추론 패턴을 증폭시킨다
2026년 6월 05일
Pre-training 스케일링의 한계와 Post-training 패러다임의 전환
2026년 6월 03일
프리트레이닝 스케일링 법칙의 새로운 지평 — Vintage와 Post-training Greenfield
2026년 6월 02일
프리트레이닝은 탐색 공간을 접고, RL은 올바른 패턴의 확률을 기하급수적으로 올린다
2026년 6월 02일
강화 학습은 새 능력을 가르치지 않는다 — 프리트레이닝에 묻혀 있던 추론을 꺼내는 것이다