태그: scaling

2026년 6월 12일

병렬 에이전트 운영의 핵심은 승인 비용의 제거에 있다

2026년 6월 07일

AI는 교사의 기록 부담을 덜어주고 탐구 기반 교육의 스케일업을 가능하게 할 수 있다

2026년 6월 07일

Bitter Lesson의 교훈은 여전히 유효하다 — 스케일링이 창발을 만든다

2026년 6월 07일

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

2026년 6월 07일

데이터 스케일링이 VLA의 가장 큰 병목이다 — 텔레오퍼레이션과 시뮬레이션의 한계

2026년 6월 07일

모델 크기와 추론 인프라는 동시에 진화한다 — 하드웨어 그림자로서의 AI

2026년 6월 07일

예언적 교육학의 붕괴를 헤징하라 — AI 시대의 교육 혁신은 이미 레지오 에밀리아에 있었다

2026년 6월 07일

스케일링 논쟁은 학문적 문제가 아니라 경제·안보 문제가 되었다

2026년 6월 07일

스케일링만으로는 AGI에 도달할 수 없다 — 연구 패러다임의 전환이 필요하다

2026년 6월 07일

AI 과학 가속화 패러다임 — Verifiable Reward 기반 도메인 확장

2026년 6월 07일

스케일링에서 연구의 시대로 — AI 패러다임 전환

2026년 6월 07일

언러닝-러닝 프레임워크 (Unlearn-Learn Framework)

2026년 6월 06일

기본에 충실한 AI 개발이 창조적 혁신보다 더 큰 차이를 만든다

2026년 6월 06일

MoE는 더 이상 선택이 아닌 필수 아키텍처가 되었다 — sparsity와 compute multiplier의 scaling law가 이를 증명한다

2026년 6월 06일

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

2026년 6월 06일

스케일링의 시대가 끝났다는 선언은 연구의 새로운 방향을 제시한다

2026년 6월 06일

스케일링 논쟁은 기술을 넘어 경제·안보 문제로 확장되었다 — AI 연구 담론의 지형 변화

2026년 6월 06일

스케일링의 시대는 끝나고 연구의 시대가 왔다

2026년 6월 06일

스케일링의 시대가 끝난 것이 아니라, 새로운 연구적 돌파구가 필요하다

2026년 6월 06일

스케일링의 시대는 끝났다 — 이제 연구의 시대가 필요하다

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

RL 환경 스케일링 (Environment Scaling in RL)

2026년 6월 06일

스케일링 이후의 연구 패러다임

2026년 6월 06일

일리야 수츠케버 (Ilya Sutskever)

2026년 6월 05일

AI는 교사가 아리아드네의 실 역할을 하는 것을 도와 프로젝트 교육학의 스케일업 문제를 해결할 수 있다

2026년 6월 05일

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

2026년 6월 03일

지금은 속도가 아니라 가속도가 증가하는 구간이다

2026년 6월 03일

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태그: scaling

병렬 에이전트 운영의 핵심은 승인 비용의 제거에 있다

AI는 교사의 기록 부담을 덜어주고 탐구 기반 교육의 스케일업을 가능하게 할 수 있다

Bitter Lesson의 교훈은 여전히 유효하다 — 스케일링이 창발을 만든다

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

데이터 스케일링이 VLA의 가장 큰 병목이다 — 텔레오퍼레이션과 시뮬레이션의 한계

모델 크기와 추론 인프라는 동시에 진화한다 — 하드웨어 그림자로서의 AI

예언적 교육학의 붕괴를 헤징하라 — AI 시대의 교육 혁신은 이미 레지오 에밀리아에 있었다

스케일링 논쟁은 학문적 문제가 아니라 경제·안보 문제가 되었다

스케일링만으로는 AGI에 도달할 수 없다 — 연구 패러다임의 전환이 필요하다

AI 과학 가속화 패러다임 — Verifiable Reward 기반 도메인 확장

스케일링에서 연구의 시대로 — AI 패러다임 전환

언러닝-러닝 프레임워크 (Unlearn-Learn Framework)

기본에 충실한 AI 개발이 창조적 혁신보다 더 큰 차이를 만든다

MoE는 더 이상 선택이 아닌 필수 아키텍처가 되었다 — sparsity와 compute multiplier의 scaling law가 이를 증명한다

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

스케일링의 시대가 끝났다는 선언은 연구의 새로운 방향을 제시한다

스케일링 논쟁은 기술을 넘어 경제·안보 문제로 확장되었다 — AI 연구 담론의 지형 변화

스케일링의 시대는 끝나고 연구의 시대가 왔다

스케일링의 시대가 끝난 것이 아니라, 새로운 연구적 돌파구가 필요하다

스케일링의 시대는 끝났다 — 이제 연구의 시대가 필요하다

연구의 시대 — Pre-training 스케일링의 한계와 새 패러다임

지속 학습과 포스트 스케일링 패러다임

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

RL 환경 스케일링 (Environment Scaling in RL)

스케일링 이후의 연구 패러다임

일리야 수츠케버 (Ilya Sutskever)

AI는 교사가 아리아드네의 실 역할을 하는 것을 도와 프로젝트 교육학의 스케일업 문제를 해결할 수 있다

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

지금은 속도가 아니라 가속도가 증가하는 구간이다

METR 시간 지평(Time Horizon) — 인간 업무 단위로 본 AI 능력