LLM의 ‘기억력’을 10배 끌어올리는 기술: 4B 모델로 SOTA를 달성한 QRRanker의 마법 📖 논문: Query-focused and Memory-aware Reranker for Long Context Processing 🖥️ 프로젝트: HuggingFace Paper Page LLM의 컨텍스트 윈도우(Context Window)가 ...

최근 AI 개발자들 사이에서 “RAG(검색 증강 생성)의 끝판왕이 등장했다”는 소문이 돌고 있는 프로젝트가 있습니다. 바로 VectifyAI에서 공개한 PageIndex입니다. 우리가 흔히 알고 있는 RAG 시스템은 문서를 잘게 쪼개고(Chunking), 벡터로 변환하여(Embedding), 벡터 데이터베이스(Vector DB)에 저장한 뒤 유사도를...

🚀 아이폰에서 3초 만에 “보고 그린다”! 온디바이스 멀티모달의 혁신, Mobile-O 분석 📖 논문: https://huggingface.co/papers/2602.20161 🖥️ 프로젝트/Github: https://amshaker.github.io/Mobile-O/ ⚡ The Hook & TL;DR “매달 지불하는 클라우드 GPU...

VLANeXt: 최강의 VLA 모델 구축을 위한 12가지 레시피와 로봇 AI 인프라 최적화 전략 Meta Description: VLANeXt 논문을 통해 로봇 제어를 위한 VLA 모델의 핵심 설계 원칙 12가지를 분석하고, 클라우드 컴퓨팅 인프라 최적화 및 기업용 AI 솔루션 도입 전략을 살펴봅니다. 최근 로보틱스 분야에서는 시각 지능과 ...

[1] Executive Summary: 로보틱스 RL의 게임 체인저 최근 로보틱스 분야에서는 Vision-Language-Action (VLA) 모델의 사전 학습(Pretraining) 기술이 비약적으로 발전하고 있습니다. 하지만 실제 환경에서의 강화학습(Reinforcement Learning)은 여전히 낮은 샘플 효율성과 희소한 보상(Spars...

최근 AI 개발자 커뮤니티를 뜨겁게 달구고 있는 GitHub 저장소가 있습니다. 우리가 매일 사용하는 Cursor, ChatGPT, Claude, Devin 같은 AI 도구들이 사용자의 눈에 보이지 않는 곳에서 어떤 ‘지시’를 받고 있는지 궁금하지 않으신가요? 오늘 소개할 system-prompts-and-models-of-ai-tools는 말 그대...

🚀 이제 아이폰이 직접 보고 그립니다: 온디바이스 통합 멀티모달 Mobile-O의 혁명 현대 AI의 가장 큰 화두는 ‘통합(Unified)’과 ‘효율(Efficiency)’입니다. 하지만 거대 언어 모델(LLM)과 확산 모델(Diffusion Model)을 하나로 합쳐 모바일 기기에서 돌리는 것은 지금까지 불가능에 가까운 영역이었습니다. 과연 AI...

AI 에이전트가 갑자기 ‘멍청’해지는 이유? 이제 ‘맥락 공학(Context Engineering)’이 답입니다 최근 GPT-4o나 Claude 3.5와 같은 최신 모델들은 무려 20만, 100만 토큰이 넘는 방대한 컨텍스트 윈도우(Context Window)를 자랑합니다. 이론상으로는 책 수십 권 분량을 한 번에 기억할 수 있다는 뜻이죠. 하지만...

비디오 추론의 새로운 지평: VBVR(Very Big Video Reasoning) 데이터셋과 시공간 인공지능의 스케일링 법칙 심층 분석 1. 핵심 요약 (Executive Summary) 인공지능 연구의 중심축이 텍스트(LLM)와 정적 이미지(LMM)를 넘어 비디오 추론(Video Reasoning)으로 급격히 이동하고 있습니다. 그간의 비디오 ...

최근 AI 개발 트렌드에서 가장 큰 골칫거리 중 하나는 바로 ‘벡터 데이터베이스(Vector Database)의 복잡성’이었습니다. RAG(검색 증강 생성) 파이프라인 하나를 구축하려 해도, Pinecone 같은 클라우드 서비스를 쓰자니 비용과 네트워크 지연이 걱정되고, Milvus나 Weaviate를 직접 띄우자니 도커(Docker) 컨테이너 관리와...