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© 2026 PLINKFEED — AI가 선별한 IT 기술 뉴스

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AI-ML

AI / ML — AI가 선별한 아티클

5·ai-ml·분석·요즘IT·2026. 06. 29.

AI 쓰는데 왜 생산성은 10%밖에 늘지 않을까?

AI 도입 후 생산성이 10%밖에 증가하지 않는 이유와 극복 방안을 다룬 기사입니다.

The article explores why productivity increases only by 10% despite AI adoption and ways to overcome this gap.

#ai#productivity#data#statistics#case studies
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7·ai-ml·기타·요즘IT·2026. 06. 29.

GPT-5.6 ‘제한 공개’ 사건의 전말

GPT-5.6의 제한 공개 사건과 그 배경을 다룬 기사입니다.

The article discusses the restricted release of GPT-5.6 and its background.

#gpt-5.6#openai#anthropic#preamble#geopolitics
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7·ai-ml·기타·MIT Tech Review·2026. 06. 29.

Agent confidence on the technical frontier

AI 투자 증가와 함께 기업들이 전략적 목표에 맞게 AI 프로젝트를 조정할 때가 다가오고 있다.

AI investment is booming, with 2026 seen as a critical year for aligning AI projects with business goals.

#ai#gartner
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7·ai-ml·사례연구·InfoQ·2026. 06. 29.

Inside Target’s LLM-Based System for Semantic Matching in Marketing Forecast Pipelines

타겟은 LLM 기반 시스템을 구축하여 마케팅 예측 효율성을 개선했습니다.

Target built an LLM-based system to enhance marketing forecasting efficiency.

#llm#embeddings#vector search#generative ai#feedback loop
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8·ai-ml·기타·r/MachineLearning·2026. 06. 29.

Cerebras OpenAI deal capacity has effectively killed the waitlist for everyone else [D]

Cerebras의 OpenAI 계약으로 대부분의 API 용량이 사라져 중소 AI 스타트업은 대기 중이다.

Cerebras' deal with OpenAI has effectively removed API access for smaller AI startups.

#cerebras#openai#asic#inference#latency
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6·ai-ml·분석·r/MachineLearning·2026. 06. 29.

EML Trees are Universal Approximators [R]

EML 트리는 모든 기본 함수를 근사할 수 있는 보편적인 방법으로 증명되었습니다.

EML trees are proven to be universal approximators for all elementary functions.

#eml#polynomials#hyperbolic tangent#unity#sign-based decompositions
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5·ai-ml·기타·r/MachineLearning·2026. 06. 29.

What do you think of Recursive Self Improvement ? [D]

재귀 자기 개선에 대한 논의 및 박사 주제로의 가능성 탐색.

Discussion on Recursive Self Improvement and its potential as a PhD topic.

#recursive#self-improvement#iclr
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8·ai-ml·릴리즈·r/MachineLearning·2026. 06. 29.

Google's Agentic Peer-Reviewer Handled ~10K Papers at ICML/STOC — Formal Research Paper Now Out [R]

구글의 에이전틱 AI 동료 검토자가 1만 편의 논문을 처리했습니다.

Google deployed an agentic AI peer-reviewer that handled ~10K papers.

#ai#machinelearning#peerreview#automatedreview#research
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5·ai-ml·기타·r/MachineLearning·2026. 06. 29.

I made a quiz that tells you which LLM you align with most, based on personality and values research across 15 models [R]

15가지 LLM의 가치와 성격에 따른 퀴즈 결과를 제공하는 플랫폼을 소개합니다.

A platform that offers quiz results based on the values and personality of 15 LLMs.

#grok#gpt-4o#llama#glms#llm
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7·ai-ml·분석·r/MachineLearning·2026. 06. 29.

RAGless: Q-Q retrieval with score aggregation for closed-domain FAQ [P]

RAGless는 폐쇄 도메인 FAQ용 Q-Q 매칭 기반의 정보 검색 시스템입니다.

RAGless is a Q-Q matching based retrieval system for closed-domain FAQs.

#llm#retrieval#dpr#embedding#score aggregation
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7·ai-ml·분석·Dev.to·2026. 06. 29.

How We Reduced Our LLM API Costs by 60%: What Actually Worked

LLM API 비용을 60% 줄인 효과적인 기법을 소개합니다.

This article shares effective techniques to reduce LLM API costs by 60%.

#llm#api#django#middleware#token
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6·ai-ml·튜토리얼·Dev.to·2026. 06. 29.

Building Multi-Agent Systems with Python: Orchestration Patterns That Work

Python으로 자율 AI 에이전트를 구축하는 방법에 대한 안내.

A guide on building autonomous AI agents using Python.

#python#llm#react#vector db#knowledge graph
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6·ai-ml·분석·Dev.to·2026. 06. 29.

smolagents Is Powerful Because It Runs Code. That Is Also the Boundary.

smolagents는 Python 코드를 사용하여 작업을 수행하는 코드 에이전트를 지원하는 라이브러리입니다.

smolagents is a library supporting code agents that express actions using Python code.

#python#transformers#huggingface#langchain#mcp
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5·ai-ml·분석·GeekNews·2026. 06. 29.

Tokenmaxxing은 죽었다, Tokenmaxxing 만세

Tokenmaxxing의 무의미한 비용과 역할에 대한 논의.

Discussion on the meaningless costs and roles of Tokenmaxxing.

#token#ai#meta#performance#evaluation
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7·ai-ml·릴리즈·GeekNews·2026. 06. 28.

아시아 AI 스타트업들, Anthropic Mythos 대체 모델 출시

아시아 AI 스타트업들이 Anthropic의 Mythos 모델을 대체할 새로운 모델을 출시했다.

Asian AI startups launch new models to replace Anthropic's Mythos.

#mythos#fable5#fugu#tulongfeng#yitianzhen#sakanaai#360
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6·ai-ml·기타·The Verge·2026. 06. 28.

Suno launches Spark incubator program to feed independent artists to its AI machine

Suno는 독립 아티스트를 지원하는 Spark 인큐베이터 프로그램을 출시했다.

Suno launched the Spark incubator program to support independent artists.

#ai#suno#artists#mentorship#grants
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5·ai-ml·기타·r/MachineLearning·2026. 06. 28.

Evaluating long-term memory limits in stateless LLM chatbots — feedback needed [D]

상태 없는 LLM 챗봇의 장기 기억 한계를 평가하는 연구 프로젝트.

Research project evaluating long-term memory limits in stateless LLM chatbots.

#llm#stateless#memory#chatbot#recall
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6·ai-ml·분석·The New Stack·2026. 06. 28.

“Bring it to our shop”: Workday’s pitch for keeping AI agents close to your most valuable data

Workday는 AI 에이전트를 데이터 가까이에 두는 것을 제안합니다.

Workday suggests keeping AI agents close to your valuable data.

#workday#ai#hr#data
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6·ai-ml·분석·Dev.to·2026. 06. 28.

Evaluating Large Language Models: The Overfitting Problem

LLM의 과적합 문제를 다루는 중요한 기사입니다.

An important article addressing the overfitting issue in LLM evaluation.

#llm#rag#torch#python
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6·ai-ml·튜토리얼·Dev.to·2026. 06. 28.

Token Counting Done Right: Stop Using tiktoken for Claude

tiktoken을 사용하지 않고 Claude의 정확한 토큰 수를 세는 방법을 설명합니다.

Describes the correct way to count tokens for Claude without using tiktoken.

#tiktoken#claude#anthropic#sdk#typescript
요약 보기원문 →
6·ai-ml·튜토리얼·Dev.to·2026. 06. 28.

The Ten Levels of AI Skill Construction - From Prompt to Business Closure System

AI 에이전트 스킬 구성의 10단계를 정리한 글입니다.

An article outlining ten levels of AI skill construction.

#ai#markdown#workflow#prototyping#enterprise
요약 보기원문 →
6·ai-ml·사례연구·Dev.to·2026. 06. 28.

MemoCode AI – Building an Enterprise AI Agent with Persistent Memory

MemoCode AI는 지속적인 메모리를 가진 AI 소프트웨어 엔지니어링 어시스턴트입니다.

MemoCode AI is an AI software engineering assistant with persistent memory.

#ai#memory#software#coding#web
요약 보기원문 →
6·ai-ml·튜토리얼·r/MachineLearning·2026. 06. 28.

I shrank a transformer until every number fitted on the screen and made the weights editable [R]

사용자가 손으로 만든 미니멀한 트랜스포머 모델을 소개합니다.

The user introduces a minimal transformer model built from scratch.

#transformer#llm#html#matrix#embedding
요약 보기원문 →
6·ai-ml·기타·r/MachineLearning·2026. 06. 28.

NagaTranslate: Building a translation and voice pipeline for low-resource Nagaland creoles (Whisper, VITS, LLMs) [P]

NagaTranslate는 저자원 나가 언어를 위한 번역 및 음성 파이프라인 구축을 목표로 한다.

NagaTranslate aims to build a translation and voice pipeline for low-resource Nagaland languages.

#llm#nllb#whisper#vits#nlp
요약 보기원문 →
7·ai-ml·분석·Dev.to·2026. 06. 28.

When Your AI API Budget Blew Up: Multi-Provider Routing

AI API 사용 비용 폭등 문제 해결을 위한 다중 제공자 라우팅 방식의 필요성.

The need for multi-provider routing to tackle unexpected costs in AI API usage.

#python#requests#api#chatbot#automation
요약 보기원문 →
4·ai-ml·기타·r/programming·2026. 06. 28.

Neural Sort in Python Using Gumbel-Sinkhorn Networks

Gumbel-Sinkhorn 네트워크를 이용한 파이썬 Neural Sort에 대한 기사입니다.

Article on implementing Neural Sort in Python using Gumbel-Sinkhorn networks.

#gumbel-sinkhorn#neural network#python
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7·ai-ml·분석·GeekNews·2026. 06. 27.

오픈 웨이트 LLM과 폐쇄형 LLM의 격차

오픈 웨이트 LLM이 폐쇄형 LLM과의 성능 격차를 2026년까지 줄일 것으로 예상된다.

Open-weight LLM is expected to close the performance gap with closed LLMs by 2026.

#llm#open-weight#closed-llm#performance#artificial-intelligence
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7·ai-ml·분석·GeekNews·2026. 06. 27.

AI가 RFIC 설계의 “흑마술”을 배우다

AI가 RFIC 설계에 강화학습을 활용하여 새로운 접근 방식을 제시한다.

AI leverages reinforcement learning to introduce new approaches in RFIC design.

#reinforcement learning#rfic#circuit design#topology#wireless technology
요약 보기원문 →
5·ai-ml·기타·r/MachineLearning·2026. 06. 27.

Do we still need to study algorithms now that AI writes most of our code? [D]

AI가 대부분의 코드를 작성하는 지금, 알고리즘 학습의 필요성에 대한 질문.

With AI writing most code, the necessity of studying algorithms is questioned.

#ai#algorithms#data structures#programming#machine learning
요약 보기원문 →
7·ai-ml·분석·r/MachineLearning·2026. 06. 27.

Benchmarking Self-Hosted Gemma 2 9B vs. Frontier APIs: The FP8 Quantization Prefill Tax and VRAM Realities on an NVIDIA L4 [P]

Gemma 2 9B와 FP8 변종의 성능을 비교한 실제 LLM 벤치마크 분석.

Benchmark analysis of Gemma 2 9B vs. FP8 variant focusing on LLM performance trade-offs.

#gemma#fp8#nvidia#vllm#llm
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