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© 2026 PLINKFEED — AI가 선별한 IT 기술 뉴스

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r/MachineLearning

AI가 선별한 아티클

5·frontend·기타·r/MachineLearning·2026. 05. 26.

Added a Chrome Dino-style game to my research tool's pipeline wait screen driven by real SSE events [P]

SSE 이벤트에 의해 구동되는 게임을 ScholarScout의 대기 화면에 추가했습니다.

Added a Chrome Dino-style game to the ScholarScout wait screen driven by real SSE events.

#javascript#canvas#sse#animations#k-means
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5·ai-ml·기타·r/MachineLearning·2026. 05. 26.

[D] Dlib or pytorch to CNN? [D]

딥러닝 CNN 모델 개발을 위한 Dlib과 PyTorch에 관한 질문입니다.

User seeks advice on using Dlib or PyTorch for developing a CNN model.

#pytorch#dlib#cnn#google colab#machine learning
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6·other·기타·r/MachineLearning·2026. 05. 26.

[P] Built a portable GPU ISA after reading too many architecture manuals [P]

WAVE라는 이식 가능한 GPU ISA를 구축한 이야기.

Story of building a portable GPU ISA called WAVE.

#nvidia#ptx#amd#metal#pytorch#hip#sycl
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4·ai-ml·기타·r/MachineLearning·2026. 05. 26.

[D] Where do you go for serious AI research discussion online? [D]

진지한 AI 연구 논의를 위한 커뮤니티를 찾고 있습니다.

Looking for communities focused on serious AI research discussions.

#ml#ai#ssl#training#research
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5·ai-ml·기타·r/MachineLearning·2026. 05. 26.

Already 11 000 submissions for EMNLP? [D]

EMNLP에 제출된 논문 수가 지난해보다 급증했습니다.

EMNLP submissions have surged to 11,000, up from 8,000 last year.

#emnlp#conference#submissions#machinelearning
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6·ai-ml·기타·r/MachineLearning·2026. 05. 25.

Aiki my local Wikipedia Retrieval-Augmented Generation system [R]

Aiki는 로컬에서 위키피디아와 채팅할 수 있는 툴입니다.

Aiki is a lightweight tool for chatting with Wikipedia locally.

#tf-idf#cosine similarity#llm#wikipedia#retrieval-augmented
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7·ai-ml·분석·r/MachineLearning·2026. 05. 25.

The famous METR AI time horizons graph contains numerous severe errors [D]

METR AI 그래프에 심각한 오류가 있다고 비판하는 글이다.

A critique highlights serious errors in the METR AI graph's data reliability.

#metr#benchmark#data#ai#research
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6·ai-ml·기타·r/MachineLearning·2026. 05. 25.

DCGAN inference on a microcontroller: 12.6M parameters, 512KB SRAM, 26-second generation, pure C [P]

RISC-V 마이크로컨트롤러에서 DCGAN을 구현하여 64x64 고양이 얼굴을 생성합니다.

Implementing DCGAN on a RISC-V microcontroller to generate 64x64 cat faces.

#risc-v#dcgan#quantum#c#sd card
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6·ai-ml·기타·r/MachineLearning·2026. 05. 25.

Reconstructing the agent methodology: Decoupling decision-making and execution - open source [P]

Spice는 에이전트의 실행 전 의사결정을 명확히 하는 오픈소스 프로젝트입니다.

Spice is an open-source project clarifying decision-making before agent execution.

#spice#llm#agent#decision-making#open-source
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8·ai-ml·릴리즈·r/MachineLearning·2026. 05. 25.

𝐃𝐞𝐥𝐭𝐚 𝐀𝐭𝐭𝐞𝐧𝐭𝐢𝐨𝐧 𝐑𝐞𝐬𝐢𝐝𝐮𝐚𝐥𝐬 [R]

델타 주의 잔차가 출시되어 깊은 레이어에서 라우팅 붕괴를 개선합니다.

Delta Attention Residuals are released to improve routing collapse in deep layers.

#attention#residuals#delta#deep learning#model tuning
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3·other·기타·r/MachineLearning·2026. 05. 25.

Anyone heard from ICML about Oral decisions yet? [D]

ICML에서 구술 발표 결과를 기다리는 논문에 대한 질문입니다.

A user inquires about oral presentation decisions from ICML after receiving a spotlight.

#icml#machine learning#spotlight#oral presentation#notification
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5·ai-ml·기타·r/MachineLearning·2026. 05. 25.

Call for Papers - Workshop on Efficient Reasoning at COLM 2026 [R]

효율적 추론 관련 워크숍이 COLM 2026에서 개최됩니다.

A workshop on Efficient Reasoning will be held at COLM 2026.

#efficient reasoning#ml#algorithms#healthcare#robustness
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6·other·기타·r/MachineLearning·2026. 05. 25.

Best architecture for seamless Bilingual TTS? (Azure / English + Korean) [D]

이 글은 이중 언어 TTS 구현 시 발생하는 문제와 해결 방안을 논의합니다.

The article discusses challenges and solutions for implementing bilingual TTS.

#azure#cognitive services#ssml#react native#python
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5·ai-ml·기타·r/MachineLearning·2026. 05. 25.

Are ICML workshops worth attending? [D]

ICML 2026 워크숍 참석 가치에 대한 질문

Questioning the value of attending ICML 2026 workshops.

#icml#conference#workshops#poster sessions#talks
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5·ai-ml·기타·r/MachineLearning·2026. 05. 25.

Call for Papers - Workshop on Unlearning and Model Editing U&ME at ECCV 2026 [R]

ECCV 2026에서 진행되는 U&ME 워크숍에 대한 논문 제출 호출.

Call for papers for the U&ME workshop at ECCV 2026.

#unlearning#model editing#model compression#domain adaptation#computer vision
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5·ai-ml·기타·r/MachineLearning·2026. 05. 25.

If you use NVIDIA Isaac Sim for reinforcement learning, do you use Isaac Lab with it? Just want to get a sense of what the status quo is. [D]

NVIDIA Isaac Sim과 Isaac Lab의 사용에 대한 고민과 경험 공유.

Discussion on the challenges and experiences using NVIDIA Isaac Sim and Isaac Lab.

#nvidia#isaac sim#isaac lab#ppo#reinforcement learning
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6·other·기타·r/MachineLearning·2026. 05. 25.

Sponsio: Deterministic Contract Layer for LLM Agents [P]

Sponsio는 LLM 에이전트의 도구 호출 경계를 규칙 기반으로 관리하는 계약 레이어를 제공합니다.

Sponsio provides a contract layer to manage tool call boundaries for LLM agents using rule-based enforcement.

#langgraph#yaml#temporal#sponsio#otel
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5·cloud·기타·r/MachineLearning·2026. 05. 25.

Please help with tensor dock [d]

사용자가 tensor dock에서 GPU 클라우드 PC를 배포하는 데 어려움을 겪고 있습니다.

User is struggling to deploy a cloud PC on tensor dock for GPU benchmarking.

#tensor dock#gpu#rtx 4090#rtx 5090#cloud pc
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5·ai-ml·기타·r/MachineLearning·2026. 05. 24.

"AI solved one of math's greatest challenges, but it cannot add two numbers reliably?!" [D]

AI가 수학의 큰 도전을 해결했지만, 여전히 숫자를 정확히 더하지 못한다는 논의입니다.

AI solved a major math challenge but still fails to add numbers reliably, sparking discussion.

#ai#math#machine learning
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5·other·기타·r/MachineLearning·2026. 05. 24.

MergeNB: An intuitive merge conflict resolver built for Jupyter notebooks in VS Code [P]

MergeNB는 VS Code에서 Jupyter 노트북을 위한 직관적인 병합 충돌 해결 도구입니다.

MergeNB is an intuitive merge conflict resolver for Jupyter notebooks in VS Code.

#git#vscode#jupyter#mergetool#nbdime
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6·ai-ml·분석·r/MachineLearning·2026. 05. 24.

How do ML practitioners select hyperparameters, architectures, etc for self-supervised representation learning when the loss is non-monotonic? [D]

비모니토닉 손실에서 자기지도 표현 학습을 위한 하이퍼파라미터 선택 방법에 관한 논의.

Discussion on selecting hyperparameters for self-supervised learning with non-monotonic loss.

#byol#jepa#data2vec#rankme#barlow twins
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6·ai-ml·기타·r/MachineLearning·2026. 05. 24.

Thermocompute constant time inference [P]

Thermocompute는 기계 학습을 빠르게 만드는 새로운 기술입니다.

Thermocompute is a new technology that makes machine learning faster.

#machinelearning#thermocompute
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5·backend·기타·r/MachineLearning·2026. 05. 24.

Working on a cgo-free CUDA binding in Go for ML stuff Week 3 - open source [P]

Go에서 cgo 없이 CUDA 바인딩을 구현하는 초기 단계 프로젝트에 대한 이야기입니다.

A beginner's project on implementing CUDA bindings in Go without cgo.

#cuda#golang#purego#ml#gpu
요약 보기원문 →
6·ai-ml·릴리즈·r/MachineLearning·2026. 05. 24.

PapersWithCode new features - week 1 [P]

PapersWithCode의 새로운 기능들이 소개되었습니다.

New features of PapersWithCode have been introduced.

#paperswithcode#huggingface#automatic speech recognition#word error rate#inverse real-time factor
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7·ai-ml·분석·r/MachineLearning·2026. 05. 23.

Per-pixel bounding-box regression + DBSCAN for handwritten word detection - visual walkthrough of WordDetectorNet [P]

WordDetectorNet은 픽셀별 경계 상자 회귀 및 DBSCAN을 이용한 손글씨 단어 탐지 모델입니다.

WordDetectorNet uses per-pixel bounding box regression and DBSCAN for handwritten word detection.

#resnet18#dbscan#iou#segmentation#boundingbox
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6·ai-ml·분석·r/MachineLearning·2026. 05. 23.

I fine-tuned an LLM to be C-3PO to test which training data format works best for persona injection [P]

C-3PO처럼 행동하도록 LLM을 미세 조정한 실험 결과를 다룹니다.

The article discusses fine-tuning an LLM to behave like C-3PO and testing different training data formats.

#llm#chatbot#fine-tuning#lora#machinelearning
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6·ai-ml·기타·r/MachineLearning·2026. 05. 23.

pipeline is really slow - consulting [D]

로봇을 위한 모방 학습의 느린 파이프라인 최적화 문제.

Optimization issues in a slow pipeline for imitation learning in robotics.

#pytorch#resnet18#dit#zarr#nvidia#cuda#gpu
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6·ai-ml·기타·r/MachineLearning·2026. 05. 23.

Hebbian architecture AI model [R]

Hebbian 아키텍처 AI 모델의 실험 결과를 소개합니다.

Results of an AI model using Hebbian architecture are presented.

#hebbian#neural networks#cifar10#gpu#machine learning
요약 보기원문 →
5·ai-ml·분석·r/MachineLearning·2026. 05. 23.

Alignment: Higher order prioritizing over constraints [R]

이 글은 기계의 의미 정렬 및 제약 조건 우선 순위에 대해 논의합니다.

The article discusses machine alignment and prioritization over constraints.

#transformer#alignment#clarity seeking#constraints#statistical system
요약 보기원문 →
6·ai-ml·기타·r/MachineLearning·2026. 05. 23.

Is personalized AI memory actually a problem worth solving or am I just coping[D]

개인화된 AI 기억이 실제 해결해야 할 문제인지에 대한 질문입니다.

Is personalized AI memory a real problem worth solving?

#llm#chatgpt#claude#memory#cognitive
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