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© 2026 PLINKFEED — AI가 선별한 IT 기술 뉴스

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#machinelearning

AI가 선별한 아티클

7·ai-ml·기타·Hacker News·2026. 08. 03.·▲ 195💬 75

AirLLM 70B inference with single 4GB GPU

AirLLM은 4GB GPU를 사용하여 70B 모델 추론을 가능하게 합니다.

AirLLM enables 70B model inference using a single 4GB GPU.

#gpu#airllm#inference#machinelearning#deep learning
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7·ai-ml·분석·GeekNews·2026. 07. 28.

Kimi K3 아키텍처 개요와 설계 노트

Kimi K3 아키텍처는 48B에서 2.8T로 확장된 대형 프로덕션 모델이다.

Kimi K3 architecture is a large production model scaled from 48B to 2.8T.

#kimi#latentmoe#machinelearning#deep-learning
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7·ai-ml·분석·Hacker News·2026. 07. 24.·▲ 226💬 28

Flux 3 X Mimic: The Next Generation of Video-Action Models

Flux 3와 Mimic이 결합되어 비디오-액션 모델의 새로운 세대가 선보입니다.

Flux 3 and Mimic introduce the next generation of video-action models.

#flux#mimic#video-action#machinelearning#analytics
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6·other·기타·GeekNews·2026. 07. 20.

Moonshot AI, Kimi K3 수요 급증으로 신규 구독 일시 중단

Moonshot AI의 Kimi K3 수요 급증으로 신규 구독이 일시 중단되었습니다.

Moonshot AI temporarily halts new subscriptions for Kimi K3 due to surging demand.

#gpu#kia#machinelearning#cloud#ai
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7·ai-ml·분석·Dev.to·2026. 07. 17.·▲ 22💬 8

Why RAG gives wrong answers (and how to fix retrieval failures)

RAG 시스템의 오류와 해결 방안을 다룬 게시물입니다.

The article discusses errors in RAG systems and how to fix them.

#rag#python#retrieval#llm#machinelearning
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6·ai-ml·기타·GeekNews·2026. 07. 15.

2026년에 AI를 혐오한다는 것

AI의 사회적·환경적 비용에 대한 우려로 한 머신러닝 전문가가 사용 거부를 선언했습니다.

A machine learning expert rejects AI use due to its social and environmental costs.

#machinelearning#ai#neuralnetworks#sustainability
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7·other·사례연구·Dev.to·2026. 07. 03.

Giving Robotic Dental Surgery a Memory: Building HELPIT on Qwen Cloud

차세대 로봇 치과 수술 시스템 HELPIT이 환자의 기억과 데이터를 통합하여 안전성을 높인다.

HELPIT integrates patient memory and data to enhance the safety of robotic dental surgeries.

#python#robotics#machinelearning#healthcare#dentalimplants
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5·ai-ml·기타·r/MachineLearning·2026. 07. 02.

Has anyone tried this approach with Fast Byte Latent Transformers ? [R]

Fast Byte Latent Transformers와 Mamba 모델의 변환 가능성에 대한 질문.

Question about switching from Fast Byte Latent Transformers to Mamba model.

#transformer#mamba#latent#entropy#machinelearning
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5·ai-ml·기타·r/MachineLearning·2026. 07. 01.

How to describe a model that has higher accuracy with fewer #param and FLOPs? [D]

더 높은 정확성과 적은 파라미터로 모델을 설명하는 방법에 대한 질문입니다.

A question about how to describe a model with higher accuracy and fewer parameters.

#machinelearning#accuracy#parameters#flops
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7·ai-ml·분석·Dev.to·2026. 07. 01.·▲ 25💬 9

Optimizing for Agents with llms.txt

llms.txt를 통한 에이전트 최적화 방법에 대한 논의

Discussion on optimizing agents using llms.txt.

#llm#agents#optimization#ai#machinelearning
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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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6·ai-ml·분석·Dev.to·2026. 06. 29.·▲ 63💬 50

What Actually Happens When You Call an LLM API

LLM API 호출 시 발생하는 실제 과정을 설명하는 글입니다.

This article explains what happens behind the scenes when calling an LLM API.

#llm#api#nlp#machinelearning#prompt
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6·ai-ml·사례연구·r/MachineLearning·2026. 06. 27.

Showcase: Building ML models that "watch" MMA fights and label events and positional changes making these moments all searchable on a timeline [P]

ML 모델을 활용해 MMA 싸움을 분석하고 순간들을 타임라인에 표시하는 프로젝트 소개.

A project using ML models to analyze MMA fights and label moments on a timeline.

#machinelearning#ai#ml#mma#bjj
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5·ai-ml·사례연구·r/MachineLearning·2026. 06. 25.

Dev Log on Steam Recommender[P]

Steam 추천 엔진 개발 로그 및 피드백 반영 과정

Dev log sharing outcomes from the Steam recommender project and user feedback.

#html#javascript#css#machinelearning#datascience
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7·ai-ml·릴리즈·r/MachineLearning·2026. 06. 24.

DeepSWE: new benchmark looking at how well today's frontier models can actually write code [R]

DeepSWE는 최신 코딩 모델의 성능을 평가하는 새로운 벤치마크입니다.

DeepSWE is a new benchmark assessing how well modern coding models perform.

#machinelearning#benchmark#openai#python#code
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5·other·기타·MIT Tech Review·2026. 06. 23.

Elephant alert! AI warning systems aim to avoid deadly clashes

AI 경고 시스템이 사람과 코끼리의 치명적인 충돌을 피하고자 한다.

AI warning systems aim to prevent deadly clashes between humans and elephants.

#ai#wildlife#conservation#machinelearning#environment
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3·other·기타·r/MachineLearning·2026. 06. 23.

Found a potential mistake in an ICLR 2026 blogpost [D]

ICLR 2026 블로그 포스트의 실수를 발견했습니다.

Found a potential mistake in an ICLR 2026 blog post.

#iclr#blog#github#machinelearning
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6·ai-ml·튜토리얼·r/MachineLearning·2026. 06. 23.

Just landed a Computer Vision internship, here's the preparation list I used [D]

컴퓨터 비전 인턴십을 준비하기 위한 체크리스트를 공유합니다.

Sharing a checklist used to prepare for a Computer Vision internship.

#machinelearning#computervision#math#ml#internship
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6·ai-ml·기타·r/MachineLearning·2026. 06. 20.

Scrape Websites for Data without Webscraping Skills [P]

웹 스크래핑 기술 없이 데이터 수집이 가능한 오픈 소스 도구 소개.

An open-source tool for data collection without needing web scraping skills is introduced.

#openapi#python#scraping#data#machinelearning
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7·ai-ml·분석·The New Stack·2026. 06. 17.

Your AI isn’t broken. Your data is.

AI 투자 증가에도 불구하고 데이터 문제로 비효율이 발생하고 있다는 주장.

Despite increased AI investment, poor data quality is causing inefficiencies.

#ai#data#startups#machinelearning#analytics
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6·ai-ml·분석·r/MachineLearning·2026. 06. 15.

AI language models have favorite names, and we mapped them [R]

LLM들이 선호하는 인물 이름의 패턴을 발견한 연구 결과.

A study reveals that LLMs have a pattern of favored character names.

#llm#model#cdd#arxiv#machinelearning
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6·ai-ml·튜토리얼·r/MachineLearning·2026. 06. 13.

I’m building a free bilingual machine-learning notebook course — looking for feedback on structure and coverage [R]

이중 언어 머신러닝 강좌를 위한 Jupyter Notebook 형식의 오픈소스 자료 개발 중.

Building a bilingual machine learning course in Jupyter Notebook format as an open-source resource.

#jupyter#machinelearning#mlops#dataengineering#classification
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3·other·기타·r/MachineLearning·2026. 06. 11.

ACL ARR May 2026 Reviewer paper distributions [D]

ACL ARR 2026 리뷰어 논문 배분에 대한 문의.

Inquiry about reviewer paper distributions for ACL ARR May 2026.

#acl#machinelearning#reviewer#paper#distribution
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6·other·기타·r/MachineLearning·2026. 06. 08.

STOP racist posts about Chinese researchers [D]

중국 연구자에 대한 인종차별적 게시물에 대한 반대 의견.

Opposition to racist posts regarding Chinese researchers.

#racism#peer-review#machinelearning#science#conference
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5·other·기타·r/MachineLearning·2026. 06. 08.

Greater than 80% of researchers at CVPR are chinese. This speak volumes on the chinese nexus in research, and something needs to be done about it. [D]

CVPR에서 80% 이상의 연구자가 중국인이라는 점은 연구의 공정성에 대한 우려를 불러일으킵니다.

Over 80% of researchers at CVPR are Chinese, raising concerns about the fairness of research.

#cvpr#machinelearning
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5·ai-ml·기타·r/MachineLearning·2026. 06. 05.

ICML non-archival workshop - worth attending? [D]

ICML 비공식 워크숍 참석 가치에 대한 고민.

Considering the value of attending a non-archival ICML workshop.

#icml#workshop#phd#acl#machinelearning
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5·ai-ml·기타·r/MachineLearning·2026. 06. 03.

First paper acceptance (ICML Workshop), should I attend? [D]

ICML 워크숍에 처음으로 논문이 수락된 학생의 참석 여부에 대한 고민.

A student ponders attending an ICML workshop after their first paper acceptance.

#icml#networking#research#conference#machinelearning
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5·ai-ml·기타·r/MachineLearning·2026. 05. 31.

Workshop on Unlearning and Model Editing U&ME at ECCV 2026 [R]

ECCV 2026에서 진행될 Unlearning 및 모델 편집 워크샵에 대한 정보입니다.

Information about the Unlearning and Model Editing workshop at ECCV 2026.

#machinelearning
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7·ai-ml·분석·GeekNews·2026. 05. 30.

왜 나는 GenAI와 그것이 상징하는 모든 것에 반대하는가

GenAI는 인류 창작물을 활용해 개발된 기술로 비판받고 있다.

GenAI is criticized for exploiting human creations through its technology.

#genai#machinelearning#nft#cryptocurrency#data
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4·ai-ml·기타·r/MachineLearning·2026. 05. 29.

Does anyone have a copy of the ICDAR2013 Chinese Handwriting Competition Dataset? [R]

ICDAR2013 중국 필기 인식 대회 데이터셋을 찾고 있는 요청 게시물입니다.

Request post seeking a copy of the ICDAR2013 Chinese handwriting recognition dataset.

#icdar#handwriting#recognition#dataset#machinelearning
요약 보기원문 →