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#sft

AI가 선별한 아티클

6·ai-ml·기타·Dev.to·2026. 06. 26.

Trace-to-Training: how agent runs become learning data

WasmAgent는 에이전트 실행 데이터를 교육 데이터로 변환하는 과정을 설명합니다.

WasmAgent transforms agent runs into learning data for training.

#wasmagent#compliance#typescript#sft#dpo
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6·ai-ml·사례연구·Naver D2·2026. 06. 18.

스펙만 바꾸면 프롬프트가 따라옵니다 - 답변 생성 모델 자동화 파이프라인

프롬프트 최적화를 위한 자동화 파이프라인 설계 경험을 공유합니다.

This shares an automation pipeline design experience for prompt optimization.

#sft#프롬프트#결함탐지#자동화#에이전트
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6·ai-ml·기타·r/MachineLearning·2026. 06. 17.

Contrastive targeted SFT as a mechinterp method - has anyone mapped causal dependency interactions this way? [D]

모델의 능력 차원 상관관계를 탐색하는 연구에 대한 논의.

Discussion on exploring capability dimension interdependencies in model training.

#sft#causal_dependency#contrasted_training#neural_networks#ablative_analysis
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6·ai-ml·분석·r/MachineLearning·2026. 06. 01.

Finetuning a Reasoning LLM with Supervised or Reinforcement Learning? [D]

LLM의 추론과 도구 호출을 위한 최적의 훈련 접근법을 논의합니다.

Discusses the best training approach for fine-tuning an LLM in terms of reasoning and tool usage.

#llm#sft#rl#ppo#dpo
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6·ai-ml·기타·r/MachineLearning·2026. 05. 30.

How to fine-tune an LLM for open-ended problems? [P]

열린 문제를 해결하는 LLM을 미세 조정하는 방법에 대한 논의입니다.

Discussion on fine-tuning an LLM to solve open-ended problems.

#llm#rlvr#sft#grpo#ppo#mathnet
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