Transformer에서 BERT까지: Attention Is All You Need와 BERT 논문 핵심 분석
2026년 3월 31일 · 9 분 · Jesam Kim
Mistral Small 4: 119B MoE 모델이 추론, 비전, 코딩을 하나로 통합한 방법
2026년 3월 29일 · 5 분 · Jesam Kim
NVIDIA GTC 2026 Deep Dive: GPU-LPU 이종 추론, Vera Rubin 플랫폼, 그리고 Feynman 로드맵
2026년 3월 28일 · 12 분 · Jesam Kim
Enterprise LLM을 프로덕션에 올리기 위한 설계 패턴
2026년 3월 22일 · 10 분 · Jesam Kim
Physical AI 완전 정복: VLM에서 VLA, World Model까지
2026년 3월 19일 · 12 분 · Jesam Kim
vLLM 아키텍처 해부: PagedAttention부터 Continuous Batching까지
2026년 3월 17일 · 7 분 · Jesam Kim
비디오 직접 임베딩 vs VLM 파이프라인: 비디오 RAG, 어떤 접근법이 더 나을까
2026년 3월 13일 · 8 분 · Jesam Kim
오픈소스 VLM 파인튜닝 실전 - LoRA/QLoRA로 나만의 도메인 특화 비전 모델 만들기
2026년 3월 12일 · 10 분 · Jesam Kim
파인튜닝의 딜레마: Catastrophic Forgetting에서 Nova Forge까지
2026년 3월 11일 · 21 분 · Jesam Kim
목소리를 만드는 기술: TTS가 작동하는 원리
2026년 3월 10일 · 7 분 · Jesam Kim
Back to Basics: 딥러닝, 결국 뭘 하는 건가
2026년 3월 7일 · 8 분 · Jesam Kim
엔터프라이즈 AI 에이전트, AWS Private 환경에서 시큐어하게 구축하기
2026년 3월 7일 · 7 분 · Jesam Kim
Amazon Bedrock Claude 비용 추적 — CloudWatch 메트릭으로 만드는 경량 CLI
2026년 3월 6일 · 6 분 · Jesam Kim
AWS로 구현하는 Physical AI: 제조 현장의 VLM, 디지털 트윈, 로봇 조립
2026년 3월 5일 · 7 분 · Jesam Kim
분산 학습 vs 연합 학습: 같은 뿌리, 다른 철학
2026년 3월 4일 · 7 분 · Jesam Kim
200K vs 1M Context Window: 긴 컨텍스트, 제대로 쓰고 계신가요?
2026년 3월 2일 · 6 분 · Jesam Kim
같은 프롬프트, 다른 답변 - Transformer와 확률적 텍스트 생성의 원리
2026년 3월 1일 · 9 분 · Jesam Kim
추천 시스템의 패러다임 전환 - LLM은 Collaborative Filtering을 대체하는가?
2026년 3월 1일 · 8 분 · Jesam Kim