고정 크기 hidden state는 메모리인가, 압축인가?
고정 크기 recurrent hidden state를 기억 장치와 정보 압축의 관점에서 구분한다. S4, Mamba, RWKV, Resona를 중심으로 상태의 역할을 설명하고, Qdrant와 Statey는 외부 메모리 맥락으로 분리해 다룬다.
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"AI" 태그 글 51개
응용 인공지능, 모델, AI-native 제품 / Applied AI, models, and AI-native products.
Recurrent state는 새로운 공격 표면인가?
Recurrent state와 에이전트 메모리를 보안 경계로 보는 관점. Mamba, Hidden State Poisoning, trajeckt, Valmis를 연결하되, 논문 증거와 제품·보안 맥락을 분리해 상태 오염·재사용·데이터 흐름 위험을 검토한다.
SSM은 Transformer를 대체하는가, 아니면 역할을 나누는가?
상태공간 모델과 Transformer의 경쟁을 구조적 대체가 아닌 역할 분담의 문제로 읽는다. Mamba, Griffin, Jamba, Mamba-3의 초록과 공개된 주장에 근거해 긴 문맥·생성·하드웨어 효율성의 트레이드오프를 정리한다.
Surrogate Gradient를 이해하기 위한 논문 지도
스파이킹 신경망의 불연속 스파이크를 역전파로 학습시키는 Surrogate Gradient를 이해하기 위해, SNN 모델링·역전파·STDP·SpikeProp·ANN-to-SNN·SuperSpike·SLAYER·STBP 논문을 읽는 순서로 정리한다.
HiPPO: 최적 다항 투영 기반 순환 메모리 — 논문 해설
HiPPO 프레임워크를 통해 온라인 함수 근사 관점에서 순환 신경망의 메모리 문제를 재구성하고, LegS(Scaled Legendre) 업데이트의 직관·수학·실험적 이점을 단계별로 설명합니다.
르장드르 변환: 직관, 사례, 열역학적 연결
르장드르 변환의 직관적 의미와 수학적 정의, 조화 퍼텐셜 예시를 통한 작동 방식, 그리고 라플라스 변환을 통한 분배 함수 및 자유에너지와의 연결을 자세히 설명합니다. 핵심 아이디어마다 문제-직관-의미의 흐름으로 단계별 해설을 제공합니다.
Mathematics for Computer Science (MCS) — 구조와 핵심 개념 분석
MIT 강의노트 'Mathematics for Computer Science' (Lehman, Leighton, Meyer, 2018)을 근거로, 교재의 목적, 핵심 개념(증명법·공리·귀납 등), 구성 방식과 논리 전개를 분석합니다. 증거팩의 목차와 발췌를 바탕으로 불확실성을 명시하고 요약합니다.
Textbooks Are All You Need — 고품질 교재 데이터로 작은 코드 LLM 성능 끌어올리기
Microsoft Research의 'Textbooks Are All You Need' 논문 요약과 분석. 1.3B 파라미터 코드 LLM(phi-1)이 '교재 품질' 데이터와 소규모 합성 연습 데이터로 HumanEval/MBPP 성능을 크게 향상시킨 방법과 한계 검토.
AgentsCAD: FDM 부품용 자동 제조 설계 — 다중 에이전트 LLM 추론과 기하학적 특징 인식
AgentsCAD(논문 요약): STEP B-Rep 파싱, 과대격차(overhang) 감지, GraphSAGE 기반 의미 레이블 주입, 다중 에이전트 LLM 추론(Claude Sonnet) 및 GPT-4o 시각검증을 결합해 FDM용 설계-제조(DFAM) 수정을 자동화하는 연구를 기술적으로 검토합니다. 증거가 제한적일 때의 불확실성도 명시합니다.
Best AI agent red teaming tools in 2026: 기능, 한계, 그리고 도입 고려사항
2026년 기준 에이전트형 AI(red-teaming) 도구 비교와 평가 프레임워크. 보안·품질 통합, 에이전트 네이티브 테스트, 취약점 대응 파이프라인, 그리고 조직적 프로세스화를 중심으로 요약합니다. 출처 자료의 범위와 한계도 명시합니다.