Ahead of AI 기술 블로그 글 모음

최근 글

1. Building Reasoning Models from the Ground Up: A Video Course

   Sebastian Raschka가 파이토치로 추론 모델을 밑바닥부터 구현하는 11시간 분량의 강의를 공개했습니다.

   출처: Ahead of AI · 2026-10-24 · 원문 보기

2. Language Models for Text Classification: From Bag-of-Words to Jev

   TypeSafe AI가 여러 분류 과제에 바로 적용할 수 있는 모델 Jev를 공개했다.

   출처: Ahead of AI · 2026-09-29 · 원문 보기

3. GPT-6 Astra, Looped Transformers, and Hidden Reasoning

   GPT-6 Astra의 성능과 반복 트랜스포머 구조가 추론 해석성에 미치는 영향을 살폈다.

   출처: Ahead of AI · 2026-09-09 · 원문 보기

4. How Claude Watermarks AI-Generated Text

   Anthropic은 Claude가 생성한 텍스트의 다음 토큰 선택에 비가시 워터마크를 넣는다.

   출처: Ahead of AI · 2026-08-22 · 원문 보기

5. Building an AI Text Detector From Scratch

   DistilBERT 분류기로 AI 텍스트 점수를 만드는 교육용 프로젝트를 소개한다.

   출처: Ahead of AI · 2026-08-15 · 원문 보기

6. Controlling Reasoning Effort in LLMs

   추론 모델은 학습 단계에서 노력 수준별 행동을 익혀 추론 토큰과 답변 품질을 조절한다.

   출처: Ahead of AI · 2026-07-18 · 원문 보기

7. Using Local Coding Agents

   Ahead of AI가 Ollama와 여러 코딩 에이전트 하네스로 로컬 개발 환경을 구성하고 성능을 비교했다.

   출처: Ahead of AI · 2026-06-27 · 원문 보기

8. LLM Research Papers: The 2026 List (January to May)

   Ahead of AI가 2026년 1월부터 5월까지의 LLM 연구 논문을 주제별로 정리했다.

   출처: Ahead of AI · 2026-06-06 · 원문 보기

9. Recent Developments in LLM Architectures: KV Sharing, mHC, and Compressed Attention

   새 오픈 웨이트 모델들이 긴 문맥의 메모리와 어텐션 비용을 줄이는 구조를 도입했다.

   출처: Ahead of AI · 2026-05-16 · 원문 보기

10. My Workflow for Understanding LLM Architectures

    LLM 구조를 이해하려면 공식 문서와 실제 구현 코드를 함께 확인한다.

    출처: Ahead of AI · 2026-04-18 · 원문 보기

11. Components of A Coding Agent

    코딩 에이전트의 성능을 좌우하는 하네스의 여섯 구성 요소를 정리했다.

    출처: Ahead of AI · 2026-04-04 · 원문 보기

12. A Visual Guide to Attention Variants in Modern LLMs

    최근 공개 가중치 LLM은 캐시와 연산량을 줄이는 여러 어텐션 구조를 조합한다.

    출처: Ahead of AI · 2026-03-22 · 원문 보기

자주 다루는 주제

• 모델 학습·파인튜닝 (251편)
• AI 연구·모델 공개 (483편)
• 언어·알고리즘 (268편)
• LLM 활용·프롬프트 (245편)
• 보안·인증 (235편)
• LLM 서빙·추론 (247편)
• AI 에이전트·MCP (536편)
• 개발 생산성·테스트 (194편)
• AI 코딩 도구 (248편)