전체보기280 [FT-Dojo] 논문 정리 한 줄 요약LLM 파인튜닝을 사람이 직접 반복하는 작업에서, 에이전트가 스스로 데이터 선택, 전처리, 학습 설정, 평가 해석까지 수행하는 문제로 확장한 논문입니다.저자들은 이를 평가하기 위해 FT-Dojo라는 환경을 만들고, 이 환경에 특화된 FT-Agent를 제안합니다.핵심 결론은 단순합니다.범용 코딩 에이전트만으로는 LLM 파인튜닝 자동화가 어렵습니다.파인튜닝에는 데이터 전략, 학습 설정, 평가 피드백 해석이 함께 필요합니다.FT-Agent는 13개 과제 중 10개에서 가장 좋은 성능을 냅니다.하지만 원인-결과를 깊게 추론하는 능력은 아직 부족합니다.왜 이 문제가 중요한가범용 LLM은 강력합니다.하지만 실제 제품에서는 도메인 적응이 필요합니다.예를 들면 다음과 같습니다.금융 시험 문제 풀이특허 심사 .. 2026. 5. 29. Lemonade — 클라우드 API처럼 쓰는 로컬 AI 서버 한 줄 요약: Lemonade는 로컬 PC의 CPU·GPU·NPU에서 LLM, 이미지 생성, 음성 인식·합성을 실행하고 이를 OpenAI·Anthropic·Ollama 호환 API로 노출하는 오픈소스 로컬 AI 서버다.그림: Lemonade의 공식 배너. 프로젝트의 핵심 메시지는 “클라우드 AI API처럼 호출하되, 모델 실행은 사용자 장치 안에서 수행한다”는 로컬 퍼스트(local-first) 서버 모델이다.Quick Links구분링크리포트에서의 의미GitHub Repositorylemonade-sdk/lemonadeREADME, 소스 트리, 빌드 설정, 로드맵 분석의 기준점공식 문서Lemonade Server Documentation사용자 가이드, API 스펙, 개발 문서, Embeddable 문서C.. 2026. 5. 29. GSFM 논문 정리 한눈에 보는 결론이 논문은 유전자 집합(gene set) 을 위한 파운데이션 모델을 제안한다.핵심 이름은 GSFM, Gene Set Foundation Model 이다.기본 아이디어는 간단하다.많은 유전자 집합을 모델에 보여준다.일부 유전자가 함께 등장하는 패턴을 학습시킨다.주어진 유전자 집합을 보고 빠진 유전자를 예측하게 한다.그 결과를 유전자 기능 예측에 사용한다.저자들은 Rummagene과 RummaGEO에서 얻은 대규모 유전자 집합을 사용했다.가장 좋은 결과를 낸 모델은 Rummagene으로 학습한 denoising autoencoder 계열 GSFM 이었다.이 모델은 비교 대상이 된 여러 기존 방법보다, 네 가지 벤치마크 라이브러리에서 전반적으로 더 높은 성능을 보였다.왜 유전자 집합에 파운데이.. 2026. 5. 29. An AI system to help scientists write expert-level empirical software 논문 정리 핵심 요약이 논문은 ERA(Empirical Research Assistance) 를 소개한다.ERA는 과학자가 직접 오래 작성하던 실험용 소프트웨어를 자동으로 만들고 개선하는 시스템이다.핵심은 단순 코드 생성이 아니다.문제를 점수로 평가 가능한 과제로 정의한다.LLM이 기존 코드를 다시 쓴다.샌드박스가 코드를 실행하고 점수를 낸다.트리 탐색이 다음에 고칠 후보를 고른다.논문, 기존 방법, 이전 후보를 재조합해 새 아이디어를 만든다.결과는 넓다.단일세포 RNA 데이터 통합COVID-19 입원 예측일반 시계열 예측위성 이미지 분석제브라피시 뇌 활동 예측어려운 적분 문제논문의 주장도 명확하다.기계가 점수를 매길 수 있는 과학 문제에서는, 소프트웨어 개발 자체가 대규모 탐색 문제로 바뀔 수 있다.왜 중요한가많.. 2026. 5. 29. Twenty — AI 시대를 겨냥한 오픈소스 CRM 플랫폼 한 줄 요약: Twenty는 “Salesforce의 오픈 대안”이라는 표어를 넘어서, CRM 데이터를 객체·필드·워크플로·앱·AI 에이전트로 확장할 수 있게 만든 TypeScript 기반 CRM 플랫폼이다.단순한 영업 관리 도구라기보다, 팀이 직접 버전 관리하고 배포할 수 있는 “CRM 애플리케이션 플랫폼”에 가깝다.분석 기준: GitHub main 브랜치의 README·패키지 구조·package.json, 공식 문서, Discussions, 저장소 내 공개 이미지 자산을 기준으로 작성했다. GitHub Wiki는 별도 지식 베이스가 아니라 저장소 페이지로 연결되어 있어, 실질 문서 소스는 packages/twenty-docs와 공식 Docs로 보았다.Quick Links구분링크비고GitHub Repos.. 2026. 5. 29. A multi-agent system for automating scientific discovery 논문 정리 한 줄 요약이 논문은 Robin이라는 다중 에이전트 시스템을 소개합니다.Robin은 논문을 읽고, 치료 가설을 만들고, 실험 데이터를 분석하고, 다음 가설을 다시 제안합니다.핵심 사례는 건성 노인성 황반변성입니다.연구팀은 Robin이 제안한 방향을 실험실에서 검증했고, ripasudil과 KL001을 망막색소상피 세포의 포식작용을 높이는 후보로 확인했습니다.왜 이 논문이 중요한가과학 발견은 보통 다음 과정을 반복합니다.기존 지식 조사가설 수립실험 설계데이터 분석가설 수정기존 AI 시스템은 이 중 일부만 자동화했습니다.이 논문의 주장은 다릅니다.Robin은 문헌 기반 가설 생성과 실험 데이터 분석을 하나의 루프로 묶었습니다.즉, 단순한 논문 검색기가 아닙니다.실험 결과를 다시 읽고, 다음 실험 또는 다음 .. 2026. 5. 29. 이전 1 2 3 4 ··· 47 다음
