AutoDev 논문 리뷰 — 코드를 쓰는 AI에서 실행하고 검증하는 에이전트로
91.5%의 성공률은 무엇을 의미할까? 원문 그림과 표를 따라 AutoDev를 읽고, AI 개발팀이라는 기대와 실제로 검증된 성과 사이를 구분한다.
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연구하고, 만들고, 살아가며 남긴 기록들.
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TradingAgents 논문 리뷰 — AI 투자팀의 토론은 실제 수익으로 이어질까
AI 애널리스트와 찬반 토론, 리스크 관리팀을 붙이면 실제로 투자를 잘할까? 원논문 그림과 수치를 읽고, 백테스트와 실거래 사이의 간극을 따져 본다.
논문 리뷰Mixtral of Experts 논문 리뷰 — 8명의 전문가 중 2명만 일한다는 것
Mixtral 8x7B의 토큰별 Top-2 라우팅, 전체·활성 파라미터의 차이, 전문가 선택 분석과 실제 운영 비용을 원논문 그림으로 이해한다.
논문 리뷰Mamba 논문 리뷰 — 선택적으로 기억하는 모델과 트랜스포머가 여전히 강한 이유
SSM의 상태 갱신부터 selective scan까지 이해하고, Mamba-2·Mamba-3와 하이브리드 모델을 통해 attention의 현재 가치를 살펴본다.
논문 리뷰gogostar
작은 모임에 맞춘 제품 gogostar는 열 명 이하 독서모임의 반복되는 일을 한 흐름으로 묶는다. 읽고 싶은 책을 제안하고 구성원이 승인하면 각자의 서재에 읽는 중으로 추가된다. 모임 전에는 마감 알림과 개인별 질문을 준비하고, 다음 ...
독서 모임규정 개정 이력 관리 시스템
문서를 파일이 아닌 이력으로 다루기 사내 규정은 최신 파일 하나만 보관해서는 특정 시점에 어떤 조항이 유효했는지 설명하기 어렵다. 이 시스템은 HWP 원문을 구조화하고 버전, 권한, 감사 이력을 함께 관리해 개정 전후를 검토하고 승인된 ...
문서 관리AI Ops Stack
세션이 끝나도 남는 기억 코딩 에이전트를 여러 환경에서 사용하면 대화와 결정이 도구마다 흩어진다. AI Ops Stack은 그 사이에 로컬 장기 기억 계층을 두어 개인, 연구, 프로젝트별 사실과 결정을 다시 찾을 수 있게 만든 개인 인프...
AI 에이전트