AI
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Cybench, CyberGym, ExploitBench, ExploitGym이 각각 무엇을 평가하는지 단계별로 정리합니다.
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Hugging Face Seoul Meetup과 Ilya Sutskever 27개 읽기 목록에 참고한 원문 자료입니다.
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TMax를 통해 terminal-agent RL에서 task prompt, sandbox, verifier, GRPO/DPPO가 어떻게 연결되는지 정리합니다.
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Mid-training은 Fine-tuning처럼 정답 응답을 맞추는 단계가 아니라, 터미널 모델에 필요한 능력 분포와 데이터 흐름을 다시 조정하는 continued training 단계다.
PyTorch의 DataLoader를 활용한 미니 배치 학습 방식입니다. 메모리 제약을 극복하기 위해 데이터를 작은 단위로 나누어 학습하며, Dataset과 DataLoader를 통해 효율적으로 배치 단위 훈련을 구현합니다.
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Cloud Native Korea Community Day 2025에 참여한 세션과 후기를 정리했습니다.
Pinecone 환경에서 Sparse Vector와 Dense Vector를 활용한 검색부터 DeepEval을 활용한 평가까지 테스트하였습니다.
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Amazon Bedrock Data Automation은 비정형 콘텐츠에서 인사이트를 자동으로 추출하여 애플리케이션 개발을 간소화합니다.