목차 개요 방법론 통합 문제 정식화 모델 아키텍처 형태 인식 프롬프트 조건화 4단계 학습 레시피 대규모 사전학습 데이터 주요 결과 시뮬레이션 조작 성능 실세계 ALOHA와 OOD 일반화 내비게이션과 동적 조작 ...

목차 개요 방법론 문제 설정: 차익거래에서 지속 운영으로 7계층 하네스 아키텍처 계약과 컨텍스트, 전문화 에이전트 두 가지 검증 체제와 4분류 중재기 주요 결과 인앱 결제 사례 연구 초기 운영 증거 한계와 주의사항 결론...

목차 개요 방법론 표면 오케스트레이션 vs 지하 접근 컴파일 파이프라인 주요 결과 장벽 1 품질 장벽 2 비용 장벽 3 유연성 한계와 주의사항 결론 Reference 개요 LangGraph, CrewAI 같은 외부 오케스...

목차 개요 방법론 문제 정의 태스크 프로토콜 에이전트 프레임워크 주요 결과 원샷 vs 반복 최적화 사람과의 비교 실패 모드 분석 한계와 주의사항 결론 Reference 개요 이 논문은 “LLM 에이전트가 사람의...

목차 개요 AI 개발 자동화의 타임라인 코드 생산의 가속 실험 수행 능력의 성장 재귀적 자기개선의 남은 간극 세 가지 미래 시나리오 의미와 시사점 결론 Reference 개요 Anthropic은 “When AI builds itself”라는 글을 통해 AI 시스템이 점점 ...

목차 개요 개념의 구분 스킬이란 무엇인가 하네스란 무엇인가 둘이 겹치는 이유 스킬 안에 내장된 미니 하네스 하네스가 스킬 형태로 배포되는 이유 에이전트 런타임과 장기 실행 결론 Reference 개요 AI 에이전트를 설계할 때 자주...

목차 개요 방법론 핵심 통찰 SMART 프레임워크 주요 결과 추론 단독 성능 경량 어댑터와 학습 효율 한계와 주의사항 결론 Reference 개요 “Your Embedding Model is SMARTer Than You Think...

목차 개요 아키텍처와 파라미터 주요 특징 Dnotitia 포스트트레이닝 기반 모델에서 상속한 특징 사용 방법 제한사항과 책임 있는 사용 결론 Reference 개요 DNA3.0-35B-A3B는 Dnotitia Inc.가 공개한 Mixture-of-Experts(MoE) 기...