반응형 -326 [나는 리뷰어다] 코드 너머, 회사보다 오래 남을 개발자 "한빛미디어 서평단 활동을 위해서 책을 협찬받아 작성된 서평입니다." "언제 어디서나 빛나는 개발자가 되는 비결은 코드와 사람, 두 영역 모두에 능숙해지는 것입니다."개발자라면 한 번쯤 이런 고민을 해봤을 것입니다. 기술적 역량은 충분한데 왜 인정받지 못할까? 좋은 코드를 짜는데 왜 팀워크는 어려울까? 이 책은 그런 개발자들을 위한 현실적이고 구체적인 해답을 제시합니다.책 개요이 책은 크게 3개 파트로 구성되어 있습니다:PART 01: 상위 1% 개발자가 되기 위한 실전 소프트 스킬PART 02: 조직을 성장의 무대로 만드는 커리어 전략PART 03: 커리어 도약을 위한 퍼스널 브랜딩 기술현업 개발자 출신 데브렐 전문가들이 직접 경험하고 검증한 실무 노하우가 담겨 있어, 실전에 바로 적용할 수 있는 내.. 2025. 8. 31. Chain-of-Agents: End-to-End Agent Foundation Models viaMulti-Agent Distillation and Agentic RL 원문: https://arxiv.org/pdf/2508.13167프로젝트: https://chain-of-agents-afm.github.io/ SOCIAL MEDIA TITLE TAGSOCIAL MEDIA DESCRIPTION TAG TAGchain-of-agents-afm.github.ioAbstract최근 대규모 언어 모델(LLM)과 멀티에이전트 시스템은 복잡한 문제 해결에서 놀라운 성과를 보여주고 있습니다. 리서치, 프로그래밍, 수학적 추론처럼 고차원적인 작업들을 여러 에이전트가 협력해 처리하는 방식은 이미 다양한 실험을 통해 검증되었습니다. 하지만 기존 멀티에이전트 시스템에는 한계가 있습니다. 대부분 사람이 직접 프롬프트를 짜고, 복잡한 워크플로우를 설계해야 하며, 이는 계산 자원도 많이 들고 .. 2025. 8. 24. WE-MATH 2.0: A Versatile MathBook System forIncentivizing Visual Mathematical Reasoning ABSTRACT멀티모달 대형 언어 모델(MLLMs)은 이미지와 텍스트를 동시에 다루며 다양한 일을 잘 수행하지만, 여전히 복잡한 수학적 추론에는 약점을 보입니다. 기존 연구들은 주로 데이터셋을 새로 만들거나 학습 방법을 조금씩 개선하는 데 집중했지만, 체계적인 수학 지식 설계나 모델 중심의 데이터 공간 설계는 상대적으로 소홀히 다뤄졌습니다. WE-MATH 2.0은 이러한 한계를 보완하기 위해 등장한 통합 시스템으로, 수학 지식 체계, 난이도별 데이터셋, 강화학습 기반 학습 방법, 그리고 종합 평가 도구를 결합하여 모델의 수학적 추론 능력을 향상시키는 것을 목표로 합니다.이 시스템의 핵심은 네 가지입니다.첫째, 수학 개념을 5단계로 나누어 491개의 지식 포인트와 1,819개의 원리를 담은 MathBook.. 2025. 8. 17. FutureBench: AI가 미래를 예측할 수 있을까? 그동안 AI 벤치마크들을 보면, 대부분 이미 정답이 정해진 과거의 데이터로 AI를 테스트해왔습니다. HLE나 GPQA 같은 문제들도 결국 이미 알려진 지식을 얼마나 잘 기억하고 있는지 보는 것이었습니다. 심지어 웹 검색을 사용하는 BrowseComp나 GAIA 같은 벤치마크도 마찬가지입니다. 결국엔 이미 존재하는 정보에 대한 정답률을 측정하는 것이니까요.그런데 Hugging Face에서 나온 FutureBench는 좀 다릅니다. "AI가 과연 미래를 예측할 수 있을까?"라는 근본적인 질문을 던지는 것입니다. 생각해보면 미래 예측이야말로 진짜 고차원적인 능력이잖습니까? 단순히 패턴을 찾는 게 아니라, 여러 정보를 종합해서 불확실한 상황에서도 논리적인 추론을 해야 하니까요. 이런 능력이 바로 현실에서 쓸모 .. 2025. 8. 10. 이전 1 2 3 4 5 ··· 82 다음 반응형
