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#ai-architecture

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Asynchronous Robot Inference: Decoupling Action Prediction and Execution
Article2023년 4월 23일

Asynchronous Robot Inference: Decoupling Action Prediction and Execution

로봇 정책이 미래 행동 묶음을 예측하는 동안 실행을 멈추는 문제를 줄이기 위해, 글은 행동 예측과 실행을 분리하는 비동기 추론 구조로 지연을 제거하고 더 촘촘한 제어 루프를 만드는 방법을 설명합니다.

huggingface.co
#ai-architecture#multimodal#agent-routing#llm
The Trouble With Reinforcement Learning
Article2022년 8월 3일

The Trouble With Reinforcement Learning

강화학습은 지도학습이 과거에 겪었던 것처럼 하이퍼파라미터에 매우 민감하지만, 실세계 벤치마크와 재현성의 어려움 때문에 더 견고한 발전 경로를 만들기 어렵다는 문제를 안고 있다.

@DeepLearningAI
#ai-architecture#llm#semiconductors#applications
Compute trends across three eras of machine learning
Article2022년 2월 16일

Compute trends across three eras of machine learning

Epoch AI는 1950년 이후 주요 머신러닝 모델 120여 개의 최종 학습 컴퓨트를 분석해, 학습 컴퓨트가 세 시대를 거쳐 증가했으며 2010년 이후 약 100억 배 늘었다고 정리한다.

Jaime Sevilla
#ai-architecture#ai-infrastructure#ai-safety#capex-cycle
TRL v1.0: Post-Training Library Built to Move with the Field
Article2017년 7월 20일

TRL v1.0: Post-Training Library Built to Move with the Field

TRL v1.0은 빠르게 변하는 포스트트레이닝 분야에서 안정적인 핵심 API와 실험적 방법을 함께 수용하도록 설계된 Hugging Face 생태계의 범용 포스트트레이닝 라이브러리다.

huggingface.co
#service-design#ai-architecture#agent-memory#context-compression