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#model-scaling

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​Sequential Attention: Making AI models leaner and faster without sacrificing accuracy
Article2026년 2월 4일

​Sequential Attention: Making AI models leaner and faster without sacrificing accuracy

구글 리서치는 대규모 딥러닝 모델의 부분집합 선택 문제를 학습 과정 안에서 순차적 attention 기반으로 해결해, 정확도를 유지하면서 모델을 더 작고 빠르게 만드는 Sequential Attention을 소개했다.

research.google
#sequentialattention#google-research#sequential-attention#orthogonal-matching-pursuit
Trading off compute in training and inference
Article2026년 6월 22일

Trading off compute in training and inference

Epoch AI는 훈련 컴퓨트와 추론 컴퓨트가 일정 범위에서 서로 대체될 수 있으며, 특히 대규모 배포 모델에서는 추론 비용 최적화와 고성능 소규모 사용 사이의 균형이 중요하다고 분석한다.

Pablo Villalobos
#epoch-ai#gpt-3#gpt-4#pablo-villalobos
인공지능은 쓰나미" (앤트로픽 CEO 인터뷰)
YouTube2026년 3월 14일

인공지능은 쓰나미" (앤트로픽 CEO 인터뷰)

이 인터뷰는 AI를 이미 인간 수준에 가까워진 범용 인지 도구로 보며, 앞으로의 핵심 쟁점은 성능 경쟁보다 권력 집중·사회적 통제·안전한 거버넌스를 어떻게 설계하느냐에 있다고 말한다.

비즈까페
#anthropic-governance#ceo-interview#anthropic#openai
How We Scaled Kimi K2.5
YouTube2026년 3월 21일

How We Scaled Kimi K2.5

오픈 모델을 진짜 경쟁력 있게 만들려면 단순 공개를 넘어, 토큰 효율·긴 컨텍스트·에이전트 스웜이라는 세 축을 함께 확장하고 초대형 학습의 안정성까지 해결해야 한다는 것이 이번 키노트의 핵심입니다.

Kimi AI
#agent-swarm-scaling#gtc-keynote#kimi-ai#kimi-k2-5