Docs faviconDOCS우성짱의 문서
Tag8건YouTube 8

#paper-club

이 태그와 연결된 문서를 한곳에서 모아보고, 함께 자주 등장하는 연관 태그까지 이어서 탐색할 수 있습니다.

연관 태그

#yc-paper-club공동문서 3 · 연관도 61%#acas-x공동문서 1 · 연관도 35%#adversarial-kernel-validation공동문서 1 · 연관도 35%#agentic-workflow-apm공동문서 1 · 연관도 35%#ai-data공동문서 1 · 연관도 35%#alphazero공동문서 1 · 연관도 35%#benchmark-reliability공동문서 1 · 연관도 35%#bioai-protein-models공동문서 1 · 연관도 35%#biological-computing공동문서 1 · 연관도 35%#cell-modeling공동문서 1 · 연관도 35%

문서 목록

총 8건 중 1-8건

Is AI Now Good Enough To Cure Cancer?
YouTube2026년 11월 8일

Is AI Now Good Enough To Cure Cancer?

Is AI Now Good Enough To Cure Cancer를 중심으로, 암 분석의 단위가 집단 평균에서 개별 환자로 확장된다. 유전체·RNA 발현·세포 상태·종양 진화를 함께 분석하면 공통 변이를 핵심 판단 포인트로 압축 정리한다.

Y Combinator
#oncology#genomics#cell-modeling#patient-level-analysis
Why Inference Matters 12x More Than Training
YouTube2026년 10월 24일

Why Inference Matters 12x More Than Training

Why Inference Matters 12x More Than Training를 중심으로, 추론 효율이 AI 서비스의 원가와 수익성을 좌우한다. DeepSeek V3의 학습 약 280만 H800 시간과 하루 추론를 핵심 판단 포인트로 압축 정리한다.

Y Combinator
#llm-inference#gpu-computing#ai-infrastructure#inference-economics
AI Safety Fact vs. Fiction
YouTube2026년 10월 17일

AI Safety Fact vs. Fiction

AI Safety Fact vs. Fiction를 중심으로, 위험 주장에는 실행 조건과 예측 기간이 필요하다. 진행자는 Hugging Face 사건을 해석할 때 exploit 생성 지를 핵심 판단 포인트로 압축 정리한다.

Y Combinator
#ai-safety#cybersecurity#formal-verification#evidence-based-safety
What If We Stopped Using GPUs?
YouTube2026년 10월 2일

What If We Stopped Using GPUs?

What If We Stopped Using GPUs를 중심으로, GPU와 모델은 함께 발전했다. 트랜스포머의 메모리 용량·대역폭 요구와 에너지 효율 개선의 정체가 대안 탐색의 배경이며, 연산 효를 핵심 판단 포인트로 압축 정리한다.

Y Combinator
#ai-hardware#optical-computing#neuromorphic-computing#biological-computing
Going In Deep On Data
YouTube2026년 8월 20일

Going In Deep On Data

Going In Deep On Data를 중심으로, 표현력이 높은 모델이 보편화한 뒤에는 아키텍처 조정보다 거짓 양성·거짓 음성·정보 부재·분포 변화를 구분하고 필요한 데이터를 보강를 핵심 판단 포인트로 압축 정리한다.

Y Combinator
#ai-data#agent-evaluation#multilingual-modeling#yc-paper-club
Why Robotics Still Isn''t Solved - But Could Be Soon
YouTube2026년 8월 8일

Why Robotics Still Isn''t Solved - But Could Be Soon

Why Robotics Still Isn't Solved But Could Be Soon를 중심으로, 텔레옵 데이터는 수집 비용이 높고 조건 변화에 취약하며, 영상 기반 세계 모델은 충돌·접촉·변형 물체의 물리를 안정적으로 재현하지를 핵심 판단 포인트로 압축 정리한다.

Y Combinator
#robotics#embodied-ai#robot-learning#physical-ai
Lessons From Training Composer At Cursor And Building Meta/Nvidia Compute Clusters
YouTube2026년 7월 29일

Lessons From Training Composer At Cursor And Building Meta/Nvidia Compute Clusters

Cursor의 Composer 학습과 Meta·NVIDIA 컴퓨트 클러스터가 주는 교훈은 AI 연산 효율이 GPU 성능 하나가 아니라 워크로드별 하드웨어 특화, 통신·연산 중첩, 견고한 평가 체계, 데이터센터 전체의 공동 설계에서 결정된다는 점이다.

Y Combinator
#ai-compute-infrastructure#multi-gpu-kernels#heterogeneous-inference#workload-specialized-compute
Self-Play for LLMs, AI for Biology, Formal Verification, and More
YouTube2026년 6월 12일

Self-Play for LLMs, AI for Biology, Formal Verification, and More

Self Play for LLMs, AI for Biology, Formal Verification의 공통 메시지는 더 큰 지능을 만들기 위해 인간 데이터 의존을 줄이고, 스케일링·자기생성 과제·검증 가능한 추론을 결합해야 한다는 것이다.

Y Combinator
#llm-self-play#bioai-protein-models#formal-verification#streaming-rag