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#technical-deep-dive

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Memory and Continual Learning: Engram''s Dan Biderman and Jessy Lin
YouTube2026년 6월 24일

Memory and Continual Learning: Engram''s Dan Biderman and Jessy Lin

Memory and Continual Learning의 핵심은 더 큰 범용 모델보다, 조직과 개인의 업무 맥락을 시간이 지나며 실제로 배워 어제보다 더 유용해지는 모델을 만드는 데 있다.

Sequoia Capital
#ai-memory#continual-learning#enterprise-ai#context-engineering
엔비디아 독점 인터뷰
YouTube2026년 6월 6일

엔비디아 독점 인터뷰

엔비디아 블랙웰 GPU와 AI 팩토리 전략의 핵심은 더 빠른 칩 자체가 아니라, 토큰 비용·전력 효율·GPU 활용률·데이터센터 구축 속도를 함께 최적화해 AI 인프라를 수익 생산 시스템으로 만드는 데 있다.

안될공학 - IT 테크 신기술
#ai-infrastructure#gpu-accelerators#datacenter-architecture#semiconductor-platforms
ASML 출신에게 직접 들었습니다
YouTube2026년 5월 26일

ASML 출신에게 직접 들었습니다

ASML 출신 인터뷰가 말하는 EUV 광원과 반도체 병목의 핵심은 “더 짧은 파장”이 아니라, 주석 플라즈마 광원을 얼마나 강하고 안정적으로 제어해 칩 생산의 경제성을 만들 수 있느냐에 있다.

안될공학 - IT 테크 신기술
#euv-lithography#semiconductor-equipment#advanced-node-manufacturing#process-control
EP 96. LLM 추론 인프라와 토큰 경제학
YouTube2026년 5월 8일

EP 96. LLM 추론 인프라와 토큰 경제학

LLM 추론 인프라와 토큰 경제학 의 핵심은 모델 크기보다 긴 컨텍스트·KV cache·batch·메모리 병목을 얼마나 효율적으로 관리하느냐가 실제 비용과 경쟁력을 좌우한다는 점이다.

노정석
#llm-inference-infrastructure#token-economics#long-context-serving#gpu-memory-systems