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총 3건 중 1-3건

Going In Deep On Data
YouTube2026년 8월 20일·👁️ 3

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·👁️ 3

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
Self-Play for LLMs, AI for Biology, Formal Verification, and More
YouTube2026년 6월 12일·👁️ 3

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