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• Diffusion Transformer(DiT) 아키텍처 분석: U-Net에서 Transformer로의 전환

  Scalable Diffusion Models with Transformers(DiT) 논문을 분석합니다. U-Net 기반 디퓨전 모델의 한계를 넘어 Transformer 백본으로 전환한 배경, adaLN-Zero 조건화, 스케일링 법칙, SORA/DALL-E 3로의 영향까지 다룹니다.

  2026-03-03 · 12 분 읽기 #ai-papers#diffusion-transformer#dit#generative-ai#image-generation

• Mixture of Experts(MoE) 아키텍처 완벽 분석

  Sparse MoE의 원리부터 Mixtral, DeepSeek-V3의 MoE 구현, routing 전략, load balancing까지 MoE 아키텍처를 완벽 분석합니다.

  2026-03-03 · 7 분 읽기 #ai-papers#moe#mixtral#deepseek#2026-03

• RWKV-7 "Goose" 아키텍처 분석 — Transformer를 넘어서는 선형 시간 모델

  RWKV-7 Goose의 Dynamic State Evolution 메커니즘, TC0 한계 돌파, Transformer 대비 성능 비교를 논문 기반으로 분석합니다. 상수 메모리 + 선형 시간 추론이 가능한 차세대 아키텍처입니다.

  2026-03-03 · 10 분 읽기 #ai-papers#rwkv#linear-attention#sequence-modeling#2026-03

• NeMo Guardrails 완벽 가이드: LLM 애플리케이션에 프로그래밍 가능한 안전장치 구축하기

  NVIDIA NeMo Guardrails를 사용해 LLM 기반 애플리케이션에 입출력 모더레이션, 토픽 제어, 할루시네이션 감지 등 프로그래밍 가능한 안전장치를 구축하는 방법을 실습합니다.

  2026-03-03 · 35 분 읽기 #ai-papers#nemo-guardrails#llm-safety#nvidia#guardrails

• Mamba: Linear-Time Sequence Modeling with Selective State Spaces 논문 분석

  Transformer의 대안으로 주목받는 Mamba 아키텍처를 깊이 분석합니다. Selective State Space Model의 핵심 아이디어, 하드웨어 최적화 알고리즘, 실험 결과까지 논문의 주요 내용을 코드와 함께 살펴봅니다.

  2026-03-02 · 11 분 읽기 #ai-papers#mamba#ssm#state-space-model#transformer

• 강화학습(Reinforcement Learning) 완벽 가이드: 이론부터 최신 알고리즘, 실전 구현까지

  강화학습의 핵심 이론인 MDP, Bellman 방정식부터 Q-Learning, DQN, Policy Gradient, A3C, PPO, SAC까지 주요 알고리즘을 수식으로 유도하고, RLHF, AlphaGo, 로보틱스 응용 사례와 PyTorch 구현 예제를 총정리한다.

  2026-03-01 · 69 분 읽기 #reinforcement-learning#deep-learning#dqn#ppo#rlhf

• LoRA: 대규모 언어 모델의 효율적 파인튜닝 논문 분석

  LoRA(Low-Rank Adaptation) 논문의 핵심 원리를 수학적으로 분석하고, HuggingFace PEFT를 활용한 실전 적용법을 정리한다.

  2026-03-01 · 28 분 읽기 #ai-papers#lora#fine-tuning#llm#peft

• GAN 논문 완벽 분석: 생성적 적대 신경망이 열어젖힌 AI 생성 모델의 시대

  Ian Goodfellow의 GAN 원본 논문부터 DCGAN, WGAN, Progressive GAN, StyleGAN까지 — 생성적 적대 신경망의 핵심 이론인 minimax 게임, Nash 균형, 학습 불안정성 해결법을 수식과 함께 분석하고, GAN 계보의 진화를 총정리한다.

  2026-03-01 · 55 분 읽기 #gan#generative-model#adversarial-training#deep-learning#image-generation

• FlashAttention: GPU 메모리 계층을 활용한 어텐션 최적화 분석

  FlashAttention 논문을 리뷰하고, GPU HBM/SRAM 메모리 계층을 활용한 IO-aware 어텐션 최적화 원리를 상세 분석한다.

  2026-03-01 · 27 분 읽기 #ai-papers#flash-attention#gpu#optimization#transformer

• GPT 시리즈 논문 완벽 분석: GPT-1부터 GPT-4까지, 언어 모델이 세상을 바꾸기까지의 여정

  OpenAI의 GPT 시리즈를 세대별로 완벽 분석한다. GPT-1의 비지도 사전학습, GPT-2의 Zero-shot 학습, GPT-3의 In-context Learning과 Scaling Law, InstructGPT의 RLHF, GPT-4의 멀티모달까지 — 각 논문의 핵심 기여와 아키텍처 진화를 수식과 함께 정리한다.

  2026-03-01 · 61 분 읽기 #gpt#openai#language-model#transformer#pre-training

• Attention Is All You Need - Transformer 논문 완전 분석

  Transformer 아키텍처의 핵심인 "Attention Is All You Need" 논문을 Self-Attention, Multi-Head Attention, Positional Encoding 등 핵심 메커니즘을 하나씩 분석한다.

  2026-03-01 · 27 분 읽기 #ai-papers#transformer#deep-learning#attention

• OpenAI Codex 완벽 분석: AI 코드 생성의 시작부터 클라우드 코딩 에이전트의 진화까지

  OpenAI Codex의 원본 모델(GPT 기반 코드 생성)부터 GitHub Copilot과의 관계, 새로운 Codex 클라우드 코딩 에이전트의 아키텍처와 기능, 코드 생성 AI의 진화까지 — Codex의 모든 것을 기술적으로 심층 분석한다.

  2026-03-01 · 51 분 읽기 #codex#openai#code-generation#github-copilot#ai-coding

• Segment Anything Model 완전 정복: SAM 1 → SAM 2 → SAM 3 논문 분석과 실전 가이드

  Meta AI의 Segment Anything Model(SAM) 시리즈를 완전 정복한다. SAM 1(이미지 프롬프터블 세그멘테이션), SAM 2(비디오 실시간 세그멘테이션), SAM 3(개념 인식 세그멘테이션)까지 아키텍처, 데이터셋, 핵심 혁신, 성능 벤치마크, 그리고 설치·실행 방법을 총정리한다.

  2026-03-01 · 28 분 읽기 #sam#segment-anything#computer-vision#image-segmentation#video-segmentation

• Vision Transformer(ViT) 논문 완벽 분석: 이미지 한 장은 16x16 단어의 가치가 있다

  Google의 ViT 논문을 심층 분석한다. 이미지를 패치 시퀀스로 변환하는 혁신적 접근, Patch Embedding과 Position Embedding의 원리, CNN 대비 성능과 데이터 효율성 트레이드오프, 그리고 DeiT, Swin Transformer, BEiT 등 후속 연구까지 총정리한다.

  2026-03-01 · 45 분 읽기 #vit#vision-transformer#computer-vision#transformer#image-classification

• ResNet 논문 완벽 분석: 잔차 연결(Residual Connection)이 딥러닝의 깊이 한계를 돌파한 방법

  Microsoft의 ResNet 논문을 심층 분석한다. Degradation 문제의 발견, Skip Connection의 수학적 원리, Bottleneck 구조, ImageNet ILSVRC 2015 우승 아키텍처를 수식과 코드로 정리하고 ResNet이 현대 딥러닝에 미친 영향을 조망한다.

  2026-03-01 · 42 분 읽기 #resnet#residual-learning#cnn#computer-vision#image-classification

• RAG: Retrieval-Augmented Generation 논문 분석과 실전 아키텍처

  RAG 논문의 핵심 개념을 분석하고, Chunking 전략, Vector DB 선택, Advanced RAG 패턴 등 프로덕션 레벨 RAG 시스템 설계를 정리한다.

  2026-03-01 · 35 분 읽기 #ai-papers#rag#llm#vector-database#langchain

• DDPM 논문 완벽 분석: 노이즈에서 이미지를 만들어내는 확산 모델의 수학과 원리

  Ho et al.의 DDPM 논문을 심층 분석한다. Forward/Reverse diffusion process, 변분 하한(ELBO), 노이즈 스케줄링, 단순화된 학습 목표(simplified objective)를 수식으로 유도하고, DDIM, Latent Diffusion, Stable Diffusion으로의 진화까지 총정리한다.

  2026-03-01 · 47 분 읽기 #ddpm#diffusion-model#generative-model#score-matching#stable-diffusion

• BERT 논문 완벽 분석: 양방향 Transformer가 NLP의 판도를 바꾼 방법

  Google의 BERT 논문을 심층 분석한다. Masked Language Model(MLM)과 Next Sentence Prediction(NSP)을 통한 양방향 사전학습, Fine-tuning 전략, 그리고 11개 NLP 벤치마크를 석권한 아키텍처의 핵심 원리를 수식과 코드 예제로 정리한다.

  2026-03-01 · 43 분 읽기 #bert#nlp#transformer#pre-training#fine-tuning