왜 VGGNet은 여전히 딥러닝 교과서의 주인공일까요? 3x3 컨볼루션만으로 ImageNet을 뒤흔든 초심플 초딥 CNN 아키텍처를, 직관적 예시와 밈으로 풀어보는 완전 가이드. CNN 입문자부터 연구자까지 반드시 알아야 할 구조·훈련·전이학습 비밀을 한 번에 정리했습니다.

AI의 역사는 '과장된 약속 → 혹독한 겨울 → 하드웨어·데이터·알고리즘 삼박자의 혁신'이 반복된 이야기예요. 지금의 Ch

Mamba & 상태 공간 모델 완벽 가이드! Transformer O(N²) 극복, Mamba O(N) 달성. 선택적 스캔 메커니즘, 입력-종속 파라미터. 하드웨어 최적화: Kernel Fusion + Parallel Scan. 성능: 5배 빠름, 87.5% 메모리 절감. Mamba 3B = Transformer 6B! 비디오, 음성, 의료 멀티모달 확장. SSM의 미래까지!

기계적 해석성 완벽 가이드! 다의성(Polysemanticity) 문제와 중첩 가설. Sparse Autoencoder로 1600만 개 특징 추출! Golden Gate Bridge 사건: SAE로 모델 행동 직접 조종. Monosemanticity 달성, 인과 개입으로 미지의 개념 발견. Claude 3 뇌 지도, AI 안전의 미래까지!

모델 정확도가 99%인데 암 환자를 다 놓친다고? Accuracy의 함정부터 F1-Score, AUROC, 그리고 평가 지표가 손실 함수가 될 수 없는 이유까지 완벽 해부합니다. 당신의 모델을 살리는 지표 선택 가이드.

2012년 AlexNet이 어떻게 ImageNet 대회를 압도적으로 제패하며 딥러닝 혁명을 촉발했는지 완벽 분석. ReLU, GPU 병렬 처리, Dropout 등 5가지 혁신 기술과 현대 AI까지 이어진 그 유산을 파헤칩니다.

Constitutional AI & RLHF 심화 가이드! RLHF 한계: 확장성, 주관성, Reward Hacking. Constitutional AI: 원칙 기반 AI 자기비판으로 사람 피드백 80% 절감. SL-CAI: RLHF 수준 성능 (사람 데이터 없이). RL-CAI: 무해성 Elo 92. Red Teaming & Adversarial Robustness. Collective CAI: 공중 투표로 민주적 정렬!

2006년 Geoffrey Hinton이 AI 겨울을 끝낸 DBN! RBM부터 그리디 학습, 보수적 선행까지 완벽 분석. MNIST 1.25% 오류율의 비밀과 현대 AI로의 진화까지 한 글에서 확인하세요!

Test-Time Compute & Scaling Laws 완벽 가이드! 7B+TTC vs 140B 모델 FLOPs 기준 성능. Chinchilla 함정: 훈련 최적≠추론 최적. Sequential vs Parallel Scaling 비교, 자기수정 능력 부재 분석. Compute-Optimal 난이도별 할당. 수학 성능 6배 향상, IOI 금메달 달성! 미래 아키텍처 최적화까지!

Multimodal 비디오 & 3D AI 완벽 가이드! Gemini 3: ActivityNet에서 GPT-5 15% 능가. VideoLLaMA 3: 1시간 비디오 처리, Vision-centric 설계. Temporal Reasoning: 프레임 추출-인코딩-시간모델링 3단계. NeRF: 30초 만에 3D 재구성. 의료 혁신: CT/MRI를 비디오로 해석! 의료 내시경 자동 분석까지!

2015년 45fps로 세상을 놀라게 한 YOLO v1! R-CNN을 1000배 앞지른 실시간 객체 탐지의 비밀, 7×7 그리드부터 손실 함수까지 논문 완벽 분석. 자율주행·의료·보안에 혁명을 일으킨 전설의 시작을 지금 확인하세요!

추론형 AI 완벽 가이드! o1 수학 83.3%, 코딩 89%, 의료 진단 87.7% 정확도. System 1 vs System 2 사고 구현. Chain-of-Thought 진화: Few-shot → Zero-shot → o1 내부 추론. DeepSeek-R1: o1 성능 유지, 비용 1/27! 투명한 추론 vs 숨겨진 추론 비교, 미래 Multi-round Thinking까지!

데이터 증강 완벽 가이드! 과적합 방지와 모델 성능 향상의 핵심 기법. 이미지 증강: Mixup vs CutMix vs AugMix 비교, AutoAugment vs RandAugment 성능/비용. NLP 증강: Back Translation, EDA 4가지 연산, LLM 활용 최신 기법. GAN 기반 증강으로 민감도 10% 향상!

강화학습 심화 완벽 가이드! ChatGPT의 비밀 RLHF 3단계 프로세스, PPO 클리핑 메커니즘 수식 분석. DPO: 보상 모델 없이 메모리 50% 절감, RLHF와 수학적 동등성. DeepSeek-R1의 GRPO: Critic 없이 그룹 상대 점수로 추론 능력 자동 발현! PPO vs DPO vs GRPO 선택 가이드까지!