DEEP LEARNING & AUTONOMOUS DRIVING

기술의 본질을
깊게 파헤칩니다

머신러닝, 자율주행, 강화학습 등 AI 기술의 핵심 원리를 나만의 언어로 정리하고 효율적인 실현 방법을 탐구하는 기술 블로그입니다.

블로그 콘텐츠

이 블로그에서 다루는 주요 콘텐츠 영역

어텐션, 양자화, 토큰화 등 AI 모델을 지탱하는 근본적인 개념들을 체계적으로 정리합니다.

학습 코드, 최적화 스크립트 등 재현 가능한 AI 프로젝트 결과물을 GitHub에 공개합니다.

최신 기술 동향과 분석 결과

2025~2026년, AI 에이전트는 “챗봇”에서 “자율적 행위자”로 진화했다. Claude Code가 코드를 작성하고, Cursor가 프로젝트를 리팩토링하며, AutoResearchClaw가 논문을 쓴다. 하지만 이 에이전트들의 내부를 들여다...

2025년 10월, Nature에 한 편의 논문이 게재되었다. “Discovering state-of-the-art reinforcement learning algorithms.” 저자 목록의 첫 번째 이름은 Junhyuk Oh — 내가 롤모델로...

“안녕하세요”를 GPT-4의 토크나이저에 넣으면 몇 개의 토큰이 나올까? 답은 3~5개. 영어의 “Hello”가 1개 토큰인 것과 비교하면 3~5배 비효율적이다. 이것은 단순한 불편함이 아니다. 토큰 수는 곧 비용, 속도, 컨텍스트 윈도우 활용...

2026년 4월, Andrej Karpathy가 GitHub Gist에 올린 한 장의 문서가 개인 지식 관리(PKM) 커뮤니티를 뒤흔들었다. “나는 요즘 코드보다 개인 지식 저장소 구축에 토큰을 더 많이 쓴다”는 한 마디와 함께. 나는 이 가이...