×
📋
Loading text ...
🌓
odevtube: 개발 관련 유튜브
검색
esc X
NLP 코기
2026-01-11
[EN] SKT A.X K1 — Independent Foundation Model Special Series (Part 3)
NLP 코기
2026-01-11
[KO] SKT A.X K1 - 독자 파운데이션 모델 특집 3
NLP 코기
2026-01-11
[EN] K-EXAONE — Independent Foundation Model Special Series (Part 2)
NLP 코기
2026-01-11
[KO] K-EXAONE - 독자 파운데이션 모델 특집 2
NLP 코기
2026-01-11
[EN] Solar Open 100B — Independent Foundation Model Special Series (Part 1)
NLP 코기
2026-01-11
[KO] Solar Open 100B - 독자 파운데이션 모델 특집 1
NLP 코기
2026-01-09
[EN] Let’s Dive into DeepSeek R1
NLP 코기
2026-01-09
[KO] Deep seek R1
NLP 코기
2025-12-28
[EN] Let’s Build an Agent for Writing Papers
NLP 코기
2025-12-28
[KO] 논문쓸 때 쓰는 Agent를 만들자
NLP 코기
2025-12-28
[KO] Let’s Remove the Layers That Don’t Do Any Work in LLMs
NLP 코기
2025-12-28
[KO] LLM에서 일안하는 레이어들을 없애자
NLP 코기
2025-12-23
[KO] OpenAI가 말하는 AI 시대의 엔지니어팀이 일하는 방법
NLP 코기
2025-12-23
[KO] How OpenAI Describes the Way Engineering Teams Work in the AI Era
NLP 코기
2025-12-17
[EN] A Game AI Agent That Plays Genshin Impact?
NLP 코기
2025-12-17
[KO] 원신을 플레이하는 게임 AI Agent?
NLP 코기
2025-12-17
[EN] Let’s Build a Computer-Use Agent
NLP 코기
2025-12-17
[KO] Computer Use Agent를 만들어보자
NLP 코기
2025-12-17
[EN] Can We Do Reasoning with Video Generation Models?
NLP 코기
2025-12-17
[KO] 비디오 생성모델로 Reasoning을 해보자?
NLP 코기
2025-12-14
[EN] If You’re Considering Deploying Agents in Production, You Must Watch This!
NLP 코기
2025-12-14
[KO] Agent를 상용을 고려하고 있다면 이 영상을 꼭 보셔야합니다! Agent운영의 철학:AgentOps
NLP 코기
2025-12-14
[EN] Google’s Introduction to LLM Fundamentals
NLP 코기
2025-12-14
[KO] Google이 말해주는 LLM학 교양
NLP 코기
2025-12-13
[KO] 아직도 AI Agent가 뭔지 모르겠다고요? Google이 말해주는 Agent학개론
NLP 코기
2025-12-13
[EN] Still Not Sure What an AI Agent Is? Google Explains the Basics of Agents
NLP 코기
2025-12-08
[EN] Introduction to MoE Studies
NLP 코기
2025-12-08
[KO] MoE학 개론
NLP 코기
2025-12-08
[EN] From LLMs to Multimodality…
NLP 코기
2025-12-08
[KO] LLM부터 멀티모달까지...
NLP 코기
2025-12-08
[EN] DeepSeek v3.2 — An Open Model on Par with Gemini 3.0?
NLP 코기
2025-12-08
[KO] Deepseek v3.2 - Gemini 3.0 급 오픈 모델?
NLP 코기
2025-12-08
[EN] Kimi K2 : Hints About the Agentic Model
NLP 코기
2025-12-08
[KO] Kimi K2 에이전틱 모델에 대한 힌트
NLP 코기
2025-12-07
[EN] Google’s Perspective on Prompt Engineering
NLP 코기
2025-12-07
[KO] Google이 말하는 Prompt Engineering
NLP 코기
2025-12-07
[EN] Google’s Perspective on Agent Evaluation
NLP 코기
2025-12-07
[KO] Google이 말하는 Agent 평가
NLP 코기
2025-12-07
[EN] Google’s Take on Context Engineering
NLP 코기
2025-12-07
[KO] Google이 말하는 Context Engineering
NLP 코기
2025-12-07
[EN] Google’s Perspective on Agentic AI Tools
NLP 코기
2025-12-07
[KO] Google이 말하는 Agentic AI의 Tool | 꼬리의 꼬리를 무는 페이퍼
NLP 코기
2025-12-06
[KO] 스스로 진화하며 학습하는 LLM? | 꼬리의 꼬리를 무는 페이퍼
NLP 코기
2025-12-06
[EN] An LLM That Evolves and Learns on Its Own?(Guided Self-Evolving LLMs with Minimal Human )
NLP 코기
2025-12-06
[EN] Applying RL to Pretraining? (PretrainZero: Reinforcement Active Pretraining)
NLP 코기
2025-12-06
[KO] Pretraining에 RL을 적용한다? | 꼬리의 꼬리를 무는 페이퍼
NLP 코기
2025-12-06
[EN] A Realistic Environment for Training Agents? | A Paper That Leads to Another
NLP 코기
2025-12-06
[KO] 에이전트를 학습시킬 수 있는 리얼한 환경? | 꼬리의 꼬리를 무는 페이퍼
NLP 코기
2025-12-05
[EN] ToolOrchestra: Elevating Intelligence via Efficient Model and Tool Orchestration | DeepDive
NLP 코기
2025-12-05
[KO] 엔비디아가 만든 오케스트레이터 모델 (ToolOrchestra: Elevating Intelligence via Efficient Model and Tool) 꼬꼬페
NLP 코기
2025-05-12
OpenAI가 말하는 AI Agents 가이드북 (A practical guide to building agents) | 꼬꼬엔
NLP 코기
2025-05-10
Google이 말하는 AI Agents (Google AI Agents Whitepaper) | 꼬꼬엔
NLP 코기
2025-03-23
LLM이 도구를 쓰게 트레이닝해봐요. (ToolLLM: Facilitating Large Language Models to Master 16000+ ...) | 꼬꼬엔
NLP 코기
2025-03-22
Query Routing으로 LLM을 골라써요. (Routing to the Expert: Efficient Reward-guided Ensemble of ...) | 꼬꼬엔
NLP 코기
2025-03-18
Query routing으로 Retriever를 골라써요. (Query Routing for Homogeneous Tools: An Instantiation ...) | 꼬꼬엔
NLP 코기
2025-03-17
MoE를 넘어 Multi of Agents (Mixture-of-Agents Enhances Large Language Model Capabilities) | 꼬꼬엔
NLP 코기
2025-01-22
Recursive Retrieval (RAPTOR: Recursive Abstractive Processing for Tree-Organized Retrieval) | 꼬꼬엔
NLP 코기
2025-01-21
Text를 넘어서 Video로 RAG (VideoRAG: Retrieval-Augmented Generation over Video Corpus) | 꼬꼬엔
NLP 코기
2024-11-12
Chain of Thought로 Retrieval 성능 향상시키기 (Interleaving Retrieval with Chain-of-Thought ...) | 꼬꼬엔
NLP 코기
2024-11-07
시간을 고려하는 Retrieval (Time-sensitive Retrieval-Augmented Generation for Question Answering) | 꼬꼬엔
1
2
Next
Last
-
삽질없이 쉽게 따라하는 윈도우 개발 환경 셋업: https://inf.run/9Y2oY
-
VS Code에서 쉽게 사용하는 Git: https://inf.run/LPpDg
,
Udemy
-
React + API Server 프로젝트 개발과 배포 (CI/CD): https://inf.run/H6vcA
- 50% 할인 쿠폰 코드:
20652-ab1f1cd4c373
subscribe
top
* Contact:
[email protected]
, OKdevTV:
https://youtube.com/@KenuHeo
odevtube: 개발 관련 유튜브
odevtube: 개발 관련 유튜브
![[EN] SKT A.X K1 — Independent Foundation Model Special Series (Part 3)](https://i.ytimg.com/vi/vyNmj7cG_00/mqdefault.jpg)
![[KO] SKT A.X K1 - 독자 파운데이션 모델 특집 3](https://i.ytimg.com/vi/vO0PqL2h9Cg/mqdefault.jpg)
![[EN] K-EXAONE — Independent Foundation Model Special Series (Part 2)](https://i.ytimg.com/vi/1A4TtqSAfjk/mqdefault.jpg)
![[KO] K-EXAONE - 독자 파운데이션 모델 특집 2](https://i.ytimg.com/vi/3jXiY0MvMQI/mqdefault.jpg)
![[EN] Solar Open 100B — Independent Foundation Model Special Series (Part 1)](https://i.ytimg.com/vi/59L_EUVbUyg/mqdefault.jpg)
![[KO] Solar Open 100B - 독자 파운데이션 모델 특집 1](https://i.ytimg.com/vi/AfyaaMbdrPY/mqdefault.jpg)
![[EN] Let’s Dive into DeepSeek R1](https://i.ytimg.com/vi/Hw_eEPmwiyI/mqdefault.jpg)
![[KO] Deep seek R1](https://i.ytimg.com/vi/TbdUenTAEPQ/mqdefault.jpg)
![[EN] Let’s Build an Agent for Writing Papers](https://i.ytimg.com/vi/aR8qDfXJwHg/mqdefault.jpg)
![[KO] 논문쓸 때 쓰는 Agent를 만들자](https://i.ytimg.com/vi/PsHko5VVvQI/mqdefault.jpg)
![[KO] Let’s Remove the Layers That Don’t Do Any Work in LLMs](https://i.ytimg.com/vi/6KdYMDURsUE/mqdefault.jpg)
![[KO] LLM에서 일안하는 레이어들을 없애자](https://i.ytimg.com/vi/IA8nWYCQoxM/mqdefault.jpg)
![[KO] OpenAI가 말하는 AI 시대의 엔지니어팀이 일하는 방법](https://i.ytimg.com/vi/fArKnKH1QgE/mqdefault.jpg)
![[KO] How OpenAI Describes the Way Engineering Teams Work in the AI Era](https://i.ytimg.com/vi/OyV22AD-d_g/mqdefault.jpg)
![[EN] A Game AI Agent That Plays Genshin Impact?](https://i.ytimg.com/vi/HCkFlN9CaK8/mqdefault.jpg)
![[KO] 원신을 플레이하는 게임 AI Agent?](https://i.ytimg.com/vi/I8jBkY2TcA0/mqdefault.jpg)
![[EN] Let’s Build a Computer-Use Agent](https://i.ytimg.com/vi/fSuLNxYVbRk/mqdefault.jpg)
![[KO] Computer Use Agent를 만들어보자](https://i.ytimg.com/vi/A0E1G_91Zkc/mqdefault.jpg)
![[EN] Can We Do Reasoning with Video Generation Models?](https://i.ytimg.com/vi/kPUfJYt_iy4/mqdefault.jpg)
![[KO] 비디오 생성모델로 Reasoning을 해보자?](https://i.ytimg.com/vi/DxMfIOPAzxE/mqdefault.jpg)
![[EN] If You’re Considering Deploying Agents in Production, You Must Watch This!](https://i.ytimg.com/vi/1GIuolJCM-Y/mqdefault.jpg)
![[KO] Agent를 상용을 고려하고 있다면 이 영상을 꼭 보셔야합니다! Agent운영의 철학:AgentOps](https://i.ytimg.com/vi/P61MkIzR5yg/mqdefault.jpg)
![[EN] Google’s Introduction to LLM Fundamentals](https://i.ytimg.com/vi/FDD7eaP5BxY/mqdefault.jpg)
![[KO] Google이 말해주는 LLM학 교양](https://i.ytimg.com/vi/6yzeOA7FDjw/mqdefault.jpg)
![[KO] 아직도 AI Agent가 뭔지 모르겠다고요? Google이 말해주는 Agent학개론](https://i.ytimg.com/vi/I1EbzJkKaLQ/mqdefault.jpg)
![[EN] Still Not Sure What an AI Agent Is? Google Explains the Basics of Agents](https://i.ytimg.com/vi/UQXPzQ8rc-Y/mqdefault.jpg)
![[EN] Introduction to MoE Studies](https://i.ytimg.com/vi/CAyIbP2OPXs/mqdefault.jpg)
![[KO] MoE학 개론](https://i.ytimg.com/vi/8vLcOunz0MI/mqdefault.jpg)
![[EN] From LLMs to Multimodality…](https://i.ytimg.com/vi/_F41y38OMh8/mqdefault.jpg)
![[KO] LLM부터 멀티모달까지...](https://i.ytimg.com/vi/6UL5TsLm82w/mqdefault.jpg)
![[EN] DeepSeek v3.2 — An Open Model on Par with Gemini 3.0?](https://i.ytimg.com/vi/wpynEWVOCgE/mqdefault.jpg)
![[KO] Deepseek v3.2 - Gemini 3.0 급 오픈 모델?](https://i.ytimg.com/vi/ZM9iftZlvWc/mqdefault.jpg)
![[EN] Kimi K2 : Hints About the Agentic Model](https://i.ytimg.com/vi/3AsGtF7I1CA/mqdefault.jpg)
![[KO] Kimi K2 에이전틱 모델에 대한 힌트](https://i.ytimg.com/vi/KPX3lB5T2cQ/mqdefault.jpg)
![[EN] Google’s Perspective on Prompt Engineering](https://i.ytimg.com/vi/Hz6-OZCj8Us/mqdefault.jpg)
![[KO] Google이 말하는 Prompt Engineering](https://i.ytimg.com/vi/dPrcT1wNvlE/mqdefault.jpg)
![[EN] Google’s Perspective on Agent Evaluation](https://i.ytimg.com/vi/g1k65JLV6lo/mqdefault.jpg)
![[KO] Google이 말하는 Agent 평가](https://i.ytimg.com/vi/4r9dNFdHkw0/mqdefault.jpg)
![[EN] Google’s Take on Context Engineering](https://i.ytimg.com/vi/c6VXB6PMp4s/mqdefault.jpg)
![[KO] Google이 말하는 Context Engineering](https://i.ytimg.com/vi/-nTPMagnIkk/mqdefault.jpg)
![[EN] Google’s Perspective on Agentic AI Tools](https://i.ytimg.com/vi/g4vsbhDHXZg/mqdefault.jpg)
![[KO] Google이 말하는 Agentic AI의 Tool | 꼬리의 꼬리를 무는 페이퍼](https://i.ytimg.com/vi/EXKpuNSVsDM/mqdefault.jpg)
![[KO] 스스로 진화하며 학습하는 LLM? | 꼬리의 꼬리를 무는 페이퍼](https://i.ytimg.com/vi/VvqBP0BpJzc/mqdefault.jpg)
![[EN] An LLM That Evolves and Learns on Its Own?(Guided Self-Evolving LLMs with Minimal Human )](https://i.ytimg.com/vi/e_uLOsw1EuI/mqdefault.jpg)
![[EN] Applying RL to Pretraining? (PretrainZero: Reinforcement Active Pretraining)](https://i.ytimg.com/vi/LlKetquhdk8/mqdefault.jpg)
![[KO] Pretraining에 RL을 적용한다? | 꼬리의 꼬리를 무는 페이퍼](https://i.ytimg.com/vi/7duPu0Vv1BE/mqdefault.jpg)
![[EN] A Realistic Environment for Training Agents? | A Paper That Leads to Another](https://i.ytimg.com/vi/S0WBykbNTnk/mqdefault.jpg)
![[KO] 에이전트를 학습시킬 수 있는 리얼한 환경? | 꼬리의 꼬리를 무는 페이퍼](https://i.ytimg.com/vi/ndrhmQUPWVE/mqdefault.jpg)
![[EN] ToolOrchestra: Elevating Intelligence via Efficient Model and Tool Orchestration | DeepDive](https://i.ytimg.com/vi/8Xpl7SC655s/mqdefault.jpg)
![[KO] 엔비디아가 만든 오케스트레이터 모델 (ToolOrchestra: Elevating Intelligence via Efficient Model and Tool) 꼬꼬페](https://i.ytimg.com/vi/JfAsEQKFFXM/mqdefault.jpg)
