추론 AI 원리: o1과 DeepSeek-R1은 강화학습으로 어떻게 생각을 배우나
o1과 DeepSeek-R1 같은 추론 모델이 답 대신 '생각'을 먼저 전개하는 이유, 테스트타임 컴퓨트 스케일링, 그리고 강화학습만으로 사고연쇄를 스스로 익히는 원리를 쉽게 풀었다.
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AI TOPIC
o1 최신 뉴스와 핵심 해설
o1 관련 핵심 뉴스와 활용 인사이트 5편을 최신순으로 모았습니다.
LLM 테스트타임 컴퓨트 스케일링: 검증기 탐색과 순차 수정, 그리고 모델 크기와의 맞교환
UC버클리 찰리 스넬이 딥마인드 인턴십에서 진행한 연구를 소개한다. LLM에 추론 시 계산을 더 쓰게 하는 검증기 기반 탐색과 순차 수정 방식이 문제 난이도와 예산에 따라 어떻게 확장되는지, 그리고 언제 모델 크기 키우기보다 나은지를 분석한다.
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테스트타임 컴퓨트 완전정복: 오픈AI o1의 사고사슬은 정말 새로운 AI 패러다임일까
오픈AI o1은 답하기 전 스스로 사고사슬을 돌리는 ‘테스트타임 컴퓨트’로 추론·수학 성능을 끌어올렸다. 사고사슬의 실제 효과, 그 한계, 그리고 딥마인드가 밝힌 사전학습과의 비교까지 최신 논문들로 정리한다.
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추론형 AI 완벽 정리: o1·딥시크 R1과 시스템1·2 사고로 본 생각하는 AI
빠르게 답을 ‘찍던’ AI에서 여러 단계를 곱씹어 ‘추론’하는 AI로. 시스템1·2 사고, o1의 등장, 딥시크 R1의 개방과 저비용까지 한 번에 정리했습니다.
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AI 추론 모델(o1·o3) 이해와 활용법: 챗 모델과 무엇이 다르고 어떻게 프롬프트해야 하나
LangChain이 정리한 추론 모델 활용 가이드다. 다음 단어 예측과 강화학습 기반 추론의 차이, o1·o3를 챗봇처럼 프롬프트하면 안 되는 이유, 그리고 코딩·계획·리서치 등 실제 활용처까지 하나씩 짚는다.
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