Euisuk’s Dev Log

[복습] 다시 근본으로, 언어모델을 오랜만에 복습해보자: Transformer to T5

최근 JEV라는 모델이 공개되면서 BERT 계열 인코더와의 비교가 다시 활발해졌고, 덕분에 BERT에 대한 관심도 한 번 더 올라갔습니다. 생성형 LLM이 대세가 된 지금도 분류·검색·라우팅처럼 “빠르고 정확하게 이해하는” 문제에서는 인코더 모델이 여전히 자주 언급됩니다. 그런데 막상 “BERT는 GPT와 학습 방식이 정확히 어떻게 다르지? 입력과 출...

Posted by Euisuk's Dev Log on September 25, 2026

[Paper Review] TabPFN-3: Technical Report — 대규모 표 데이터와 추론 시 확장

논문 개요와 전체 구조 TabPFN-3는 합성 표 데이터로 사전학습한 모델에 실제 학습 표를 문맥으로 제공하여 새로운 행을 예측하는 tabular foundation model입니다. 이 기술 보고서의 중심 질문은 이 방식의 성능을 유지하면서 학습 행을 100만 개까지 늘리고, 반복 예측의 메모리와 지연 시간을 줄일 수 있는가입니다. 답은 행을 먼저...

Paper Review Transformer 딥러닝 머신러닝 시계열

Posted by Euisuk's Dev Log on September 22, 2026

[Paper Review] A Closer Look at TabPFN v2: 강점의 원리와 추론 시 확장 전략

논문 개요와 전체 구조 TabPFN v2는 학습 데이터와 예측할 행을 함께 입력받아, 새 데이터셋마다 신경망을 미세조정하지 않고 정형 데이터의 분류·회귀를 수행하는 foundation model입니다. 그렇다면 열의 개수와 의미가 매번 바뀌는데도 어떻게 작동하며, 내부 표현을 별도의 모델에 사용할 수 있을까요? 입력이 너무 넓거나 길고 클래스가 많아...

Paper Review Transformer 딥러닝 머신러닝

Posted by Euisuk's Dev Log on September 22, 2026

[Paper Review] TabPFN v2: Accurate predictions on small data with a tabular foundation model

논문 개요와 전체 구조 TabPFN v2는 새로운 표 데이터셋을 받았을 때 어떤 예측기를 학습할 것인지 자체를 미리 학습한 모델입니다. 수많은 합성 데이터셋에서 예측 문제를 풀도록 Transformer를 사전학습하고, 실제 사용 시에는 정답이 있는 학습 행과 정답이 없는 질의 행을 문맥으로 전달합니다. 일반적인 사용 과정에서 모델 가중치를 다시 최적...

Paper Review Transformer 딥러닝 머신러닝

Posted by Euisuk's Dev Log on September 22, 2026

[Paper Review] TabPFN: 작은 정형 데이터의 학습을 Transformer 추론으로 바꾸다

논문 개요와 전체 구조 작은 정형 데이터로 분류기를 만들 때는 대개 모델을 고르고, 하이퍼파라미터를 탐색하고, 학습을 반복합니다. TabPFN은 이 절차 자체를 미리 학습한 Transformer에 맡깁니다. 새로운 데이터셋의 관측된 행과 정답, 예측할 행을 함께 입력하면 모델 가중치를 갱신하지 않고 클래스 확률을 출력합니다. 개별 데이터셋에 대한 학...

Paper Review Transformer 딥러닝 머신러닝

Posted by Euisuk's Dev Log on September 22, 2026

Claude Code에서 디폴트로 Auto Mode 사용하기 (Windows·Linux)

들어가며 요즘은 AI Agent에게 작업 대부분을 맡기는 시대입니다. 코드를 읽고 고치는 일은 물론이고, 셸 명령을 실행하고 환경을 정리하는 일까지 Agent에게 위임하는 흐름이 점점 자연스러워지고 있습니다. Claude Code 역시 이런 흐름에 맞춰, 매번 권한을 확인받지 않고도 작업을 이어가는 Auto Mode를 제공합니다. 문제는 그 모...

Claude 환경설정 Anthropic AI Agent

Posted by Euisuk's Dev Log on June 17, 2026

[구글] 2026 Google I/O KeyNote 정리: Gemini 3.5, Omni, Antigravity 2.0 그리고 Agentic AI의 본격화

https://youtu.be/wYSncx9zLIU 들어가며 2026년 Google I/O 키노트는 AI 모델 발전을 넘어 Agentic AI(에이전트 AI)의 실용화가 본격 시작되었음을 알리는 자리였습니다. Sundar Pichai CEO는 지난 10년간 AI-first 회사로 전환한 이후 가장 강도 높은 한 해였다고 회고하며, Gem...

Google Gemini AI Agent Conference

Posted by Euisuk's Dev Log on May 25, 2026

[구글] 2026 Google I/O Developer Keynote정리: Agent가 주도하는 개발의 새 시대

https://youtu.be/aqmpZocmR8o 들어가며 Google I/O ‘26 Developer Keynote는 한마디로 정리할 수 있는 행사였습니다. “AI가 단순히 보조하는 시대는 끝났고, 이제 Agent가 직접 일을 처리하는 시대가 시작되었다”는 선언입니다. 이번 키노트의 핵심 메시지는 단순하면서도 강력합니다. 개발자는 큰 아...

Google Gemini AI Agent Conference

Posted by Euisuk's Dev Log on May 25, 2026

첫 책이 나왔습니다 — 출간 후기

안녕하세요!! 서쿠입니다 😊 오늘 포스팅에서는 작년 말부터 약 반년 가까이 퇴근 후·주말 시간을 쪼개 집필해온 첫 책 『AI 바이브 코딩 마스터』가 드디어 세상에 나왔다는 소식을 전하며, 어떤 책인지 짧게 소개드리고자 합니다. 퇴근 후 틈틈이 쓴 첫 책 작년 말, 좋은 기회로 책을 써보지 않겠냐는 제안을 받았습니다. 설레면서도 한편으로는 걱정이 ...

Vibe Coding Lovable

Posted by Euisuk's Dev Log on May 24, 2026

[HAI] AI Index Report 2026 정리: 기술은 가속하고, 시스템은 뒤따라가기 바쁘다

링크: https://hai.stanford.edu/ai-index/2026-ai-index-report Stanford HAI(Human-Centered AI Institute)가 매년 발간하는 AI Index Report는 AI 분야에서 가장 신뢰받는 독립 연감 중 하나입니다. 2026년판은 아홉 번째 에디션이며, 423페이지에 걸쳐 ...

트렌드 IT지식

Posted by Euisuk's Dev Log on April 20, 2026

Euisuk's Dev Log

[복습] 다시 근본으로, 언어모델을 오랜만에 복습해보자: Transformer to T5

[Paper Review] TabPFN-3: Technical Report — 대규모 표 데이터와 추론 시 확장

[Paper Review] A Closer Look at TabPFN v2: 강점의 원리와 추론 시 확장 전략

[Paper Review] TabPFN v2: Accurate predictions on small data with a tabular foundation model

[Paper Review] TabPFN: 작은 정형 데이터의 학습을 Transformer 추론으로 바꾸다

Claude Code에서 디폴트로 Auto Mode 사용하기 (Windows·Linux)

[구글] 2026 Google I/O KeyNote 정리: Gemini 3.5, Omni, Antigravity 2.0 그리고 Agentic AI의 본격화

[구글] 2026 Google I/O Developer Keynote정리: Agent가 주도하는 개발의 새 시대

첫 책이 나왔습니다 — 출간 후기

[HAI] AI Index Report 2026 정리: 기술은 가속하고, 시스템은 뒤따라가기 바쁘다

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