Verifier도 틀릴 수 있다 — Stanford CS329A Part 3 Robust Verification
Stanford CS329A Part 3를 따라 outcome verifier, process reward model, Math-Shepherd, weak-verifier ensemble과 distillation까지 검증 기술의 진화를 살펴본다.
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When the Verifier Can Be Wrong — Stanford CS329A Part 3
Stanford CS329A Part 3 traces robust verification from outcome verifiers and process reward models to Math-Shepherd, weak-verifier ensembles, and verifier distillation.
Test-Time Compute의 핵심은 ‘더 많이’가 아니라 ‘어디에 쓸 것인가’다 — Stanford CS329A Part 2
Stanford CS329A Part 2를 따라 repeated sampling, verifier bottleneck, compute-optimal inference, Archon까지 살펴보면 test-time scaling은 결국 연산 배분 문제라는 점이 드러난다.
Test-Time Compute Is a Resource Allocation Problem — Stanford CS329A Part 2
Stanford CS329A Part 2 shows why inference scaling is not just about generating more samples, but about allocating compute across search, verification, revision, fusion, and architecture design.
AI 발전의 중심은 왜 ‘더 큰 모델’에서 확장되고 있는가 — Stanford CS329A Part 1
Stanford CS329A Part 1을 따라 사전학습 스케일링에서 CoT, post-training, test-time compute, verifier, agentic feedback loop로 이어지는 변화를 자세히 살펴본다.
Why AI Progress Is Moving Beyond Bigger Models — Stanford CS329A Part 1
Stanford CS329A Part 1 traces the shift from pretraining scale to chain-of-thought, post-training, inference-time compute, verifiers, and agentic feedback loops.
자가 개선 AI 에이전트는 하나의 모델이 아니다 — 핵심은 피드백 루프다
Stanford CS329A의 9편 강의를 관통해 보면 자가 개선 AI의 핵심은 더 큰 모델 하나보다 탐색·검증·도구·학습·평가를 연결하는 닫힌 피드백 루프에 가깝다.
Self-Improving AI Agents Aren’t One Model. They’re a Feedback Loop.
Stanford’s CS329A shows why self-improving AI is less about one smarter model than a closed loop of search, verification, tools, learning, and long-horizon evaluation.
환율이 움직여도 무역불균형이 쉽게 사라지지 않는 이유
Gita Gopinath의 Dominant Currency Paradigm은 왜 양국 환율 변화만으로 실제 무역가격과 무역수지가 교과서처럼 움직이지 않는지 설명한다.
Why Exchange Rates Don’t Fix Trade Imbalances the Way Textbooks Suggest
Gita Gopinath’s dominant currency paradigm explains why a bilateral exchange-rate move may do much less to trade prices than the textbook story suggests.