최신 흐름 따라가기 — 작동하는 reading loop

프론티어 AI 연구의 속도는 누구도 다 따라갈 수 없는 수준이야. 옳은 질문은 "어떻게 다 따라가나?"가 아니라 "내한테 중요한 걸, 충분히 잘 따라가는 법은?"이야.

1차 자료

arXiv. 모든 주요 논문이 여기 먼저 등장. 유용한 카테고리: cs.CL(NLP), cs.LG(ML), cs.AI. 본인 관심사로 필터링한 일일 다이제스트 구독.
랩 블로그. OpenAI, Google DeepMind, Meta AI, Anthropic, Mistral, DeepSeek가 자기 논문이 말하는 걸 운영적 언어로 풀어내는 기술 발표 게시.
Hugging Face. 모델 카드, papers-with-code 링크, 리더보드. 허브가 오픈소스 릴리스를 그때 그때 추적.

커뮤니티 필터

Papers With Code. 논문을 구현과 벤치마크 숫자에 연결.
Twitter/X. 많은 연구자가 코멘트와 함께 초기 thread 공유. 신중히 큐레이션.
Reddit (r/MachineLearning, r/LocalLLaMA). 신규 릴리스의 토론, 분석, hands-on 벤치마크.
Substack / 뉴스레터. Import AI, AlphaSignal, The Algorithmic Bridge — firehose를 필터링하는 주간 다이제스트.

2026년에 지켜볼 트렌드

MoE 효율 개선, 깊이에서도 실제로 동작하는 더 긴 컨텍스트 윈도우, multimodal 통합(텍스트+비전+오디오가 단일 residual stream에), test-time compute 스케일링과 추론 특화, 고정 품질에서 큰 모델 매치하는 작은 모델, 비-Transformer 아키텍처(Mamba, 하이브리드)의 focused 워크로드.

이 코스에서 체화한 상수들 — attention 수학, 위치 인코딩, scaling law, 학습 레시피 — 은 어떤 특정 모델보다 오래 살아남아. 새 논문은 이를 뒤집기보다 다른 표현으로 말할 거야.

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A reading-loop template·markdown

## Daily (10 minutes)
- Skim arXiv cs.CL/cs.LG new submissions
- Star anything that touches your work area

## Weekly (1 hour)
- Read 1-2 starred papers carefully
- Update your eval harness if a new model claims your task
- Note: what changed in the field this week, in 3 bullets

## Monthly (1 day)
- Re-evaluate your production model choice against current alternatives
- Read a backlog paper from outside your immediate work
- Refresh your tooling (vLLM version, framework versions, eval suites)

## Quarterly
- Deep dive: pick one architectural trend you've been ignoring and study it

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