LLM 연구
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섹션 제목: “LLM 연구”5개 컬렉션
Awesome 컬렉션
섹션 제목: “Awesome 컬렉션”- Generative AI Guide — 생성형 AI 학습 경로, 연구, 강좌, 도구 및 면접 준비를 위한 안내서입니다.
- LLM — 대규모 언어 모델 논문, 학습 및 배포 도구, 강좌, 튜토리얼, 공개 체크포인트와 API를 엄선했습니다.
- LLM Resources — 대규모 언어 모델에 관한 연구, 데이터셋, 도구, 강좌 및 실용 자료를 모았습니다.
- LLM Strawberry — OpenAI Strawberry(o1)와 대규모 언어 모델 추론에 관한 연구 논문, 기술 보고서, 강연, 강좌, 블로그를 엄선했습니다.
- RLHF — 인간 피드백 기반 강화학습에 관한 연구 논문, 코드베이스, 데이터셋, 블로그 및 도서를 모았습니다.
HagiCode
HagiCode는 에이전트 코딩 작업 공간입니다. 풍부하고 편리한 UI 상호작용으로 계획 수립, 에이전트 실행, 프로젝트 작업을 쉽게 시작하고 따라가며 개발을 더 흥미로운 경험으로 만듭니다.
풍부하고 편리한 UI 상호작용으로 계획부터 프로젝트 작업까지 쉽게 따라갈 수 있습니다.
- 스마트OpenSpec 워크플로는 의도를 제안, 설계, 작업을 거쳐 배포까지 이어지는 실행 가능한 경로로 바꿉니다.
- 효율적다중 에이전트 실행으로 조사, 구현, 검토를 병렬로 진행하며 여러 저장소와 익숙한 Agent CLI를 지원합니다.
- 흥미로운풍부하고 편리한 UI 상호작용으로 계획 수립, 에이전트 실행, 프로젝트 작업을 쉽게 시작하고 따라갈 수 있습니다.
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HagiCode 공유
아이디어를 실제로 배포되는 소프트웨어로.
HagiCode는 에이전트 코딩 작업 공간입니다. OpenSpec 워크플로로 변경을 계획하고, 다중 에이전트 실행으로 진행하며, Hero Scenario로 긴 작업의 진행 상황을 한눈에 보여 아이디어를 실제로 배포되는 소프트웨어로 만듭니다.
- 스마트
- OpenSpec 워크플로는 의도를 제안부터 배포까지 이어지는 실행 가능한 경로로 바꿉니다.
- 효율적
- 다중 에이전트 실행으로 조사, 구현, 검토를 병렬로 진행합니다.
- 즐거운
- 편리한 UI 상호작용으로 계획, 에이전트 실행, 프로젝트 작업을 쉽게 따라갈 수 있습니다.
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