AI 92
- Introducing Google Quantum Circuit Compilation
- Google Quantum Circuit Compilation 소개
- RSNA Knee, Part 5: Model Building in a Changing Competition
- RSNA Knee, Part 5: 모델을 쌓는 동안 달라진 대회
- Gemma 4 Developer Agent, Part 2: Measuring an Agent While Its Evaluator Moved
- Gemma 4 Developer Agent 2편: 채점 환경이 바뀔 때 에이전트 성능을 비교하는 법
- RSNA Knee, Part 4: Conflicting Evidence and Two Final Candidates
- RSNA Knee, Part 4: 엇갈린 근거와 최종 두 후보
- RSNA Knee, Part 3: Supervision and Public Performance
- RSNA Knee, Part 3: 학습 신호와 Public 성능
- RSNA Knee, Part 2: Ensembles Under a Nine-Hour Limit
- RSNA Knee, Part 2: 9시간 한도의 Ensemble
- BioHub Cell Tracking Working Note 9: A Big Plan and a Weak Start
- BioHub Cell Tracking 작업 기록 9: 큰 계획에 비해 허술했던 시작
- Enveda CASMI 2026: From Mass Spectra to Molecular Structures
- Enveda CASMI 2026: 질량스펙트럼에서 분자 구조를 찾아내는 AI
- Gemma 4 Developer Agent, Part 1: Learning to Fix a Codebase, One Verified Patch at a Time
- Gemma 4 Developer Agent 1편: 버그 하나를 끝까지 고치는 AI 만들기
- RSNA Knee, Part 1: Training Targets and Validation References
- RSNA Knee, Part 1: 학습 라벨과 검증 기준
- BioHub Cell Tracking Working Note 8: What Went Into Choosing the Final Two
- BioHub Cell Tracking 작업 기록 8: 최종 제출을 고를 때 고민한 것들
- BioHub Cell Tracking Working Note 7: When the Same Code Was Not the Same Experiment
- BioHub Cell Tracking 작업 기록 7: 같은 코드로도 검증이 어긋나는 이유
- BioHub Cell Tracking Working Note 6: When Local Validation Ran a Different Pipeline
- BioHub Cell Tracking 작업 기록 6: 로컬 검증이 제출 파이프라인과 달랐던 문제
- AI Agent Security (Part 12): What the Write-ups Changed About Our Search
- AI Agent Security (12편): 공개된 해법을 읽고 돌아본 우리의 선택
- AI Agent Security (Part 11): When the Mechanism Did Not Transfer — The Private Reveal and the Cost of Two Slots
- AI Agent Security (11편): 공격 방식이 비공개 평가에서 통하지 않았을 때 — 최종 리더보드와 두 장의 제출권
- AI Agent Security (Part 10): From Public Density to Private Transfer — Artifact Identity, Ordered Banks, and Portfolio Design
- AI Agent Security (10편): 공개 점수 밀도에서 비공개 평가까지 — 아티팩트 식별, 후보 뱅크의 순서, 포트폴리오 설계
- BioHub Cell Tracking Working Note 5: What a Frozen Graph Left Untested
- BioHub Cell Tracking 작업 기록 5: 고정된 그래프가 시험하지 못한 것들
- AI Agent Security (Part 9): From Firing to Density — Chains, Gates, and the Per-K Frontier
- AI Agent Security (9편): 작동 여부에서 점수 밀도로 — 연쇄 호출, 선택 기준, 그리고 K별 성능 한계
- BioHub Cell Tracking Working Note 4: Three Gaps in Local Validation
- BioHub Cell Tracking 작업 기록 4: 로컬 검증에서 발견한 세 가지 빈틈
- AI Agent Security (Part 8): The Evaluation Reset — Partial Banking and the Search for a Discrete Lever
- AI Agent Security (8편): 평가 체계 재설정 — 부분 점수 보존과 불연속적 도약의 원인 찾기
- RSNA Knee, Part 0: One MRI Study, Twelve Findings
- RSNA Knee, Part 0: MRI 한 검사와 열두 소견
- ROGII Competition Retrospective: A Silver Medal and Lessons from the Public-Private Gap
- ROGII 대회 회고: Silver Medal까지의 여정과 Public/Private 격차의 교훈
- ARC-AGI-3 Research Note R1: The Unit Cost of Thinking, and Program-as-Policy
- ARC-AGI-3 Research Note R1: 한 수의 값, 그리고 program-as-policy (KR)
- ARC-AGI-3 Part 2: Where a Mathematically Perfect Idea Went to Die
- ARC-AGI-3 2편: 수학적으로 완벽한 아이디어가 죽은 자리 (KR)
- Kaggriculture Working Note (Part 1): A Farming Economy and the Replay Meta
- Kaggriculture Working Note (1편): 농장 경제 설계, 그리고 리플레이 메타
- AI Agent Security (Part 7): The Transfer Game — Held-Out Defenses and Portfolio Design
- AI Agent Security (7편): 공개 성능에서 비공개 전이로 — 홀드아웃 방어와 포트폴리오 설계
- BioHub Cell Tracking Working Note 3: What the OOF Machine Refused
- BioHub Cell Tracking 작업 기록 3: OOF에 기반한 판단들
- AI Agent Security (Part 6): Throughput as an Experimental System — Costs, Cliffs, and Corrected Instruments
- AI Agent Security (6편): 처리량을 실험 시스템으로 다루기 — 비용과 절벽, 그리고 바로잡은 측정법
- AI Agent Security (Part 5): The Raw Wall from the Inside
- AI Agent Security (5편): 소스에서 확인한 원점수의 한계
- AI Agent Security (Part 4): Past the Framing Plateau
- AI Agent Security (4편): 프레이밍 고원을 넘어서
- BioHub Cell Tracking Working Note 2: From a Leaderboard Plateau to OOF Structural Diagnostics
- BioHub Cell Tracking 작업 기록 2: Public 점수가 멈췄을 때 — OOF 기반 오류 분석
- BioHub Cell Tracking Working Note 1: Learned Lineage Graphs and Metric-Aware Repair
- BioHub Cell Tracking 작업 기록 1: Lineage Graph 학습과 평가지표에 맞춘 후처리
- ROGII Working Note (Part 2): Error Anatomy of Target-Free TVT Geosteering
- ROGII Working Note (2편): Target-Free TVT Geosteering의 오차 해부
- Pokémon TCG AI Battle Working Note (Part 1): From Rules to an RL Pilot
- Pokémon TCG AI Battle Working Note (1편): 규칙 기반에서 RL 파일럿까지
- AI Agent Security (Part 3): The v3.1.2 Reset and the Throughput Wall
- AI Agent Security (3편): v3.1.2 리셋과 처리량의 벽
- ARC-AGI-3: The Benchmark Nobody Has Solved Yet
- ARC-AGI-3: 아직 아무도 풀지 못한 벤치마크 (KR)
- AI Agent Security (Part 2): The Linear Score Law, the Replay Ceiling, and What Survives the Private Guardrail
- AI Agent Security (2편): 선형 점수식과 리플레이 한계, 그리고 비공개 가드레일
- AI Agent Security (Part 1): The Replay Benchmark and Trajectory-Search EDA
- AI Agent Security (1편): Replay 벤치마크와 Trajectory-Search EDA
- ROGII: Leakage-Controlled TVT Recovery Through Target-Free Stratigraphic Alignment
- ROGII: Target-Free 지층 대비로 TVT 복원하기 — 데이터 누수 통제 설계
- PG S6E6: Redshift, Color Geometry, and OOF Artifact Blending
- PG S6E6: 적색편이와 색지수로 풀어내는 천체 분류 — OOF Artifact 블렌딩까지
- BirdCLEF 2026: EoS9 + OOF-Gated PCEN
- BirdCLEF 2026: EoS9 Anchor 먼저 — OOF-Gated PCEN 보정은 그 다음
- Maze Crawler: Structure Baseline
- Maze Crawler: 먼저 살아남기 — 구조적 Rule-Based 베이스라인
- S6E5 Driver's High: Driver Feature Engineering
- S6E5 Driver's High: Driver 피처의 잔여 신호 — OOF Ladder 검증
- Orbit Wars: Structured Baseline Methodology
- Orbit Wars: 도착 시점을 기준으로 — 물리·월드·전략 분리 설계
- March Machine Learning Mania 2026 - Baseline Pipeline
- March Machine Learning Mania 2026: 누설 없는 베이스라인 파이프라인 단계별 구축 (KR)
- Playground S6E2 PRED: CV-Tuned Boosting Pipeline
- Playground S6E2 EDA: Statistical Insights and Modeling Guidance