NVIDIA 연구팀이 NeMo RL에 추측적 디코딩을 통합하여 8B 모델에서 1.8배의 롤아웃 생성 속도 향상을 달성했다고 발표했다. 235B 모델에서는 2.5배의 속도 향상이 예상된다.
이 튜토리얼에서는 MEG 데이터를 사용하여 뇌 신호에서 직접 언어적 특징을 해독하는 방법을 소개합니다. 신경 활동을 의미 있는 예측으로 변환하는 시스템을 구축합니다.
메타가 AI 모델을 자율 데이터 과학자로 변환하는 새로운 프레임워크인 Autodata를 소개했습니다. 이 기술은 고품질 훈련 데이터 생성을 목표로 하고 있습니다.
이 튜토리얼에서는 TRL 라이브러리를 사용하여 대형 언어 모델의 후속 훈련 과정을 단계별로 안내합니다. 경량 모델을 시작으로, 감독 세부 조정, 보상 모델링, 직접 선호 최적화, 그룹 상대 정책 최적화의 네 가지 주요 기법을 적용합니다.
바이러스 벡터 공학, 분석 기술, 대량 생산의 발전이 아데노 연관 바이러스(AAV)를 통해 보다 안전하고 접근 가능한 유전자 치료를 가능하게 하고 있다.
Qwen 팀이 LLM 내부 기능을 실용적인 개발 도구로 변환하는 오픈소스 스파스 오토인코더(Qwen-Scope) 제품군을 발표했다.
이 튜토리얼에서는 외부 프레임워크 없이 순수 파이썬으로 에이전틱 UI 스택을 구축하는 방법을 설명합니다. 실시간으로 에이전트 행동을 관찰할 수 있는 AG-UI 이벤트 스트림을 구현합니다.
비콘 바이오사이널스는 AI 기반 플랫폼을 통해 수면 중 뇌를 맵핑하고 질병 진단 및 치료에 도움을 주는 기술을 개발하고 있다.
MIT 4학년 학생 올리비아 허니컷은 의사소통 방식이 세상을 바라보는 우리의 시각에 어떤 영향을 미치는지 연구하고 있다.
Moonshot AI가 FlashKDA를 오픈소스로 공개했습니다. 이는 Kimi Delta Attention의 고성능 구현으로, 플래시-선형-어텐션 생태계에 직접 연결되며 벤치마크 결과에서 의미 있는 속도 향상을 보여줍니다.
마이크로소프트 리서치가 텍스트-비디오 모델에 3D 일관성을 주입하기 위해 강화 학습을 활용한 World-R1을 발표했다. 이 기술은 구조적 변경 없이도 기하학적 일관성을 확보할 수 있다.
선 파이낸스가 AWS의 Amazon Bedrock, Textract, Rekognition을 활용해 AI 기반의 신원 확인 파이프라인을 구축했습니다. 이 솔루션은 추출 정확도를 79.7%에서 90.8%로 향상시키고, 문서당 비용을 91% 절감하며, 처리 시간을 20시간에서 5초 이하로 단축했습니다.
샐리 콘블스 대통령이 미국 연구 생태계의 도전 과제와 연구 대학에 대한 자금 지원의 압박에 대해 연설했습니다.
새로운 편향 제거 기법인 WRING이 기존 방법의 한계를 극복하며 AI 비전 모델의 편향을 줄이는 데 기여할 것으로 기대된다.
MIT와 IBM의 오랜 협력을 바탕으로 새롭게 출범한 연구소가 AI, 알고리즘, 양자 컴퓨팅의 융합을 탐구할 예정이다.
메타가 신경 과학과 인공지능을 연결하는 새로운 파이썬 패키지 NeuralSet을 출시했습니다. 이 패키지는 fMRI, M/EEG, 스파이크 및 HuggingFace 임베딩을 지원합니다.
smol-audio는 오디오 AI 분야의 실무자들이 기다려온 요리책과 같은 자료로, 다양한 음성 모델을 미세 조정할 수 있는 콜랩 친화적인 노트북 컬렉션을 제공합니다.
이 튜토리얼에서는 ParseBench 데이터셋을 사용하여 문서 파싱 시스템을 평가하는 방법을 알아봅니다. Hugging Face에서 데이터셋을 로드하고, 텍스트, 표, 차트, 레이아웃 등 다양한 차원을 분석합니다.
풀사이드 AI가 라구나 XS.2와 M.1을 출시했습니다. 이 두 모델은 장기 과제를 위해 설계된 오픈 웨이트 에이전틱 코딩 모델로, SWE-bench에서 각각 68.2%와 72.5%의 성능을 기록했습니다.
새로운 방법이 의료 및 금융과 같은 고위험 분야에서 더 정확하고 효율적인 AI 모델을 제공할 수 있는 가능성을 제시하고 있습니다.
생성 모델이 사용자 대신 결정을 내릴 때, 입력된 인물의 인구 통계적 속성에 따라 편향된 결과가 발생할 수 있습니다. 이 연구는 이러한 편향을 조절할 수 있는 방법을 제시합니다.
이 튜토리얼에서는 Colab 환경에서 Promptflow를 사용하여 완전한 LLM 워크플로우를 구축하는 방법을 소개합니다. 안전한 OpenAI 연결 설정과 함께 신뢰할 수 있는 키링 백엔드를 설정하는 방법을 다룹니다.
OpenAI 재판 첫날, 일론 머스크는 공동 창립자 샘 알트먼이 탐욕 때문에 비영리적 뿌리에서 벗어났다고 주장했다. 그러나 OpenAI 측은 이를 반박했다.
스티브 배넌과 버니 샌더스는 정치적 입장이 정반대지만, 인공지능의 위험성에 대해서는 같은 의견을 가지고 있다. 최근 여론조사 결과, 대다수의 미국인들도 이들에 동의하고 있다.
세계에서 가장 빠르게 고령화가 진행되고 있는 한국에서는 인공지능을 활용해 혼자 사는 노인들에게 돌봄 전화를 걸고, 치매 예방에 힘쓰고 있다.
이 튜토리얼에서는 픽셀 관찰을 통해 인식, 계획, 예측 및 재계획을 학습하는 구현 시뮬레이션 비전 에이전트를 구축하는 방법을 소개합니다.
Nick Levine, David Duvenaud, Alec Radford가 이끄는 연구팀이 인터넷, 스마트폰, 제2차 세계대전을 모르는 언어 모델 ‘Talkie’를 개발했습니다. 이 모델은 역사적 추론과 일반화 연구에 중점을 두고 있습니다.
이 튜토리얼에서는 강화 학습을 활용한 에이전트를 구축하여 장기 기억 데이터베이스에서 관련 기억을 검색하는 방법을 배웁니다. 이를 통해 정확한 질문 응답을 위한 기초를 다집니다.
OpenMOSS가 음성, 환경 소리, 음악, 시간 인식을 통합한 오픈소스 모델 MOSS-Audio를 출시했습니다. 이 모델은 일반 오디오 벤치마크에서 모든 오픈소스 모델을 능가하는 성능을 보입니다.
이 글에서는 아마존 퀵을 활용하여 AI 기반의 첫 번째 워크플로우를 구축하는 방법을 소개합니다. 재무 분석 도구에서 시작해 고급 직원 온보딩 자동화로 발전하는 과정을 다룹니다.
메타 리얼리티 랩스가 포즈 추정, 세분화 및 3D 기하학을 새로운 수준으로 끌어올리는 인간 중심 비전 모델 Sapiens2를 발표했다. 이 모델은 단일 백본으로 다양한 기능을 지원한다.
LoRA는 대규모 모델의 미세 조정에 효율적으로 사용되지만, 모든 업데이트가 유사하다는 가정을 하고 있습니다. 그러나 실제로는 그렇지 않다는 점이 문제로 지적되고 있습니다.
이 튜토리얼에서는 OpenKB와 OpenRouter를 활용해 로컬 지식 베이스를 구축하고 쿼리하는 방법을 소개합니다. API 키를 안전하게 가져오고, 비밀 정보를 하드코딩하지 않고 환경을 설정하는 방법을 배웁니다.
‘EnergAIzer’ 방법은 데이터 센터 운영자들이 자원을 효율적으로 배분하고 에너지 낭비를 줄일 수 있도록 신뢰할 수 있는 결과를 몇 초 만에 생성합니다.
이 튜토리얼에서는 BudouX를 사용하여 일본어, 중국어, 태국어와 같이 공백이 자연스럽지 않은 언어에서 지능적이고 구문 인식이 가능한 줄 바꿈을 구현하는 방법을 소개합니다.
인공지능 회사가 선한 존재가 될 수 있는지에 대한 질문에 대해 짧게는 불가능하다고 답할 수 있으며, 길게는 약간의 도움이 필요할 수 있다고 설명하고 있다.
AI 에이전트가 연구 데모에서 실제 배포로 이동하면서, 에이전트의 성능을 평가하는 방법이 중요해지고 있다. 이 글에서는 실제 웹사이트 탐색, GitHub 문제 해결 등에서 모델의 유용성을 평가하는 벤치마크를 소개한다.
RAG 시스템의 대부분은 검색 과정에서 문제가 발생합니다. 전통적인 방식은 벡터 유사성에 의존하지만, 이는 실제로 필요한 관련성을 보장하지 못합니다. PageIndex는 이러한 문제를 해결하기 위해 추론 기반 검색 방식을 제안합니다.
이 튜토리얼에서는 대규모 데이터셋을 효과적으로 시각화할 수 있는 Datashader 라이브러리를 소개합니다. Google Colab을 통해 다양한 시각화 기법을 단계별로 배워봅니다.
xAI의 새로운 음성 모델 grok-voice-think-fast-1.0이 소매, 항공사, 통신 분야에서 Gemini와 GPT Realtime을 초과 성능을 보였습니다.
이 튜토리얼에서는 vLLM 위에 구축된 동적 KV 캐시 구현인 kvcached를 탐구하며, 대형 언어 모델의 GPU 메모리 사용 방식을 변화시키는 방법을 설명합니다.
구글 딥마인드가 새로운 이미지 생성기 ‘비전 바나나’를 소개했습니다. 이 기술은 이미지 생성 사전 훈련이 컴퓨터 비전 분야에서 중요한 역할을 한다고 주장하며, 성능 지표에서도 우수한 결과를 보였습니다.
Abhigyan Patwari의 GitNexus가 19,000개의 GitHub 스타를 기록하며, AI 지원 개발자들이 겪는 코드 편집 문제를 해결하고 있습니다.
이 튜토리얼에서는 Deepgram Python SDK를 사용하여 전사, 음성 합성, 비동기 오디오 처리 및 텍스트 인텔리전스의 고급 워크플로우를 구축하는 방법을 설명합니다.
이 튜토리얼에서는 Microsoft의 OpenMementos 데이터셋을 활용하여 추론 트레이스의 구조를 블록과 메멘토를 통해 분석하는 방법을 소개합니다. Colab에서 실행 가능한 워크플로우를 통해 데이터셋을 효율적으로 스트리밍하고, 특수 토큰 형식을 파싱하며, 추론과 요약이 어떻게 구성되는지 살펴봅니다.
Visier Workforce AI 플랫폼과 아마존 퀵을 연결하여 지식 근로자들이 질문할 수 있는 통합된 작업 공간을 제공하는 방법을 소개합니다.
DeepSeek AI가 DeepSeek-V4 시리즈의 미리보기 버전을 출시했습니다. 이 모델은 백만 토큰 컨텍스트를 실용적이고 경제적으로 만드는 데 중점을 두고 개발되었습니다.
MIT 과학자들이 47개국의 30,000개 이상의 경쟁 수학 문제를 수집하여 AI 연구자들에게 더 어려운 테스트를 제공하고, 전 세계 학생들에게는 더 나은 훈련 기회를 제공합니다.
이번 GEN의 Touching Base 에피소드에서는 AACR에서 발표된 다양한 암 관련 뉴스와 HIV 감염 관련 CRISPR 스크린 맵핑, 간 조직 공학, 그리고 제약 산업의 최근 동향에 대해 논의합니다.
아마존 퀵은 사용자가 몇 분 안에 설정할 수 있으며, 데이터와 도구를 연결해 개인화된 지식 그래프를 생성합니다. 이를 통해 마케팅 전략을 보다 효율적으로 수립할 수 있습니다.
AACR 2026 비디오 업데이트에서 인공지능(AI)이 암 연구의 여러 분야에 점점 더 깊숙이 자리잡고 있음을 보여주고 있다. 그러나 AI의 환자 결과 개선에 대한 영향력은 여전히 도입과 신뢰 문제로 제약받고 있다.
새로운 훈련 방법이 AI의 신뢰도 추정치를 개선하여 성능을 희생하지 않고도 추론 모델의 환각 문제를 해결합니다.
아마존 베드록 에이전트코어가 에이전트 구축 경험을 간소화하는 새로운 기능을 도입했습니다. 이로 인해 에이전트 개발의 모든 단계에서 인프라 장벽이 제거됩니다.
아마존 베드록이 아마존 넵튠과 메모0를 통해 기업 맞춤형 메모리 기능을 제공한다. 이를 통해 AI 에이전트는 지속적인 기업-specific 맥락을 학습하고 적응하며, 고객과의 대화에서 지능적으로 반응할 수 있다.
OpenAI가 AI 에이전트의 디버깅을 돕기 위한 브라우저 기반 시각화 도구 ‘Euphony’를 오픈 소스로 공개했습니다. 이 도구는 Harmony 채팅 데이터와 Codex 세션 로그를 시각화합니다.
억만장자 마이클 델과 그의 아내 수잔 델이 텍사스 대학교 오스틴 캠퍼스에 AI 기반 의료 캠퍼스를 위한 10억 달러 이상의 기부를 하며 첫 번째 기부자가 되었습니다.
Hugging Face가 대형 언어 모델(LLM)의 후처리 작업을 자동화하는 오픈소스 AI 에이전트 ‘ml-intern’을 출시했다. 이 도구는 문헌 검토, 데이터셋 발견, 훈련 스크립트 실행 등의 작업을 자동으로 수행한다.
일론 머스크의 스페이스X가 인공지능에 중점을 두고 있는 커서와 600억 달러 규모의 인수 계약을 체결했습니다. 이 거래는 스페이스X의 상장 준비와 관련이 있습니다.
설리반 & 크롬웰 로펌이 인공지능이 생성한 허위 인용이 포함된 법원 서류를 제출한 것에 대해 사과했다.
한 은행의 CEO는 “인공지능이 우리가 가보지 않은 새로운 길을 제시한다”고 말했다. 월스트리트에서 인공지능의 도입이 일자리 감소로 이어지고 있다.
구글이 전문 AI 분야에서 사용할 수 있는 제어 가능하고 확장 가능한 합성 데이터셋을 생성하는 ‘시뮬라’라는 새로운 프레임워크를 소개했습니다. 이는 사이버 보안, 법률, 의료 등 다양한 분야에서 필요한 데이터 부족 문제를 해결하기 위한 노력의 일환입니다.
이번 튜토리얼에서는 Qwen 3.6-35B-A3B 모델을 기반으로 멀티모달 MoE 모델을 실제 워크플로우에 적용하는 방법을 다룹니다. 환경 설정부터 GPU 메모리에 따른 모델 로딩, 재사용 가능한 채팅 프레임워크 구축까지 다양한 내용을 포함합니다.
이번 튜토리얼에서는 Microsoft의 Phi-4-mini를 사용하여 현대 LLM 워크플로우를 처리하는 방법을 소개합니다. 안정적인 환경 설정과 4비트 양자화를 통한 모델 로딩 과정을 단계별로 설명합니다.
아마존 세이지메이커에서 NVIDIA RTX PRO 6000 GPU를 탑재한 G7e 인스턴스를 출시했습니다. 이 인스턴스는 강력한 오픈 소스 모델을 호스팅할 수 있는 비용 효율적인 옵션을 제공합니다.
ToolSimulator는 Strands Evals 내에서 AI 에이전트를 안전하게 테스트할 수 있는 LLM 기반 도구 시뮬레이션 프레임워크입니다. 이를 통해 실시간 API 호출의 위험 없이 에이전트를 검증할 수 있습니다.
이번 포스트에서는 아마존 베드록 에이전트코어와 아마존 노바 2 소닉을 이용해 효과적인 옴니채널 주문 시스템을 구축하는 방법을 소개합니다.
GRASP는 학습된 동역학을 활용하여 긴 시간 동안의 계획을 가능하게 하는 새로운 경량 기반 계획 기법입니다. 이 방법은 최적화를 시간에 걸쳐 병렬로 수행하고, 탐색을 위한 확률성을 추가하며, 신호를 정제하여 더 안정적인 계획을 제공합니다.
OpenAI가 사이버 방어 프로그램의 신뢰할 수 있는 접근 방식을 확대하며, 사이버 보안에 최적화된 GPT-5.4-Cyber 모델을 수천 명의 검증된 방어자에게 제공한다고 발표했다.
중국 연구팀이 스스로 진화하는 AI 모델을 개발해 주목받고 있다. 이 모델은 자기 분석을 통해 더 나은 버전을 생성하는 방식으로 발전한다.
문샷 AI와 칭화대 연구진이 대규모 언어 모델(LLM) 서비스 방식을 혁신적으로 변화시킬 PrfaaS 아키텍처를 제안했습니다. 이 아키텍처는 데이터 센터 간의 KVCache 구조를 통해 LLM의 추론 방식을 개선하는 데 중점을 두고 있습니다.
OpenMythos는 Claude Mythos 아키텍처를 이론적으로 재구성한 오픈소스 프로젝트로, PyTorch로 완전히 구축되었습니다. 이 프로젝트는 연구 커뮤니티의 이론을 바탕으로 하고 있습니다.
TabPFN이 In-Context Learning을 활용하여 랜덤 포레스트와 CatBoost보다 탭형 데이터셋에서 더 높은 정확도를 기록하고 있습니다. 이 기술은 다양한 데이터 유형을 처리하는 데 강점을 보입니다.
이 튜토리얼에서는 Magika의 딥러닝 기반 파일 유형 탐지와 OpenAI의 언어 지능을 결합하여 실용적인 분석 파이프라인을 구축하는 방법을 소개합니다.
NVIDIA가 하이브리드 양자-고전 시스템을 위한 첫 번째 오픈 양자 AI 모델인 ‘이징’을 출시했습니다. 이 모델은 양자 컴퓨터와 고전 컴퓨터의 간극을 줄이기 위한 노력의 일환으로 개발되었습니다.
일론 머스크의 AI 회사 xAI가 독립형 음성 인식(STT) 및 음성 합성(TTS) API를 출시했습니다. 이 API는 Grok Voice의 인프라를 기반으로 하며, 기업 음성 개발자를 겨냥하고 있습니다.
이 튜토리얼에서는 GPU 가속을 활용하여 PrismML의 최적화된 GGUF 배포 스택을 사용해 Bonsai 1비트 대형 언어 모델을 효율적으로 실행하는 방법을 설명합니다.
이 튜토리얼에서는 Hypothesis를 사용한 속성 기반 테스트를 탐구하며, 전통적인 단위 테스트를 넘어서는 엄격한 테스트 파이프라인을 구축합니다. 다양한 테스트 기법을 통해 시스템의 기능적 정확성과 행동 보장을 검증합니다.
앤트로픽이 클로드 오퍼스 4.7을 출시했습니다. 이번 버전은 에이전틱 소프트웨어 엔지니어링과 멀티모달 기능에서 중요한 개선을 이루었으며, 실제 AI 애플리케이션 개발에 큰 도움이 될 것으로 기대됩니다.
구글이 LLM 기반의 자동 진단 도구인 ‘Auto-Diagnose’를 발표했다. 이 도구는 통합 테스트 로그를 자동으로 분석하여 오류를 찾아내는 기능을 제공한다.
이 튜토리얼에서는 Google Colab에서 OpenAI의 오픈 웨이트 GPT-OSS 모델을 실행하는 방법을 다룹니다. 기술적 특성, 배포 요구 사항, 실용적인 추론 워크플로우에 중점을 두고 설명합니다.
백악관에서 열린 회의에서는 앤트로픽의 새로운 인공지능 모델인 Mythos가 보안에 중요한 역할을 할 수 있다는 점이 논의됐다.
아마존 베드록의 세분화된 비용 할당 기능에 대해 설명하며, 다양한 비용 추적 시나리오를 예시로 제공합니다.
생성형 AI의 발전과 함께 보안 위협도 증가하고 있습니다. 2026년 가이드에서는 Mindgard, Garak, Microsoft의 PyRIT 등 19개의 주요 도구를 소개하며, 보안 팀이 데이터 유출 및 편향과 같은 취약점을 사전에 식별할 수 있도록 돕습니다.
이 튜토리얼에서는 Redis에 의존하지 않고 Huey를 사용하여 완전한 백그라운드 작업 처리 시스템을 구축하는 방법을 설명합니다. SQLite를 기반으로 한 Huey 인스턴스를 설정하고, 고급 작업 패턴을 구현하는 방법을 다룹니다.
아마존 베드록의 모델 증류 기법을 활용해 대형 모델의 지능을 소형 모델로 전이하는 방법을 소개합니다. 이 방식은 추론 비용을 95% 이상 절감하고 지연 시간을 50% 줄이면서도 높은 품질의 라우팅을 유지합니다.
아마존 베드록을 활용해 노바 멀티모달 임베딩으로 동영상 의미 검색 솔루션을 구축하는 방법을 소개합니다. 사용자 의도를 이해하고 다양한 신호 유형에서 정확한 동영상 결과를 검색할 수 있습니다.
이 가이드는 Amazon Nova Forge SDK를 사용하여 Nova 모델을 미세 조정하는 모든 단계를 안내합니다. 데이터 준비부터 훈련, 평가까지 반복 가능한 방법을 제공합니다.
이 전자책은 실험의 효율성과 재현성을 높이고 실험을 원활하게 진행하기 위한 다양한 자원을 제공합니다.
AWS 마케팅의 기술, AI 및 분석 팀이 Gradial과 협력하여 Amazon Bedrock 기반의 에이전틱 AI 솔루션을 개발해 콘텐츠 게시 작업의 효율성을 높였습니다.
Qwen 팀이 3억 개의 활성 매개변수를 가진 희소 MoE 비전-언어 모델 Qwen3.6-35B-A3B를 오픈 소스로 공개했습니다. 이 모델은 에이전틱 코딩 기능을 갖추고 있습니다.
OpenProtein.AI는 MIT 졸업생들이 설립한 스타트업으로, 연구자들에게 오픈 소스 모델과 단백질 공학 도구를 제공합니다.
OpenAI가 생명과학 분야에 진출하며, 약물 발견과 유전체 연구를 가속화하기 위해 GPT-Rosalind라는 AI 모델을 출시했습니다. 이 모델은 10-15년의 약물 발견 기간을 단축할 것으로 기대됩니다.
NetKet과 JAX를 사용하여 변형자 아키텍처와 양자 물리를 결합하는 방법을 배워보세요. 이 가이드는 신경 양자 상태를 통해 J1-J2 하이젠베르크 스핀 체인을 해결하는 연구 수준의 VMC 파이프라인 구축 과정을 안내합니다.
이번 포스트에서는 Amazon Nova Micro를 활용해 맞춤형 SQL 방언 생성을 위한 두 가지 접근 방식을 소개합니다. 비용 효율성과 생산 준비 성능을 동시에 달성하는 방법을 설명합니다.
이 글에서는 규제 산업에서 확률적 AI 검증의 한계를 설명하고, 아마존 베드록의 자동 추론 검사가 수학적으로 검증된 결과를 제공하는 방법을 소개합니다.
UCSD와 Together AI 연구팀이 파르카에(Parcae)라는 새로운 언어 모델 아키텍처를 소개했습니다. 이 모델은 기존 트랜스포머 모델의 두 배 크기와 같은 품질을 제공하면서도 효율성을 높였습니다.
이 튜토리얼에서는 Mem0와 OpenAI 모델, ChromaDB를 활용하여 AI 에이전트를 위한 범용 장기 기억 레이어를 구축하는 방법을 소개합니다. 자연 대화에서 구조화된 기억을 추출하고, 의미적으로 저장하며, 지능적으로 검색하는 시스템을 설계합니다.
이 튜토리얼에서는 SmolAgents를 사용하여 다중 에이전트 AI 시스템을 구축하는 방법을 소개합니다. 현대의 경량 AI 에이전트가 코드 실행, 도구 호출 및 동적 오케스트레이션을 통해 협력하는 과정을 보여줍니다.
스타벅스가 고객의 기분, 취향, 목표에 따라 음료를 추천하는 ChatGPT 베타 앱을 테스트하고 있다. 그러나 전문가들은 이 앱의 숨겨진 단점에 대해 경고하고 있다.
현대 대형 언어 모델(LLM)의 훈련은 원시 데이터를 신뢰할 수 있는 지능형 시스템으로 변환하는 복잡한 과정입니다. 이 과정은 일반 언어 패턴과 세계 지식을 학습하는 사전 훈련 단계로 시작됩니다.
