AI가 잊는 방식까지 세밀하게, FiX
김용덕 변리사가 FiX의 특징별 망각 게이트, 수치 안정성과 캐시 설계, 실험 결과 및 적용 한계를 분석합니다.
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권리화 전략을 수립합니다.
특허·상표·디자인의 실무 쟁점부터 AI 기술과 해외 진출까지.
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층의 정보를 다르게 읽는 MHAR
김용덕 변리사가 MHAR의 깊이 정보 선택 구조, 논문 실험 결과와 구현 비용을 살펴보고 기술적 구성과 효과를 분석합니다.
본문 읽기[기고 소식] 클로드 Computer Use 특허 분석, AI는 어떻게 컴퓨터 사용법을 배울까?
김용덕 대표변리사의 클로드 Computer Use·AI 에이전트 특허 분석 칼럼이 인공지능신문(AI Times)에 게재되었습니다.
본문 읽기기술의 이해에서 출발하는 IP 전략 — 아이피렉스 인터뷰
AI·소프트웨어 기술과 사업 방향을 함께 살피는 아이피렉스의 지식재산 접근법을 소개합니다. 창업자 교육과 멘토링, 고객과의 소통에 관한 이야기를 담았습니다.
본문 읽기인공지능 특허, 보호 대상과 출원 준비의 핵심
AI 기술의 특허를 준비할 때 살펴볼 보호 대상과 출원 준비 사항을 안내합니다.
본문 읽기[기고 소식] 구글 컴퓨터 비전 강화학습 특허 분석, AI는 왜 ‘정답’보다 ‘보상’을 배워야 할까?
아이피렉스 특허법률사무소 김용덕 대표변리사의 인공지능(AI) 특허 관련 칼럼이 국내 AI 전문 매체인 인공지능신문(AI Times)에 게재되었습니다.
본문 읽기AI·소프트웨어 기술을 이해하는 특허 전문가
인공지능 특허, 생성형 AI·LLM 특허, 머신러닝·딥러닝 특허, 소프트웨어 특허의 출원 및 특허전략 업무를 수행합니다.
본문 읽기인공지능 전문 변리사의 PPO 클리핑의 한계를 넘은 TROLL 논문 분석: 토큰별 신뢰영역으로 LLM 강화학습을 더 안정적으로 만드는 방법
대규모 언어모델의 추론 능력을 강화하기 위해 보상 기반 강화학습을 적용하는 사례가 빠르게 늘고 있습니다. 이때 자주 등장하는 방식이 PPO 계열의 정책 최적화입니다. GRPO, Dr.GRPO, GSPO, REINFORCE++처럼 장점 추정이나 정규화 방식을 개선한 방법들도 정책이 한 번에 너무 크게 바뀌지…
본문 읽기「Agentic Reasoning for Large Language Models」 논문 쉽게 이해하기
요즘 인공지능 분야에서 가장 자주 들리는 말 중 하나가 AI 에이전트입니다. 그런데 막상 에이전트가 무엇인지 설명하려 하면 범위가 매우 넓습니다. 어떤 사람은 검색 기능이 붙은 챗봇을 에이전트라고 부르고, 어떤 사람은 스스로 계획을 세워 여러 도구를 실행하는 시스템만 에이전트로 봅니다. 또 최근에는 기억을…
본문 읽기LLM은 왜 대화가 길어질수록 길을 잃을까?
ChatGPT 같은 대화형 AI를 쓰다 보면 이상한 순간이 있다. 처음에는 꽤 정확하게 따라오던 모델이 조건을 하나씩 추가할수록 엉뚱한 방향으로 간다. 방금 정정한 내용을 다시 틀리기도 하고, 처음에 스스로 세운 가정을 끝까지 붙잡기도 한다. 대화 기록은 모두 남아 있는데도 마치 중요한 조건 몇 개를 놓친…
본문 읽기[기고 소식] 구글 생성형 AI 추론 학습 특허 분석, AI에게 ‘생각하는 과정’을 가르치는 시대
아이피렉스 특허법률사무소 김용덕 대표변리사의 생성형 AI 특허 관련 칼럼이 국내 AI 전문 매체인 인공지능신문(AI Times)에 게재되었습니다.
본문 읽기인공지능 전문 변리사의 AgentGym-RL 논문 분석: 멀티턴 강화학습으로 장기 의사결정 AI 에이전트를 훈련하는 방법
AI 에이전트에게 “정답을 말하라”가 아니라 “웹사이트를 탐색해 원하는 정보를 찾고, 필요한 버튼을 누르고, 실패하면 경로를 수정하라”고 지시하면 문제의 성격이 완전히 달라집니다. 한 번의 응답으로 끝나는 것이 아니라 행동, 관찰, 재판단이 여러 차례 이어지기 때문입니다. 이 과정에서 에이전트는 잘못된 버튼을…
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