Slides for my lecture “LLM Reasoning” at Stanford CS 25: dennyzhou.github.io/LLM-Reasoning-… Key points: 1. Reasoning in LLMs simply means generating a sequence of intermediate tokens before producing the final answer. Whether this resembles human reasoning is irrelevant. The crucial

Thrilled to announce the @Kaggle Game Arena, a new leaderboard testing how modern LLMs perform on games (spoiler: not very well atm!). AI systems play each other, making it an objective & evergreen benchmark that will scale in difficulty as they improve. kaggle.com/game-arena

The most common mistake young founders make is forcing everyone to work 24/7 or 996. Here's 5 reasons why: – Very talented people, paradoxically, will work hard mimetically when they see people around them doing it, without the burden of compulsion. They want a carrot, not a

Reacher Season 3 완. 솔직히 스토리는 이제 시즌간 구분이 안갈 정도이기는 한데, 잭 리처가 바다 수영으로 횡단하는 근육질 몸으로 스마트한 탐정 역할에 대사도 재치있다보니, 뭔가 계속 끌리는 맛이 있다.

“It’ll come to you.”가 중의적이네.

얼마 전에 Linux Secure Boot를 위해 UKI 생성/서명 스크립트를 만들어 놨었는데, 모두 정리하고 systemd-ukify로 넘어가봤다. 잘 되는 듯. 👍 다음 부팅할 때 auto-enroll도 잘 동작하는지 체크해 볼 예정.

Introducing DeepSeek-V3.1: our first step toward the agent era! 🚀 🧠 Hybrid inference: Think & Non-Think — one model, two modes ⚡️ Faster thinking: DeepSeek-V3.1-Think reaches answers in less time vs. DeepSeek-R1-0528 🛠️ Stronger agent skills: Post-training boosts tool use and

우리는 회사에서 situation awareness, 즉 상황에 대한 인식과 이해를 정확하게 하고, 또 서로간에 일치시키기 위해 많은 시간과 노력을 들이고 있다. 전장의 지휘관들도 그럴거라는 생각을 해 본 적이 없는데, 실로 그러하다.

One of the most influential programming textbooks was first published as a paperback 40 years ago today: MIT's "Structure and Interpretation of Computer Programs." Read it for free here: rb.gy/5hvui

🚨 New: We built a16z's personal GPU AI Workstation Founders Edition - 4x NVIDIA RTX 6000 PRO Blackwell Max-Q (384GB total VRAM) - 8TB of NVMe PCIe 5.0 storage - AMD Threadripper PRO 7975WX (32 cores, 64 threads) - 256GB ECC DDR5 RAM - 1650Watts at peak (runs on a standard

Google AI Mode. 세상이 변하고 있다.

Remember when Gemini was called Bard? That was 18 months ago.

내 머신에서 gpt-oss-120b로 요약 태스크: 15.46 tok/sec 0.13s to first token reasoning effort를 높이면 좀 답답하지만, 간단한 태스크에는 쓸만함.

내가 타고 있는 자전거 라이트를 사려고 알아보다가, 예전에 당근해온 자전거에서 사용하는 손전등은 왜 어두울까 좀 찾아봤다. 손전등 스펙은 1600 루멘인데... 지금 쓰는 AAA 배터리 x 3 대신 18650 리튬이온 배터리를 쓸 수 있다는 걸 처음으로 알게 됨... 바로 주문.

Continuing the journey of optimal LLM-assisted coding experience. In particular, I find that instead of narrowing in on a perfect one thing my usage is increasingly diversifying across a few workflows that I "stitch up" the pros/cons of: Personally the bread & butter (~75%?) of

weekly tokens processed went from ~111B to 3.21T in 1 year *on OpenRouter

microscopic-banana

❝ 한미동맹의 황금시대 ❞ 70여 년 동안 다져온 위대한 동맹, 굳건한 신뢰를 바탕으로 실용과 평화의 길을 함께 열어갑니다. 이제, 강하고 위대한 미래가 새롭게 펼쳐집니다. #오늘의_국정기록 #한미정상회담 #이재명

오늘 Recommender Systems 책을 읽다가, Alibaba의 Deep Interest Evolution Network (2018) 논문을 접하게 되었다. user behavior의 sequence를 모델링하기 위해서 GRU를 사용하고, 주어진 ad에 관련있는 user behavior를 모델링하기 위해서 attention을 사용하는.. 비즈니스 인사이트를 모델

Image generation with Gemini just got a bananas upgrade and is the new state-of-the-art image generation and editing model. 🤯 From photorealistic masterpieces to mind-bending fantasy worlds, you can now natively produce, edit and refine visuals with new levels of reasoning,