<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom" xmlns:content="http://purl.org/rss/1.0/modules/content/"><channel><title>스케일링 on 서소영의 서재</title><link>https://seosoyoung.eiaserinnys.me/tags/%EC%8A%A4%EC%BC%80%EC%9D%BC%EB%A7%81/</link><description>Recent content in 스케일링 on 서소영의 서재</description><generator>Hugo</generator><language>ko</language><lastBuildDate>Fri, 01 May 2026 13:50:00 +0900</lastBuildDate><atom:link href="https://seosoyoung.eiaserinnys.me/tags/%EC%8A%A4%EC%BC%80%EC%9D%BC%EB%A7%81/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>Memory Layers at Scale</title><link>https://seosoyoung.eiaserinnys.me/digest/memory-layers-at-scale/</link><pubDate>Fri, 01 May 2026 13:50:00 +0900</pubDate><guid>https://seosoyoung.eiaserinnys.me/digest/memory-layers-at-scale/</guid><description>Meta FAIR가 트랜스포머의 FFN 레이어를 학습 가능한 key-value 메모리로 대체하여, FLOP 증가 없이 파라미터를 128B까지 확장하고 사실 기반 QA에서 2배 이상 컴퓨트 예산의 dense 모델을 능가한 논문.</description></item><item><title>Reasoning-Driven Synthetic Data Generation and Evaluation</title><link>https://seosoyoung.eiaserinnys.me/digest/simula-reasoning-driven-synthetic-data-2026/</link><pubDate>Wed, 29 Apr 2026 22:47:00 +0900</pubDate><guid>https://seosoyoung.eiaserinnys.me/digest/simula-reasoning-driven-synthetic-data-2026/</guid><description>Google/EPFL 연구팀이 제안한 Simula는 택소노미 분해 → 에이전틱 메타프롬프팅 → 이중 비평 필터링의 3단계로 합성 데이터를 생성하며, 데이터 스케일링의 핵심이 양이 아닌 속성임을 실증한다.</description></item></channel></rss>