Engineering insight

이제까지 잘 쓰고있던 Agent가 갑자기 먹통이되었습니다.연결이 전혀 안된다기보다는, 요청을 간헐적으로 인식하거나 timeout 경고가 뜨더라구요 1. Something went wrong while processing your request. Please try again, or use /new to start a fresh session.2. The model did not produce a response before the model idle timeout. Please try again, or increase models.providers..timeoutSeconds for slow local or self-hosted providers. Openclaw도 지웠다깔고, OAuth도 재연결하고,..

How to determine the degradation modes of lithium-ion batteries with silicon-graphite blend electrodes저자: Mathias Rehm, Johannes Natterer, Josef Eizenhammer, Moritz Guenthner, Simon Kuecher, Can Korkmaz, Franz Roehrer, Andreas Jossen저널 / 상태: Journal of Power Sources (2026, published version), SSRN preprint also availableDOI: 10.1016/j.jpowsour.2026.239418보조 링크: SSRN preprint · GitHub: Degradatio..

Predicting Cycle Life for Lithium-Ion Batteries with Ternary Cathode Materials Using Data-Driven Machine Learning저널: ACS Omega (published 2025-10-26)저자: Long Li et al.식별자: DOI:10.1021/acsomega.5c09364원문: https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC12593148/Dense 5-line Summary이 논문은 NCA, NCM, NCM/NCA 혼합 삼원계 양극 리튬이온전지의 초기 사이클 데이터만으로 전체 수명(RUL/사이클 수명)을 예측할 수 있는지 비교형 ML 실험으로 검증합니다.입력은 초기 30~100사이클에서 뽑은..

BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding저자: Jacob Devlin, Ming-Wei Chang, Kenton Lee, Kristina Toutanova식별자: arXiv:1810.04805 / DOI: 10.48550/arXiv.1810.04805원문: https://arxiv.org/abs/1810.04805 BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language UnderstandingWe introduce a new language representation model called BERT, which stands for Bidi..

A room-temperature sodium–sulfur battery with high capacity and stable cycling performance카테고리: Battery저널: Nature Communications (2018)DOI: 10.1038/s41467-018-06443-3원문: https://www.nature.com/articles/s41467-018-06443-3 / PMC6155237 A room-temperature sodium–sulfur battery with high capacity and stable cycling performance - PMCDesign and characterization of the electrolytes In this study, multi..

Data-driven prediction of battery cycle life before capacity degradation카테고리: Battery-AIDOI: 10.1038/s41560-019-0356-8원문: https://www.nature.com/articles/s41560-019-0356-8공개 PDF: https://web.mit.edu/braatzgroup/Severson_NatureEnergy_2019.pdfDense 5-line summary이 논문은 LFP/graphite 상용 원통형 셀 124개를 72개의 고속충전 조건에서 시험해, 초기 100사이클의 방전 전압 곡선만으로 전체 수명(80% 용량 도달 시점)을 예측할 수 있음을 보였다.핵심은 단순 용량 감소량이 아니라 서로 다른 ..

Outrageously Large Neural Networks: The Sparsely-Gated Mixture-of-Experts Layer작성 시각: 2026-05-06 22:35 KST카테고리: AI저자: Noam Shazeer, Azalia Mirhoseini, Krzysztof Maziarz, Andy Davis, Quoc Le, Geoffrey Hinton, Jeff Dean학회: ICLR 2017 PosterarXiv: 1701.06538DOI: 10.48550/arXiv.1701.06538원문 링크:https://openreview.net/forum?id=B1ckMDqlg Outrageously Large Neural Networks: The Sparsely-Gated...The capac..

DeepSeek-R1: Incentivizing Reasoning Capability in LLMs via Reinforcement Learninghttps://www.nature.com/articles/s41586-025-09422-zDeepSeek-AI · arXiv 2501.12948 (2025/2026 versioned preprint) · PDF open accessdense summary이 논문은 인간이 만든 CoT 정답 경로를 대량으로 모사시키지 않고도, 순수 reinforcement learning만으로 reasoning 능력이 emergent하게 생길 수 있다는 주장을 전면에 내세운 매우 영향력 큰 논문입니다.가장 중요한 포인트는 base model에 바로 RL을 적용한 DeepSeek-..

High rate and stable cycling of lithium metal anodeJiangfeng Qian et al. · Nature Communications 6, 6362 (2015) · DOI: 10.1038/ncomms7362dense summary이 논문은 리튬금속 음극의 고질적 문제였던 dendrite growth와 낮은 Coulombic efficiency를, 고농도 ether 전해질(4 M LiFSI in DME)로 크게 완화해 고속·장수명 cycling을 구현한 매우 중요한 논문입니다.핵심 성과는 4 M LiFSI-DME에서 Li|Li 셀을 10 mA cm⁻²로 6,000 cycles 이상, Cu|Li 셀을 4 mA cm⁻²로 1,000 cycles 이상 평균 CE 98.4%..