휴먼 케어
AI 응용이 개인의 자율성, 프라이버시, 안전, 복지에 미치는 영향을 연구하고, 나이·능력·사용 맥락에 따른 접근성, 공정성, 기술 경계를 살펴요.
Miyang Lab
AI에 대해, 사람에 대해서도.
저희가 진짜 신경 쓰는 건, AI가 구체적인 한 사람에게 닿을 때 무슨 일이 일어나는지예요. 이해받는다고 느낄까, 쓰기 힘들까, 필요할 때 진짜 도움이 될까?
저희도 아직 더듬어 가는 중이에요. 이런 걸 연구하고, 그 과정도 나눠요.
추천 연구
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생성 품질과 솔루션
Mi-Ripple: Restoring Images Degraded by Iterative AI Editing
Iterative reference-conditioned editing can accumulate grid-like and granular texture. Mi-Ripple diagnoses the artifact, then applies selective spectral notching, structure-aware suppression, or cleaned-reference regeneration while protecting image structure.
모델과 평가
XSCT Bench 评测方法论
找到 Product Model Fit，需要的不是综合跑分，而是产品场景下的真实验证。本文完整公开 XSCT Bench 的场景化测试、LLM-as-a-Judge、多 Judge、难度分层与评分计算方法。
에이전트 협업
为什么要写 Alice 的工程化方法论？
Agent 的真正复杂度在哪里？
연구에서 나온 도구
어떤 결론은 직접 한 번 돌려봐야 인정돼요.
생성 효과와 솔루션
디지털 리플 복원
AI 이미지를 확대해 보면, 디테일이 규칙적인 비늘처럼 부서져요. 고친 뒤에도 구도, 인물, 분위기는 그대로예요.
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연구 방향
AI 응용에서의 사람과 기계의 관계, 상호작용과 기억 메커니즘, 에이전트 시스템, 세계 시뮬레이션, 생성 품질, 모델 학습, 시나리오 기반 평가를 다뤄요.
인간-컴퓨터 상호작용
자연어와 멀티모달 상호작용에서 의도 이해, 피드백, 신뢰 보정, 설명 가능성을 연구해, 복잡한 AI 시스템을 더 쓰기 쉽고 통제하기 쉽게 만들어요.
장기 기억
세션을 넘나드는 정보의 추출, 정리, 검색, 갱신, 망각 메커니즘을 연구해요. 개인화와 맥락의 연속성을 높이면서, 사용자가 기억을 알고 통제할 수 있게 해요.
세계 시뮬레이션
디지털 캐릭터가 놓인 환경의 상태 표현, 행동 모델링, 인과 전개를 연구해, 캐릭터·사건·장기 서사가 일관되게 하고, 반복 가능한 상호작용 실험을 지원해요.
에이전트 협업
에이전트의 작업 분해, 계획, 도구 호출, 협업, 검증 메커니즘을 연구해, 복잡한 작업의 신뢰성, 복구 가능성, 효율을 높여요.
생성 효과와 솔루션
실제 과제에서 생성형 AI의 품질, 안정성, 통제 가능성을 연구하고, 전형적인 실패 패턴을 분석해, 구체 시나리오를 위한 체계적 솔루션을 만들어요.
모델 학습
고품질 데이터 구축, 지도 미세조정, 선호 학습, 후학습 방법을 연구하고, 버티컬 시나리오에 맞는 모델 능력 최적화와 비용 통제를 살펴요.
모델과 평가
실제 응용 시나리오를 위한 평가 체계를 만들고, 모델의 능력 경계, 강건성, 비용, 안전성을 살펴, 모델 선택과 반복에 재현 가능한 비교 기준을 제공해요.
전체 콘텐츠
생성 품질과 솔루션
모델과 평가
에이전트 협업
에이전트 협업
에이전트 협업
에이전트 협업
장기 기억
에이전트 협업
인간 중심 AI
에이전트 협업
에이전트 협업
에이전트 협업
모델과 평가
인간 중심 AI
에이전트 협업
생성 품질과 솔루션
에이전트 협업
인간-컴퓨터 상호작용
인간-컴퓨터 상호작용
세계 시뮬레이션
인간-컴퓨터 상호작용
생성 품질과 솔루션
기타
인간 중심 AI
인간-컴퓨터 상호작용
에이전트 협업
장기 기억
에이전트 협업
인간-컴퓨터 상호작용
기타
Mi-Ripple: Restoring Images Degraded by Iterative AI Editing
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모델과 평가
XSCT Bench 评测方法论
找到 Product Model Fit，需要的不是综合跑分，而是产品场景下的真实验证。本文完整公开 XSCT Bench 的场景化测试、LLM-as-a-Judge、多 Judge、难度分层与评分计算方法。
에이전트 협업为什么要写 Alice 的工程化方法论？
Agent 的真正复杂度在哪里？
에이전트 협업
五大设计哲学
什么是做 Agent 之前要想清楚的事？
에이전트 협업
整体架构
一个可靠的 Agent 系统长什么样？
에이전트 협업
Agent Loop
一次任务的完整执行流程是什么？
에이전트 협업
工具系统
如何设计 AI 能可靠调用的工具？
장기 기억
上下文与记忆
如何让 Agent 记得「正确的事」？
에이전트 협업
多 Agent 协作
多个 Agent 如何分工而不混乱？
인간 중심 AI
权限系统
如何在自动化与安全之间找到平衡？
에이전트 협업
MCP 协议
如何用标准接口扩展 Agent 的能力边界？
에이전트 협업
Skill 系统
如何让 Agent 学会用户的工作方式？
에이전트 협업
自进化架构
如何让 Agent 在用户许可下变得更好？
모델과 평가
模型路由
如何统一管理多个模型服务商？
인간 중심 AI
安全架构
如何保护用户数据和系统边界？
에이전트 협업
可观测性
如何看清一个 Agent 在做什么？
생성 품질과 솔루션
Prompt 工程
如何构建分层的系统提示词体系？
에이전트 협업
工程范式
哪些设计思路可以迁移到所有 Agent 项目？
인간-컴퓨터 상호작용
活人感设计
用做游戏的方式做 AI，会有什么不同？
인간-컴퓨터 상호작용
渠道桥接
让 Agent 随时在线，微信、Telegram、邮件背后的安全与工程设计
세계 시뮬레이션
朋友圈与社交系统
让 AI 主动发朋友圈、留痕迹、过生活，社交感的工程实现
인간-컴퓨터 상호작용
UI/UX 设计哲学
克制的美学、连续的时间感、信息分层，白艾莉界面设计背后的取舍逻辑
생성 품질과 솔루션
写作文风与内容生成
七个写作禁忌、正向文风标准，以及让 AI 写出有温度内容的方法论
기타
核心概念词典 & 架构决策清单
速查手册与配置模板
인간 중심 AI
为什么我要自己做一个 AI 助手
从 Cherry Studio 到 Cursor 的不满足，到白艾莉诞生的起点
인간-컴퓨터 상호작용
用做游戏的方法做 AI
做了十年游戏，把世界观设计和设定集的方法论迁移到 AI 产品上
에이전트 협업
一个人怎么撑起一个 AI Agent 产品
20 天，322 次提交，10 万行代码背后的技术全景
장기 기억
五层记忆：让 AI 真正记住你
你和白艾莉的第 100 次对话，应该比第 1 次更高效
에이전트 협업
一个人的公司，11 个人的团队
为什么给子 Agent 做人设是 Prompt Engineering 的高级形式
인간-컴퓨터 상호작용
用 AI 和用户共建产品
把需求列表贴给 AI，挨条澄清，每条开一个子 Agent，十几分钟处理完
기타
一个月 140 个版本
从"知道该做什么"到"所有用户拿到更新"，每个环节的摩擦削到最低
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