스터디 주제 : AI/DS 전반 (Agent, Robotics, Physical AI, World Models, 수학 에이전트, 오픈소스 콘텐츠 등) 약 30개 프로젝트 중 선택 스터디 목표 : 빌더(팀장)와 러너가 한 팀이 되어 한 학기 동안 함께 공부하고 실험하며, 오픈소스 데이터셋·리더보드·리뷰 사이트·Demo 등 공개 가능한 결과물을 만드는 것 예상 스터디 일정(횟수) : 지원 기간: 2026.09.19(토) ~ 09.28(월) 선발 발표: 2026.10.01(목) 온보딩: 10/8(목) 저녁 9시, 디스코드 #Room-GH 활동 기간: 2026년 10월 ~ 2027년 1월 (프로젝트별 주 1회, 주로 평일 저녁 온라인) 예상 커리큘럼 간략히 : 추천 프로젝트 7개를 소개합니다. 그 외 20여 개 프로젝트는 프로젝트 페이지에서 확인해 주세요. OpenLoop: 우리 오픈소스를 세계에 알리는 법 — 가짜연구소 프로젝트를 영어 콘텐츠로 풀어내고 해외 기여자 유입 경로 설계, AI 콘텐츠 워크플로우 구축 (빌더 장은영 · 월 18:50~20:00) Falsify: 가짜 논문을 만들고 잡는 창과 방패 — Red팀은 논문에 결함을 심고 Blue팀은 검증기를 제작, 오픈소스 데이터셋·리더보드 공개. 바이오 배경 불필요 (빌더 김가경 · 월 21:00) All About Harness: Agent를 설계하는 사람으로 — Agent Loop, Tool, Memory 구조를 코드 수준에서 분석하고 직접 바꿔가며 실험 (빌더 박상준 · 수 21:00~23:00) 로봇은 없지만, 로봇은 만들고 싶어 — 노트북 하나로 ROS 2·시뮬레이터 기반 주간 로봇 미션 해결, 마지막엔 Demo Day. 입문자 환영 (빌더 이지우 · 월 또는 금 21:00~23:00) LeanAgent: 검증 가능한 수학 에이전트 만들기 — LLM 추론 + Lean 검증으로 스스로 고치며 증명하는 에이전트 개발, NeurIPS workshop competition 참여 (빌더 권주원 · 일 20:00~22:00) Hello, World! Season 2: World Models 논문 리뷰 — 월드모델 기반 논문 리딩 후 리뷰 문서 사이트 제작 (빌더 유정화 · 수 21:00~22:30) Physical AI 시뮬레이션에서 실패하는 3D 에셋 도감 — MuJoCo·Isaac Sim으로 3D 에셋 50개 이상 물리 검사, 평가 데이터셋 공개 (빌더 홍주영 · 화 20:00~22:00, 월 1회 강남 오프라인) 예상 모집인원 : 프로젝트별 6~12명 (위 7개 기준: OpenLoop·Harness·로봇·LeanAgent·Hello World 각 6명, 3D 에셋 도감 10명, Falsify 12명) 스터디 소개와 개설 이유 : 가짜연구소는 7,000명 이상이 함께하는 국내 최대 규모의 비영리 AI/ML 커뮤니티입니다. 단순한 스터디 모임을 넘어, 개인의 성장이 사회 전체의 변화로 이어지도록 설계된 실험의 장을 지향합니다. 지난 PseudoCon에서 남긴 키워드 "Betoken(성장의 전조)"처럼, 작은 신호를 붙잡은 36명의 시즌 13 빌더가 입문자부터 연구자까지 각자에게 맞는 자리를 마련해 두었습니다. 혼자면 괜찮은 결과, 함께하면 위대한 결과를 만들어 보고 싶어 이번 시즌을 엽니다. 이런 분들을 기다립니다. 작은 변화의 힘을 믿고 꾸준히 실천하고 싶은 분 혼자만의 성장이 아닌, 함께하는 따뜻한 성장을 원하는 분 오픈소스와 지식 공유로 더 큰 사회적 임팩트를 만들고 싶은 분 실패를 두려워하지 않고 진실한 실험을 시도하고 싶은 분 스터디 관련 주의사항 : 1~3지망까지 지원 가능하며, 선정 시 그중 한 개 프로젝트 에 배정되어 활동합니다. 지원서는 최종 제출 까지 완료해야 접수됩니다. (임시저장 상태는 미접수) 활동 기간(10월~1월) 동안 정해진 요일·시간에 꾸준히 참여할 수 있는지 확인 후 지원해 주세요. 지원서에는 화려한 스펙보다 "왜 이 프로젝트와 함께하고 싶은지", "동료와 어떻게 성장하고 싶은지"를 담아 주시면 됩니다. 비영리 커뮤니티 활동으로, 참가비는 없습니다. 스터디에 지원할 수 있는 방법 : 가짜연구소 프로젝트 페이지 → 원하는 프로젝트의 '지원하기' 버튼 → 1~3지망 선택 후 최종 제출 👉 https://pseudo-lab.com/projects
[개발 스터디 모집 내용 예시] 스터디 주제 : 물리 세계를 이해·예측·시뮬레이션하고, 그 안에서 상호작용하는 지능형 시스템을 연구하는 논문 스터디 스터디 목표 : perception–simulation–interaction을 하나의 Physical AI 관점에서 연결 논문의 구조를 이해하는 데서 끝나지 않고, 구현 가능성, 한계, 후속 연구 아이디어까지 토론 소규모로 깊게 운영 예상 스터디 일정(횟수) : 한국 기준 매주 일요일 오전 10시, 약 1.5~2시간 (8월부터 18주 +@) 예상 커리큘럼 간략히 : 예상 모집인원 : 4명 (총 6명 예정) Embodied AI & Robotics: 2명 3D Intelligence & Physical Simulation: 2명 스터디에 지원할 수 있는 방법을 남겨주세요. (이메일, 카카오 오픈채팅방, 구글폼 등): https://open.kakao.com/o/sZDKDQFi 로 연락 부탁드립니다. (게시글 확인이 어려울수도 있어서 문의사항도 해당 톡방으로 연락바랍니다.) 트랙1. Embodied AI & Robotics 주요 분야: Robot learning, manipulation, visuomotor policy, world model, reinforcement/imitation learning 트랙2. 3D Intelligence & Physical Simulation 주요 분야: 3D vision, geometry processing, neural/physics simulation, MPM, FEM, PINN, computer animation 매주 구성 1. 발표자 1명: 논문 핵심 발표, 30~40분 2. 토론: 방법론, 한계, 후속 아이디어, 30~40분 3. 연구 연결: 각자 연구 또는 관심 분야와 연결, 15~20분 4. 다음 논문 및 발표자 결정 발표자료 구성: 논문이 해결하려는 문제, 기존 방법의 한계, 핵심 아이디어 및 구조, loss, representation, training/inference pipeline, 주요 실험과 ablation, 논문의 강점과 약점, 재현 가능성, 확장 가능한 연구 아이디어 주차별 주제 계획 1주차: Robotics / Manipulation 2주차: 3D Vision / Geometry AI 3주차: Simulation / Computer Animation 4주차: World Model / 통합 Physical AI 5주차: Cross-domain Week - Gaussian Splatting 기반 로봇 환경 표현, 생성형 world model과 물리 시뮬레이션, deformable object manipulation, differentiable simulation, 3D representation을 활용한 visuomotor control 필수 자격요건 • 매주 일요일 정기 모임에 꾸준히 참여할 수 있는 사람 • 영어 논문을 읽고 핵심 내용을 정리할 의지가 있는 사람 • 4~6주에 한 번 발표를 맡을 수 있는 사람 • 자신의 전공뿐 아니라 다른 Physical AI 분야에도 열린 사람 • 질문, 비판, 아이디어 제안 등 토론에 적극적으로 참여할 사람 Embodied AI & Robotics 트랙 • Robotics, reinforcement learning, imitation learning, control 경험 • PyTorch, ROS, Isaac Sim, MuJoCo, ManiSkill 등의 사용 경험 • Robot manipulation, visuomotor learning, world model에 대한 관심 • 관련 수업, 프로젝트 또는 연구 경험 3D Intelligence & Physical Simulation 트랙 • 3D vision, graphics, geometry processing 또는 physical simulation 관심 • Point cloud, mesh, NeRF, Gaussian Splatting 등의 3D representation 관심 • MPM, FEM, PINN, differentiable simulation 또는 computer animation에 대한 관심 • PyTorch, CUDA, Blender 등의 사용 경험 한 가지 분야에 대한 구체적인 관심과 꾸준히 공부할 의지가 있다면 상관X
