|
Ember-1: 40% 가량 적은 토큰으로 Kimi K3와 비슷한 품질을 보여주는 Fireworks AI의 추론 효율화 모델 (공개X)
|
|
1
|
158
|
10월 8, 2026
|
|
Jeff-Code: 0.8B 결정 모델이 턴마다 사고 여부를 골라 Qwen3.8-27B의 작업당 시간을 32% 줄인 Pi 포크
|
|
0
|
94
|
10월 8, 2026
|
|
Google이 공개한 AI 에이전트 프라이버시와 보안의 51가지 이슈에 대한 워크숍 보고서 [영문/PDF/116p]
|
|
0
|
133
|
10월 7, 2026
|
|
Reflection AI, 활성 23B로 추론 연산을 줄인 501B 오픈 웨이트 모델 Beam 발표 (가중치는 이번 달 내 공개 예정)
|
|
0
|
113
|
10월 7, 2026
|
|
ThinkingBox: 에이전트가 남긴 DB 상태로 채점하고 20번 반복해 신뢰성을 재는 업무 에이전트 벤치마크
|
|
0
|
116
|
10월 6, 2026
|
|
OpenAI DevDay 2026 발표 25가지 총정리: 상시 에이전트 dots부터 GPT-6.1 Sol, 플러그인 확장까지
|
|
1
|
520
|
10월 6, 2026
|
|
재귀적 자기 개선(RSI, Recursive Self-Improvement) 기법에 대한 서베이 연구 (2/2): 검증 계층과 자동 연구, 안전 문제 등
|
|
0
|
145
|
10월 6, 2026
|
|
재귀적 자기 개선(RSI, Recursive Self-Improvement) 기법에 대한 서베이 연구 (1/2): 분류체계 및 배포 시점, 학습 시점의 자기 개선 루프 등
|
|
0
|
216
|
10월 6, 2026
|
|
NVIDIA VSS 3.3: 영상 AI 에이전트를 프롬프트로 조립하고, 변하지 않은 화면의 VLM 토큰은 줄이기 (feat. Adaptive EVS)
|
|
0
|
121
|
10월 3, 2026
|
|
AutoSynthData: 에이전트가 실패한 과제를 검증된 학습 데이터로 바꾸는 ServiceNow의 파이프라인 (feat. EnterpriseOps-Gym)
|
|
0
|
119
|
10월 3, 2026
|
|
NVIDIA NeMo Relay로 에이전트 하네스 추적하기: 성공률 뒤에 숨은 호출을 트레이스로 읽는 법 (feat. Hermes Agent)
|
|
0
|
135
|
10월 2, 2026
|
|
x402 + MCP: 예산 확인은 어디에서 해야 할까 (x402 + MCP: where does the budget check go?)
|
|
0
|
87
|
9월 30, 2026
|
|
402 Payment Required: 엔터프라이즈 MCP 서버가 비용을 지불하는 에이전트에게 지켜야 할 것 (402 Payment Required: What Enterprise MCP Servers Owe the Agents That Pay Them)
|
|
0
|
120
|
9월 30, 2026
|
|
Datadog가 공개한 장애 원인 변경을 찾는 에이전트 학습기 활용기: 교사 모델 GLM-5.3의 재현율 87%를 1/20 비용의 Qwen3.5-9B으로
|
|
0
|
175
|
9월 29, 2026
|
|
CLM(Contrastive LM), 대조 학습을 통해 Jev와 같은 형식으로, 상태에 맞는 행동을 빠르게 선택하는 언어 모델
|
|
0
|
262
|
9월 28, 2026
|
|
Cloudflare가 제안하는 소프트웨어 개발 방법론의 변화: SDLC에서 ADLC로, 배포와 운영까지 에이전트에게 맡기는 소프트웨어 팩토리
|
|
0
|
320
|
9월 28, 2026
|
|
Andrew Ng의 AI Engineering Skills Map: 코딩 에이전트 활용 역량(Using coding agents)
|
|
0
|
266
|
9월 26, 2026
|
|
Andrew Ng의 AI Engineering Skills Map: AI 앱 구축과 운영 역량 (Building and deploying AI applications)
|
|
0
|
255
|
9월 26, 2026
|
|
Jev 생태계: Jev 모델 기반의 GitHub 프로젝트 1천여개를 23개 분야로 정리한 프로젝트 목록
|
|
4
|
664
|
9월 25, 2026
|
|
Claude Opus 5.5 프롬프팅 & 마이그레이션 가이드: Anthropic이 공개한, Opus 5, 4.x, Sonnet 5 코드를 400 오류 없이 옮기는 법
|
|
0
|
321
|
9월 24, 2026
|
|
StepFun Step 5 Preview 출시: Kimi K3와 같은 지능, 작업 비용은 1/3, 가중치 공개는 10/15 예정
|
|
0
|
186
|
9월 23, 2026
|
|
OpenAI, API 가격을 절반으로 낮춘 GPT-6 Sol과 Luna 출시: 추론 강도별 과제당 비용으로 본 성능과 정렬
|
|
0
|
279
|
9월 23, 2026
|
|
Anthropic, Claude Opus 5.5 출시: Fable 5.1급 성능에 Opus 5보다 40% 낮은 실행 비용
|
|
0
|
657
|
9월 23, 2026
|
|
Anthropic, 내부의 AI 개발 속도를 측정하는 3가지 지표 공개: Claude가 AI R&D의 26%를 주도
|
|
0
|
442
|
9월 18, 2026
|
|
DeepSeek-V4.1-Flash, KV 캐시를 토큰당 890바이트로 줄이고 플래그십 V4-Pro를 대체하는 552B 규모의 MoE 모델
|
|
2
|
477
|
9월 11, 2026
|
|
Envoy AI Gateway가 Agent Router로, AAIF 합류 후에도 CRD와 aigw CLI는 그대로
|
|
0
|
202
|
9월 10, 2026
|
|
NVIDIA NemoClaw로 만든 기억하는 에이전트, 지식과 판단을 분리해 정확도 82.8% → 90.9%로 개선
|
|
0
|
372
|
9월 9, 2026
|
|
Meta, Muse Spark 1.3 출시: 1M 컨텍스트 검색 55.5점에서 98.1점으로, 코딩 도구 호출 20% 절감
|
|
0
|
424
|
9월 9, 2026
|
|
OpenAI, 자동화 연구 인턴 목표 달성 발표와 함께 공개한 사내 측정치: 에이전트 노동이 사람의 3.1배
|
|
0
|
304
|
9월 8, 2026
|
|
OpenAI가 공개한 GPT-6 Astra 공식 활용 가이드: 자주 되묻는 모델을 끝까지 일하게 하는 프롬프팅과 마이그레이션
|
|
0
|
17425
|
9월 7, 2026
|