|
vLLM과 SGLang 중 무엇을 골라야 할까? Red Hat이 공개한 PagedAttention과 RadixAttention의 차이와 벤치마크 해석법
|
|
1
|
229
|
10월 18, 2026
|
|
Muse Wonder, Meta가 출시한 장기 코딩 평가 1위 및 Claude Opus 5.5과 유사한 성능의 에이전트 모델
|
|
1
|
289
|
10월 16, 2026
|
|
[프로젝트 소개] Juud_engine: Strata의 CPU 디코딩 옵션과 RTX 4090 재현 실험
|
|
1
|
175
|
10월 15, 2026
|
|
GuideLLM v0.8.0 공개, 지연 SLO를 지키는 최대 동시성 탐색과 에이전트 트레이스 재생 (feat. vLLM)
|
|
0
|
188
|
10월 12, 2026
|
|
[프로젝트 소개] WITAN: 에이전트가 직접 잰 실측값과 데이터셋을 MCP로 찾아 쓰는 마켓 (테스트넷 베타)
|
|
2
|
124
|
10월 12, 2026
|
|
Ember-1: 40% 가량 적은 토큰으로 Kimi K3와 비슷한 품질을 보여주는 Fireworks AI의 추론 효율화 모델 (공개X)
|
|
1
|
170
|
10월 8, 2026
|
|
ThinkingBox: 에이전트가 남긴 DB 상태로 채점하고 20번 반복해 신뢰성을 재는 업무 에이전트 벤치마크
|
|
0
|
143
|
10월 6, 2026
|
|
Google, Gemini 4 Argon 출시: 출력 한도 1M 토큰, 일반 출시에 앞서 사이버 방어 기관에 먼저 제공
|
|
1
|
1014
|
10월 6, 2026
|
|
Jev와 유사한 오픈소스 결정 모델에 대한 정리: Decision Index와 JevBench로 비교한 결정 모델 성능 비교
|
|
0
|
572
|
10월 5, 2026
|
|
AutoSynthData: 에이전트가 실패한 과제를 검증된 학습 데이터로 바꾸는 ServiceNow의 파이프라인 (feat. EnterpriseOps-Gym)
|
|
0
|
139
|
10월 3, 2026
|
|
NVIDIA NeMo Relay로 에이전트 하네스 추적하기: 성공률 뒤에 숨은 호출을 트레이스로 읽는 법 (feat. Hermes Agent)
|
|
0
|
160
|
10월 2, 2026
|
|
RelateAnything: 객체 레이블 없이 관계 어휘를 문자열로 받는 실시간 개방형 관계 예측 모델
|
|
0
|
181
|
9월 30, 2026
|
|
CLM(Contrastive LM), 대조 학습을 통해 Jev와 같은 형식으로, 상태에 맞는 행동을 빠르게 선택하는 언어 모델
|
|
0
|
288
|
9월 28, 2026
|
|
NVIDIA가 정리한 AI 에이전트 평가: 도구 호출 정확도 대신 과업 완수를 채점하는 지표들과 트레이스 읽는 법
|
|
0
|
236
|
9월 23, 2026
|
|
StepFun Step 5 Preview 출시: Kimi K3와 같은 지능, 작업 비용은 1/3, 가중치 공개는 10/15 예정
|
|
0
|
219
|
9월 23, 2026
|
|
OpenAI, API 가격을 절반으로 낮춘 GPT-6 Sol과 Luna 출시: 추론 강도별 과제당 비용으로 본 성능과 정렬
|
|
0
|
304
|
9월 23, 2026
|
|
Anthropic, Claude Opus 5.5 출시: Fable 5.1급 성능에 Opus 5보다 40% 낮은 실행 비용
|
|
0
|
753
|
9월 23, 2026
|
|
AIPerf: 서버 성능 측정 시, 부하 생성기가 병목이 되지 않도록 NVIDIA가 개발 및 공개한 LLM 추론 벤치마크 도구
|
|
0
|
162
|
9월 22, 2026
|
|
HarnessTax: 7가지 모델 x 3가지 하네스로 실험한, 모델과 하네스에 따른 성능과 비용에 대한 연구 (feat. UC Berkeley)
|
|
0
|
299
|
9월 19, 2026
|
|
Anthropic, 내부의 AI 개발 속도를 측정하는 3가지 지표 공개: Claude가 AI R&D의 26%를 주도
|
|
0
|
459
|
9월 18, 2026
|
|
llmfit: 로컬 LLM 모델을 내려받기 전, 내 하드웨어에서의 생성 속도(tok/s)가 얼마 정도일지 추정하는 도구
|
|
0
|
303
|
9월 16, 2026
|
|
Cognition, Kimi K3 기반 코딩 모델 SWE-2 공개: Fable 5.1과 1점 차, 비용은 64% 절감
|
|
0
|
525
|
9월 12, 2026
|
|
NVIDIA NemoClaw로 만든 기억하는 에이전트, 지식과 판단을 분리해 정확도 82.8% → 90.9%로 개선
|
|
0
|
383
|
9월 9, 2026
|
|
Meta, Muse Spark 1.3 출시: 1M 컨텍스트 검색 55.5점에서 98.1점으로, 코딩 도구 호출 20% 절감
|
|
0
|
459
|
9월 9, 2026
|
|
Microsoft, 1시간분량 오디오를 10초만에 전사하는 60개 언어 음성 인식 모델 MAI-Transcribe-2 출시 (가중치 공개 X)
|
|
0
|
364
|
9월 8, 2026
|
|
OpenEnv 프로젝트 소개: 에이전트 강화학습 환경의 공통 인터페이스가 되기까지 (feat. Meta, Hugging Face)
|
|
0
|
211
|
9월 4, 2026
|
|
Auto-BenchMax: 벤치마크와 같은 분포로 데이터를 합성해 MCP-Atlas 점수를 2배로 올린 파이프라인
|
|
0
|
123
|
9월 3, 2026
|
|
Anthropic, Claude Fable 5.1과 Mythos 5.1 출시: 과학 벤치마크 2배와 캐시 읽기 75% 인하
|
|
0
|
400
|
9월 2, 2026
|
|
EnvHarness: 정적인 벤치마크 환경을 에이전트의 약점에 맞춰 재구성하는 래퍼 계층에 대한 연구
|
|
0
|
134
|
9월 1, 2026
|
|
ADR(Agentic AI Detection and Response): 사내 코딩 에이전트의 활동을 기록해 위협을 탐지하는 Uber의 에이전트 보안 시스템
|
|
0
|
224
|
8월 24, 2026
|