2026년, AI 에이전트와 MCP 서버의 인증이 중요한 인프라 결정으로 떠오르고 있다. 이 가이드는 WorkOS, Stytch, Auth0, Composio 등 8개 주요 플랫폼을 평가한다.
WorkOS가 AI 에이전트 등록을 위한 새로운 프로토콜 auth.md를 발표했습니다. 이 프로토콜은 웹 애플리케이션이 AI 에이전트의 등록 흐름과 요청할 범위를 안내하는 Markdown 파일을 제공하도록 합니다.
이 튜토리얼에서는 Langfuse 플랫폼을 이용해 트레이싱, 프롬프트 관리, 점수 매기기, 데이터셋 및 실험을 위한 완전한 워크플로우를 구축하는 방법을 소개합니다. 실제 OpenAI 키 또는 결정론적 모의 LLM을 사용하여 Langfuse의 주요 기능을 이해할 수 있습니다.
상하이에 본사를 둔 AI 연구소 스텝펀이 2026년 5월, 완전 맞춤형 페르소나 기능을 갖춘 실시간 음성 대형 언어 모델인 StepAudio 2.5 Realtime을 출시했습니다.
마이크로소프트 리서치가 클릭 추적 웹 자동화를 대체하는 터미널 기반 브라우저 에이전트 프레임워크 ‘웹라이트’를 발표했다. 이 프레임워크는 GPT-5.4를 기반으로 하여 Odysseys 벤치마크에서 60.1%의 점수를 기록했다.
NVIDIA가 Gated DeltaNet-2를 발표했습니다. 이 모델은 델타 규칙에서 기존의 내용을 지우고 새로운 내용을 쓰는 과정을 분리하여 성능을 향상시킵니다. 1.3B 파라미터로 100B FineWeb-Edu 토큰에서 훈련되어 여러 언어 모델링 작업에서 우수한 성과를 보였습니다.
텐센트가 MIT 라이선스 하에 AI 에이전트를 위한 로컬 메모리 시스템인 ‘TencentDB Agent Memory’를 오픈소스로 공개했다. 이 시스템은 4단계의 장기 메모리 구조를 갖추고 있으며, 성능 개선이 보고되었다.
이 튜토리얼에서는 Anthropic API 위에 구조화된 레이어로 SuperClaude 프레임워크를 사용하여 고급 워크플로우를 구축하는 방법을 설명합니다.
Nous Research가 LLM 행동을 조정하기 위한 새로운 방법인 Contrastive Neuron Attribution(CNA)을 발표했습니다. 이 방법은 희소 MLP 뉴런 회로를 식별하고 제거하는 방식으로, SAE 훈련이나 가중치 수정 없이도 가능합니다.
퍼플렉시티가 자사의 검색 제품인 코멧과 컴퓨터의 개발자 시스템을 보호하기 위해 사용하는 내부 보안 도구 ‘범블비’를 오픈소스로 공개했습니다. 이 도구는 macOS와 Linux 개발자 엔드포인트를 위한 읽기 전용 재고 수집기입니다.
GBrain은 AI 에이전트가 회의, 메모, 결정을 기억하지 못하는 문제를 해결하기 위해 Y Combinator의 Garry Tan이 개발한 오픈소스 메모리 레이어입니다. 이 튜토리얼에서는 GBrain v0.38.2.0 설치부터 하이브리드 검색 실행까지의 과정을 설명합니다.
마이크로소프트 리서치가 Fara1.5를 출시했습니다. 이 에이전트는 4B, 9B, 27B 크기로 제공되며, Fara1.5-27B는 Online-Mind2Web에서 72%의 성과를 기록했습니다.
이 튜토리얼에서는 OpenMythos를 활용하여 Google Colab에서 실행되는 고급 재귀 깊이 변환기 워크플로우를 구축합니다. MLA 및 GQA 모델 변형을 생성하고, 매개변수 수를 비교하며, 재귀 주입 행렬의 안정성을 확인합니다.
CopilotKit의 2026년 배송 주기를 살펴보며, 새로운 AG-UI 프로토콜, AIMock 테스트 스위트, Pathfinder 서버가 에이전틱 AI를 위한 생산 아키텍처를 어떻게 제공하는지 알아봅니다.
알리바바의 Qwen 팀이 2026 알리바바 클라우드 서밋에서 Qwen3.7-Max를 발표했습니다. 이 모델은 100만 토큰의 컨텍스트 윈도우와 확장된 사고 모드를 특징으로 하며, 코딩 및 디버깅 등 장기 작업에 최적화되어 있습니다.
Cohere가 Command A+를 출시했습니다. 이 모델은 218B 스파스 혼합 전문가 모델로, 이전의 네 가지 Command A 변형을 통합한 것입니다. 두 대의 H100 GPU에서 작동하며, 48개 언어를 지원합니다.
바이트댄스의 지능형 창작 연구소가 이미지와 비디오의 이해, 생성, 편집을 모두 처리할 수 있는 오픈소스 통합 모델 ‘랜스’를 발표했습니다. 이 모델은 30억 개의 활성화 파라미터만으로 작동합니다.
오픈AI가 40억 달러 규모의 배포 회사를 출범하고, 앤트로픽이 블랙스톤 및 골드만삭스와 15억 달러 규모의 합작 투자를 체결했습니다. 이들은 포워드 배치 엔지니어 모델을 중심으로 구축되었습니다.
Turbovec는 구글 리서치의 TurboQuant 알고리즘을 활용하여 벡터 검색을 지원하며, 16배 압축과 코드북 훈련이 필요 없는 RAG 파이프라인을 제공합니다.
이 튜토리얼에서는 kg-gen을 사용하여 일반 텍스트와 여러 출처 문서에서 지식 그래프를 생성하는 방법을 설명합니다. 필요한 종속성을 설정하고 LLM을 구성한 후, 간단한 텍스트에서 엔티티, 술어 및 관계를 추출합니다.
NVIDIA가 3가지 디코딩 모드를 통합한 언어 모델 ‘Nemotron-Labs-Diffusion’을 출시했습니다. 이 모델은 3B, 8B, 14B 파라미터 크기로 제공되며, 자율 회귀, 확산 기반 병렬 디코딩, 자기 추측 디코딩을 지원합니다.
알리바바의 Qwen 팀이 Qwen3.5-LiveTranslate-Flash를 출시했습니다. 이 모델은 60개 언어를 지원하며, 2.8초의 지연 시간으로 오디오와 비디오를 동시에 처리합니다.
구글이 I/O 2026에서 Gemini 3.5 Flash를 공개했습니다. 이 모델은 기존 플래그십 모델보다 코딩 및 에이전트 성능에서 우수하며, 속도는 4배 빠르고 비용은 절반으로 줄였습니다.
Upstash, Supabase, Neon은 각기 다른 데이터베이스 플랫폼으로, 2026년의 코딩 워크플로우에 적합한 선택을 비교합니다.
구글이 I/O 2026 개발자 키노트에서 AI 지원 개발 방식을 혁신하는 ‘안티그래비티 2.0’을 발표했다. 이 플랫폼은 에이전트 오케스트레이션을 중심으로 구성된 독립형 데스크톱 애플리케이션이다.
2026년 기업용 에이전틱 AI가 파일럿 단계를 넘어 실제 운영에 들어갔습니다. 이 가이드는 Salesforce Agentforce, Microsoft Copilot Studio 등 10대 플랫폼을 가격과 도입 데이터를 기반으로 평가합니다.
이 튜토리얼에서는 OpenAI API를 사용하여 계획, 도구 호출, 메모리 및 자기 비판 기능을 갖춘 고급 에이전틱 AI 시스템을 구축하는 방법을 소개합니다.
MemTensor, HONOR Device, 그리고 동지대학교의 연구팀이 사용자 데이터를 보호하면서도 메모리 유용성을 유지하는 MemPrivacy 프레임워크를 발표했습니다.
현대 언어 모델은 불균형한 토큰 분포로 훈련되며, 이는 최적화의 숨겨진 도전 과제를 만듭니다. 일반적인 토큰은 지속적인 기울기 업데이트를 받지만, 희귀한 토큰은 업데이트가 적어 문제를 일으킵니다.
NVIDIA가 NVFP4 마이크로 스케일링 포맷을 기반으로 한 4비트 사전 훈련 방법론을 소개했습니다. 이 방법론은 12B 하이브리드 맘바-트랜스포머에서 10조 개의 토큰으로 검증되었습니다.
이 튜토리얼에서는 llmcompressor를 사용하여 지침 조정 언어 모델에 후처리 양자화를 적용하는 방법을 소개합니다. FP16 기준을 시작으로 다양한 압축 전략을 비교합니다.
Vercel Labs가 AI 에이전트가 인간의 해석 없이도 네이티브 프로그램을 읽고 수정하며 배포할 수 있도록 설계된 시스템 프로그래밍 언어 ‘제로’를 발표했다.
이 튜토리얼에서는 SHAP 워크플로우를 활용하여 기계 학습 모델을 해석하는 방법을 소개합니다. 다양한 SHAP 설명자를 비교하고, 모델 인식 및 비인식 접근 방식의 정확도와 실행 시간을 분석합니다.
Nous Research가 발표한 라이트하우스 어텐션은 선택 기반의 계층적 어텐션 메커니즘으로, 프리트레인 중에만 사용되며, 기존의 방법보다 1.4~1.7배 빠른 속도를 자랑합니다.
BerriAI가 개발한 LiteLLM 에이전트 플랫폼은 AI 에이전트를 안정적으로 운영할 수 있는 솔루션으로, 격리된 환경에서의 세션 관리 기능을 제공합니다.
NVIDIA가 SANA-WM을 소개했습니다. 이 오픈소스 모델은 60초 길이의 720p 비디오를 생성하며, 6자유도 카메라 제어를 지원합니다. 64개의 H100 GPU로 훈련되었고, 단일 RTX 5090에서 배포 가능합니다.
이 튜토리얼에서는 Repowise를 사용하여 Python 프로젝트 ‘itsdangerous’의 레포지토리 수준 인텔리전스를 구축하는 방법을 실용적이고 재현 가능한 방식으로 설명합니다.
이 튜토리얼에서는 도구 발견, 지능형 라우팅, 구조화된 계획 및 실행을 통합한 MCP 스타일의 라우팅 에이전트 시스템을 처음부터 끝까지 구축하는 방법을 소개합니다.
Zyphra가 자가 회귀 LLM에서 변환된 최초의 MoE 확산 모델 ZAYA1-8B-Diffusion-Preview를 발표했다. 이 모델은 최대 7.7배의 추론 속도 향상을 보여준다.
2026년 AI 코딩 에이전트 분야는 더욱 발전하고 복잡해졌습니다. Claude Code는 코드 품질에서 87.6%로 선두를 달리고 있으며, GPT-5.5는 82.7%로 뒤를 잇고 있습니다. 그러나 OpenAI가 오염된 것으로 선언한 벤치마크가 여전히 사용되고 있습니다.
서울에 본사를 둔 음성 AI 기업 수퍼톤이 새로운 TTS 엔진 Supertonic v3를 출시했습니다. 이번 모델은 표현 태그와 향상된 읽기 안정성을 제공하며, 언어 지원 범위가 6배 확대되었습니다.
이 튜토리얼에서는 Django와 Django-Unfold를 사용하여 고급 관리 대시보드를 구축하는 방법을 소개합니다. 새로운 Django 프로젝트를 생성하고 다양한 기능을 설정하는 과정을 다룹니다.
Poetiq의 메타 시스템이 Gemini 3.1 Pro를 사용해 LiveCodeBench Pro를 위한 모델 비의존적 추론 하네스를 자동으로 구축하고 최적화했습니다. 이 하네스는 다른 모델에도 적용되어 모두 성능이 향상되었습니다.
이 튜토리얼에서는 Python에서 고성능 수치 계산을 위한 GPU 가속 대안인 CuPy를 다룹니다. CUDA 장치 점검, CuPy 버전 확인 등을 통해 하드웨어 환경을 이해한 후, NumPy와 CuPy의 비교를 진행합니다.
Cline이 내부 에이전트 하니스를 오픈 소스 TypeScript SDK인 @cline/sdk로 분리하여 출시했습니다. 이 SDK는 CLI와 칸반을 지원하며, VS Code와 JetBrains 확장도 이전 중입니다.
Nous Research가 LLM 사전 훈련 시간을 최대 2.5배 단축할 수 있는 토큰 슈퍼포지션 트레이닝(TST) 방법을 발표했다. 이 방법은 모델 아키텍처를 변경하지 않고도 훈련 효율성을 높인다.
이 튜토리얼에서는 그래프 기반의 마이크로 세분화 환경을 모델링하여 동적 제로 트러스트 네트워크 시뮬레이션을 구축하는 방법을 소개합니다. 지속적인 검증을 통해 접근 권한을 부여하는 방식입니다.
63%의 조직이 AI 거버넌스 정책을 갖고 있지 않으며, 그림자 AI가 이미 내부에서 운영되고 있다는 데이터가 공개됐다.
패스티노 랩스가 3억 개 파라미터를 가진 오픈 소스 안전 모더레이션 모델 GLiGuard를 공개했습니다. 이 모델은 네 가지 안전 작업을 단일 처리로 수행하며, 기존 모델보다 높은 처리량과 낮은 지연 시간을 자랑합니다.
씽킹 머신스 랩이 276B 파라미터의 Mixture-of-Experts 모델인 TML-Interaction-Small을 소개했다. 이 모델은 오디오, 비디오, 텍스트를 동시에 처리하여 실시간 상호작용을 가능하게 한다.
구글 딥마인드가 제미니 기술을 활용한 AI 마우스 포인터를 소개했습니다. 이 포인터는 커서 주변의 시각적 및 의미적 맥락을 포착하여 사용자가 자연어로 명령을 내릴 수 있도록 돕습니다.
이 튜토리얼에서는 하이브리드 메모리 자율 에이전트의 아키텍처를 탐구합니다. 이 시스템은 의미 벡터 검색, 키워드 기반 검색, 모듈형 도구 배치 루프를 결합하여 자율적으로 추론하고 기억하며 행동할 수 있는 에이전트를 만듭니다.
MedAIBase가 1030억 개 매개변수를 가진 오픈소스 의료 언어 모델 AntAngelMed를 발표했다. 이 모델은 1/32 활성화 비율의 Mixture-of-Experts 아키텍처를 사용하여 효율적인 성능을 자랑한다.
틸드 리서치가 신경망 훈련을 위한 새로운 최적화기 오로라를 발표했다. 이 최적화기는 널리 사용되는 뮤온 최적화기의 구조적 결함을 해결하며, 훈련 중 상당수의 MLP 뉴런이 영구적으로 사망하는 문제를 다룬다.
이 튜토리얼에서는 skfolio라는 포트폴리오 최적화 라이브러리를 사용하여 다양한 투자 전략을 구축하고 비교하는 방법을 소개합니다. S&P 500 가격 데이터를 활용하여 수익률을 계산하고, 금융 분석에 적합한 데이터 분할을 진행합니다.
OpenAI가 사이버 보안 이니셔티브 ‘데이브레이크’를 출시했습니다. 이 프로그램은 Codex Security와 AI 모델을 결합하여 소프트웨어 취약점을 조기에 발견하고 수정할 수 있도록 지원합니다.
현대의 대형 언어 모델은 단순히 인터넷 텍스트만으로 훈련되지 않습니다. 기업들은 강력한 ‘교사’ 모델을 활용해 더 작고 효율적인 ‘학생’ 모델을 훈련하는 기법을 사용하고 있습니다.
이 튜토리얼에서는 pandas-ta-classic을 사용하여 기술 분석 및 거래 전략 워크플로우를 구축하는 방법을 설명합니다. 필요한 라이브러리 설치부터 OHLCV 주식 데이터 다운로드, 데이터 구조 정리, 지표 카테고리 검토까지 다룹니다.
메타 FAIR와 스탠포드 대학의 연구진이 서브워드 토큰화 없이 50% 이상의 메모리 대역폭 비용을 줄이는 세 가지 추론 방법을 제안했습니다.
사카나 AI와 NVIDIA 연구팀이 L1 정규화를 통해 피드포워드 레이어에서 99% 이상의 희소성을 달성하고, 새로운 희소 데이터 형식과 융합된 CUDA 커널을 활용해 GPU 처리 성능을 향상시켰다고 발표했다.
이 튜토리얼에서는 Memori를 에이전트 네이티브 메모리 인프라로 활용하여 지속적이고 맥락 인식이 가능한 LLM 애플리케이션을 구축하는 방법을 설명합니다.
벡터 데이터베이스는 RAG 및 에이전틱 AI의 핵심 검색 인프라로 자리잡고 있습니다. 이 가이드는 아키텍처, 가격, 확장성 측면에서 9개의 주요 시스템을 비교합니다.
노우스 리서치의 오픈소스 자가 개선 AI 에이전트인 헤르메스 에이전트가 오픈클로우를 제치고 오픈라우터의 글로벌 일일 토큰 순위에서 1위를 차지했습니다. 헤르메스 에이전트는 하루 2,240억 개의 토큰을 생성하며, 오픈클로우의 1,860억 개를 초과했습니다.
이 튜토리얼에서는 NadirClaw를 활용하여 프롬프트를 간단한 것과 복잡한 것으로 분류한 후, 가장 적합한 모델로 전송하는 지능형 라우팅 시스템을 구축하는 방법을 소개합니다.
NVIDIA의 NVlabs가 Rust로 작성된 GPU 커널을 PTX로 변환하는 실험적 컴파일러인 cuda-oxide v0.1.0을 출시했다. 이 컴파일러는 단일 명령어로 호스트와 장치 코드를 동시에 컴파일할 수 있다.
이 튜토리얼에서는 FLARE-FLOSS를 사용하여 Windows PE 파일에서 숨겨진 문자열을 복구하는 방법을 설명합니다. 여러 기법을 통해 문자열을 숨기는 악성코드 유사 실행 파일을 생성하고 분석합니다.
NVIDIA가 Star Elastic을 발표했습니다. 이 방법은 30B, 23B, 12B 파라미터 규모의 여러 추론 모델을 하나의 체크포인트에 통합하여 훈련 효율성을 높입니다.
AI 코딩 에이전트의 발전으로 스펙 기반 개발이 주목받고 있습니다. 이 가이드는 2026년 스펙 기반 개발을 지원하는 9가지 AI 도구를 소개합니다.
GitHub가 AI 코딩 에이전트를 위한 새로운 오픈 소스 툴킷 ‘Spec-Kit’을 발표했습니다. 이 툴킷은 명세 기반 개발을 지원하며, AI 코딩 에이전트의 한계를 극복하는 데 도움을 줄 것으로 기대됩니다.
OpenAI가 Codex의 Chrome 확장 프로그램을 출시하여 AI 에이전트가 LinkedIn, Salesforce, Gmail 등 다양한 웹사이트에 접근할 수 있게 되었습니다.
이 튜토리얼에서는 PBMC-3k 벤치마크 데이터셋을 사용하여 Scanpy로 단일 세포 RNA-seq 분석 워크플로우를 수행합니다. 데이터셋 로딩, 구조 검사, 품질 관리 체크를 포함한 과정을 다룹니다.
앤트로픽이 클로드의 내부 활성화를 인간이 이해할 수 있는 텍스트로 변환하는 자연어 오토인코더를 발표했습니다. 이 기술은 모델의 ‘사고’ 과정을 더 쉽게 이해할 수 있도록 돕습니다.
OpenAI가 실시간 API에서 GPT-Realtime-2, GPT-Realtime-Translate, GPT-Realtime-Whisper 등 세 가지 오디오 모델을 출시했습니다. 이 모델들은 실시간 음성을 활용한 다양한 기능을 제공합니다.
이 튜토리얼에서는 Stealth Chromium 환경에서 Playwright 스타일 API를 사용하는 CloakBrowser라는 파이썬 친화적인 브라우저 자동화 도구를 소개합니다. CloakBrowser 설정과 일반적인 Colab asyncio 루프 문제 해결 방법을 다룹니다.
라이트시크 재단이 에이전틱 코딩 시스템의 성능을 높이기 위해 오픈소스 LLM 추론 엔진 ‘토큰스피드’를 발표했다. 이 엔진은 TensorRT-LLM 수준의 성능을 목표로 하고 있다.
메타 AI 팀이 NeuroAI 모델을 벤치마킹하기 위한 오픈소스 프레임워크 NeuralBench를 출시했습니다. 이 프레임워크는 36개의 EEG 작업과 94개의 데이터셋을 포함하며, 9,478명의 피험자와 13,603시간의 뇌 기록을 기반으로 합니다.
OpenAI가 AMD, 브로드컴, 인텔, 마이크로소프트, NVIDIA와 협력하여 MRC(다중 경로 신뢰 연결)라는 새로운 오픈 네트워킹 프로토콜을 개발했습니다. 이 프로토콜은 대규모 AI 훈련 클러스터의 GPU 네트워킹 성능과 복원력을 향상시킵니다.
Zyphra가 760M의 활성 파라미터를 가진 추론 Mixture of Experts 모델 ZAYA1-8B를 출시했다. 이 모델은 수학 및 코딩 벤치마크에서 기존의 대형 모델들을 능가하며, 새로운 지능 밀도를 제시하고 있다.
이 튜토리얼에서는 Groq의 무료 OpenAI 호환 추론 엔드포인트를 사용하여 Groq 기반의 에이전틱 연구 워크플로우를 구축하는 방법을 소개합니다.
CopilotKit Intelligence는 오픈소스 CopilotKit 스택 위에 관리되는 지속성 레이어를 추가하여 에이전트가 컨텍스트와 상태, 상호작용 기록을 유지할 수 있도록 지원합니다.
구글이 Gemma 4 패밀리를 위한 다중 토큰 예측(MTP) 드래프터를 발표하며, 품질 손실 없이 최대 3배 빠른 추론 속도를 달성했다고 밝혔다.
2025년 5월, 라탐 & 왓킨스는 Anthropic을 고객으로 둔 법정에서 아이러니한 사건을 겪었습니다. 이 사건은 변호사 책임에 대한 중요한 논의를 불러일으키고 있습니다.
이 튜토리얼에서는 NiceGUI를 사용하여 실시간 대시보드와 CRUD 기능을 포함한 다중 페이지 웹 애플리케이션을 구축하는 방법을 설명합니다. 환경 설정부터 재사용 가능한 레이아웃 디자인까지 단계별로 안내합니다.
인월드 AI가 새로운 음성 모델인 실시간 TTS-2를 출시했습니다. 이 모델은 단순한 전사본이 아닌 전체 오디오 맥락을 기반으로 작동하여 음성 기반 AI 에이전트의 구조적 변화를 가져옵니다.
Mistral의 Voxtral TTS는 기존 음성 합성 시스템의 한계를 극복하고 감정과 리듬을 살린 자연스러운 음성을 제공하는 혁신적인 기술입니다.
이 튜토리얼에서는 대형 언어 모델을 위한 완전한 기술 기반 에이전트 시스템을 구축하고, 모듈형 기능을 AI 에이전트를 위한 운영 체제처럼 구성하는 방법을 탐구합니다.
모멘텀은 그래디언트 하강법의 진동을 줄이고 복잡한 문제에서 수렴 속도를 높이는 방법입니다. 이 글에서는 모멘텀의 역할에 대해 설명합니다.
구글이 제미니 API에 이벤트 기반 웹훅을 추가하여 배치 API, 딥 리서치, 비디오 생성 작업에서 폴링을 제거했습니다. 이 시스템은 보안과 재시도 보장을 갖추고 있습니다.
이 튜토리얼에서는 설문 데이터의 편향을 수정하는 전체 워크플로우를 소개합니다. 샘플링 편향을 의도적으로 도입한 후, 여러 재가중치 기법을 적용하여 편향 없는 추정치를 회복하는 방법을 설명합니다.
Zyphra가 텐서 및 시퀀스 병렬 처리(TSP) 기술을 소개했다. 이 기술은 GPU 축을 따라 파라미터와 활성화 메모리를 줄이는 전략으로, 기존 TP+SP 기준 대비 2.6배의 처리량을 제공한다.
이 튜토리얼에서는 ZenML을 사용하여 고급 머신러닝 파이프라인을 구축하는 방법을 안내합니다. 환경 설정부터 시작해 커스텀 머티리얼라이저 정의, 메타데이터 추출 및 하이퍼파라미터 최적화까지 다양한 과정을 다룹니다.
2026년 AI 에이전트를 구축하기 위한 최고의 검색 및 데이터 수집 API를 소개합니다. TinyFish, Tavily, Firecrawl 등의 도구를 지연 시간, 토큰 효율성, 무료 사용 가능성 등을 기준으로 비교합니다.
개발자들은 프롬프트 작성을 종종 간과하지만, 신뢰성이 중요한 상황에서는 일관된 결과를 얻기 위한 체계적인 접근이 필요하다. 이 글에서는 프롬프트의 중요성과 이를 위한 방법론을 소개한다.
이번 튜토리얼에서는 Hugging Face의 TaskTrove 데이터셋을 깊이 있게 탐구하고, 효율적으로 탐색할 수 있는 실용적인 워크플로우를 구축합니다. 전체 데이터셋을 다운로드하지 않고 실시간으로 개별 샘플을 스트리밍하여 작업합니다.
사카나 AI가 실시간으로 LLM 지식을 음성 대화 AI에 주입하는 KAME라는 새로운 아키텍처를 소개했습니다. 이 기술은 지연 없이 음성 간 대화를 가능하게 합니다.
모델이 한 순간에는 완벽하게 작동하다가도 다음 순간에는 성능이 저하될 수 있습니다. 이러한 현상의 원인은 종종 입력 데이터의 토큰화 방식에 있습니다.
Mistral AI가 새로운 128B 모델과 비동기 클라우드 기반 코딩 세션을 도입하며, 개발자들이 AI 에이전트를 활용할 수 있는 새로운 작업 모드를 제공한다.
다중 에이전트 AI 워크플로우를 통해 생물학적 네트워크 모델링, 단백질 상호작용, 대사 및 세포 신호 시뮬레이션을 구축하는 방법에 대한 포스트가 소개되었습니다.
이번 튜토리얼에서는 lambda/hermes-agent-reasoning-traces 데이터셋을 활용해 에이전트 기반 모델의 사고 방식과 도구 사용, 다중 대화에서의 응답 생성 과정을 탐구합니다.
NVIDIA 연구팀이 NeMo RL에 추측적 디코딩을 통합하여 8B 모델에서 1.8배의 롤아웃 생성 속도 향상을 달성했다고 발표했다. 235B 모델에서는 2.5배의 속도 향상이 예상된다.
