이 튜토리얼에서는 MEG 데이터를 사용하여 뇌 신호에서 직접 언어적 특징을 해독하는 방법을 소개합니다. 신경 활동을 의미 있는 예측으로 변환하는 시스템을 구축합니다.
메타가 AI 모델을 자율 데이터 과학자로 변환하는 새로운 프레임워크인 Autodata를 소개했습니다. 이 기술은 고품질 훈련 데이터 생성을 목표로 하고 있습니다.
이 튜토리얼에서는 TRL 라이브러리를 사용하여 대형 언어 모델의 후속 훈련 과정을 단계별로 안내합니다. 경량 모델을 시작으로, 감독 세부 조정, 보상 모델링, 직접 선호 최적화, 그룹 상대 정책 최적화의 네 가지 주요 기법을 적용합니다.
Qwen 팀이 LLM 내부 기능을 실용적인 개발 도구로 변환하는 오픈소스 스파스 오토인코더(Qwen-Scope) 제품군을 발표했다.
이 튜토리얼에서는 외부 프레임워크 없이 순수 파이썬으로 에이전틱 UI 스택을 구축하는 방법을 설명합니다. 실시간으로 에이전트 행동을 관찰할 수 있는 AG-UI 이벤트 스트림을 구현합니다.
Moonshot AI가 FlashKDA를 오픈소스로 공개했습니다. 이는 Kimi Delta Attention의 고성능 구현으로, 플래시-선형-어텐션 생태계에 직접 연결되며 벤치마크 결과에서 의미 있는 속도 향상을 보여줍니다.
마이크로소프트 리서치가 텍스트-비디오 모델에 3D 일관성을 주입하기 위해 강화 학습을 활용한 World-R1을 발표했다. 이 기술은 구조적 변경 없이도 기하학적 일관성을 확보할 수 있다.
이 글에서는 Pyright를 활용한 타입 체크 구현에 대해 다루며, 제네릭, 프로토콜, 엄격 모드, 타입 축소 및 현대 파이썬 타이핑을 포함한 내용을 설명합니다.
메타가 신경 과학과 인공지능을 연결하는 새로운 파이썬 패키지 NeuralSet을 출시했습니다. 이 패키지는 fMRI, M/EEG, 스파이크 및 HuggingFace 임베딩을 지원합니다.
smol-audio는 오디오 AI 분야의 실무자들이 기다려온 요리책과 같은 자료로, 다양한 음성 모델을 미세 조정할 수 있는 콜랩 친화적인 노트북 컬렉션을 제공합니다.
이 튜토리얼에서는 ParseBench 데이터셋을 사용하여 문서 파싱 시스템을 평가하는 방법을 알아봅니다. Hugging Face에서 데이터셋을 로드하고, 텍스트, 표, 차트, 레이아웃 등 다양한 차원을 분석합니다.
풀사이드 AI가 라구나 XS.2와 M.1을 출시했습니다. 이 두 모델은 장기 과제를 위해 설계된 오픈 웨이트 에이전틱 코딩 모델로, SWE-bench에서 각각 68.2%와 72.5%의 성능을 기록했습니다.
이 튜토리얼에서는 Colab 환경에서 Promptflow를 사용하여 완전한 LLM 워크플로우를 구축하는 방법을 소개합니다. 안전한 OpenAI 연결 설정과 함께 신뢰할 수 있는 키링 백엔드를 설정하는 방법을 다룹니다.
OpenAI가 15억 매개변수로 구성된 개인정보 탐지 모델인 ‘프라이버시 필터’를 공개했습니다. 이 모델은 브라우저에서 실행되며, 5000만 개의 활성 매개변수를 갖추고 있습니다.
최근 18개월 동안 언어 모델과 로봇 배치 간의 격차가 크게 줄어들고 있습니다. 새로운 물리적 행동을 위한 AI 모델이 실제 하드웨어에서 운영되고 있습니다.
이 튜토리얼에서는 픽셀 관찰을 통해 인식, 계획, 예측 및 재계획을 학습하는 구현 시뮬레이션 비전 에이전트를 구축하는 방법을 소개합니다.
Nick Levine, David Duvenaud, Alec Radford가 이끄는 연구팀이 인터넷, 스마트폰, 제2차 세계대전을 모르는 언어 모델 ‘Talkie’를 개발했습니다. 이 모델은 역사적 추론과 일반화 연구에 중점을 두고 있습니다.
이 튜토리얼에서는 강화 학습을 활용한 에이전트를 구축하여 장기 기억 데이터베이스에서 관련 기억을 검색하는 방법을 배웁니다. 이를 통해 정확한 질문 응답을 위한 기초를 다집니다.
OpenMOSS가 음성, 환경 소리, 음악, 시간 인식을 통합한 오픈소스 모델 MOSS-Audio를 출시했습니다. 이 모델은 일반 오디오 벤치마크에서 모든 오픈소스 모델을 능가하는 성능을 보입니다.
메타 리얼리티 랩스가 포즈 추정, 세분화 및 3D 기하학을 새로운 수준으로 끌어올리는 인간 중심 비전 모델 Sapiens2를 발표했다. 이 모델은 단일 백본으로 다양한 기능을 지원한다.
LoRA는 대규모 모델의 미세 조정에 효율적으로 사용되지만, 모든 업데이트가 유사하다는 가정을 하고 있습니다. 그러나 실제로는 그렇지 않다는 점이 문제로 지적되고 있습니다.
이 튜토리얼에서는 OpenKB와 OpenRouter를 활용해 로컬 지식 베이스를 구축하고 쿼리하는 방법을 소개합니다. API 키를 안전하게 가져오고, 비밀 정보를 하드코딩하지 않고 환경을 설정하는 방법을 배웁니다.
이 튜토리얼에서는 BudouX를 사용하여 일본어, 중국어, 태국어와 같이 공백이 자연스럽지 않은 언어에서 지능적이고 구문 인식이 가능한 줄 바꿈을 구현하는 방법을 소개합니다.
AI 에이전트가 연구 데모에서 실제 배포로 이동하면서, 에이전트의 성능을 평가하는 방법이 중요해지고 있다. 이 글에서는 실제 웹사이트 탐색, GitHub 문제 해결 등에서 모델의 유용성을 평가하는 벤치마크를 소개한다.
RAG 시스템의 대부분은 검색 과정에서 문제가 발생합니다. 전통적인 방식은 벡터 유사성에 의존하지만, 이는 실제로 필요한 관련성을 보장하지 못합니다. PageIndex는 이러한 문제를 해결하기 위해 추론 기반 검색 방식을 제안합니다.
이 튜토리얼에서는 대규모 데이터셋을 효과적으로 시각화할 수 있는 Datashader 라이브러리를 소개합니다. Google Colab을 통해 다양한 시각화 기법을 단계별로 배워봅니다.
xAI의 새로운 음성 모델 grok-voice-think-fast-1.0이 소매, 항공사, 통신 분야에서 Gemini와 GPT Realtime을 초과 성능을 보였습니다.
이 튜토리얼에서는 vLLM 위에 구축된 동적 KV 캐시 구현인 kvcached를 탐구하며, 대형 언어 모델의 GPU 메모리 사용 방식을 변화시키는 방법을 설명합니다.
구글 딥마인드가 새로운 이미지 생성기 ‘비전 바나나’를 소개했습니다. 이 기술은 이미지 생성 사전 훈련이 컴퓨터 비전 분야에서 중요한 역할을 한다고 주장하며, 성능 지표에서도 우수한 결과를 보였습니다.
Abhigyan Patwari의 GitNexus가 19,000개의 GitHub 스타를 기록하며, AI 지원 개발자들이 겪는 코드 편집 문제를 해결하고 있습니다.
이 튜토리얼에서는 Deepgram Python SDK를 사용하여 전사, 음성 합성, 비동기 오디오 처리 및 텍스트 인텔리전스의 고급 워크플로우를 구축하는 방법을 설명합니다.
이 튜토리얼에서는 Microsoft의 OpenMementos 데이터셋을 활용하여 추론 트레이스의 구조를 블록과 메멘토를 통해 분석하는 방법을 소개합니다. Colab에서 실행 가능한 워크플로우를 통해 데이터셋을 효율적으로 스트리밍하고, 특수 토큰 형식을 파싱하며, 추론과 요약이 어떻게 구성되는지 살펴봅니다.
DeepSeek AI가 DeepSeek-V4 시리즈의 미리보기 버전을 출시했습니다. 이 모델은 백만 토큰 컨텍스트를 실용적이고 경제적으로 만드는 데 중점을 두고 개발되었습니다.
포톤이 AI 에이전트를 iMessage, WhatsApp, 텔레그램에 직접 배포할 수 있는 오픈소스 TypeScript 프레임워크 ‘스펙트럼’을 출시했다. 이 프레임워크는 사용자와의 상호작용을 증진시키기 위해 개발되었다.
OpenAI가 AI 에이전트의 디버깅을 돕기 위한 브라우저 기반 시각화 도구 ‘Euphony’를 오픈 소스로 공개했습니다. 이 도구는 Harmony 채팅 데이터와 Codex 세션 로그를 시각화합니다.
Hugging Face가 대형 언어 모델(LLM)의 후처리 작업을 자동화하는 오픈소스 AI 에이전트 ‘ml-intern’을 출시했다. 이 도구는 문헌 검토, 데이터셋 발견, 훈련 스크립트 실행 등의 작업을 자동으로 수행한다.
이 튜토리얼에서는 Hyperopt와 TPE 알고리즘을 사용하여 조건부 베이지안 하이퍼파라미터 최적화 워크플로우를 구현합니다. 다양한 모델 패밀리 간의 동적 전환을 보여주는 검색 공간을 구성합니다.
구글이 전문 AI 분야에서 사용할 수 있는 제어 가능하고 확장 가능한 합성 데이터셋을 생성하는 ‘시뮬라’라는 새로운 프레임워크를 소개했습니다. 이는 사이버 보안, 법률, 의료 등 다양한 분야에서 필요한 데이터 부족 문제를 해결하기 위한 노력의 일환입니다.
이번 튜토리얼에서는 Qwen 3.6-35B-A3B 모델을 기반으로 멀티모달 MoE 모델을 실제 워크플로우에 적용하는 방법을 다룹니다. 환경 설정부터 GPU 메모리에 따른 모델 로딩, 재사용 가능한 채팅 프레임워크 구축까지 다양한 내용을 포함합니다.
중국의 AI 연구소 문샷 AI가 Kimi K2.6을 오픈 소스 형태로 출시했습니다. 이 모델은 자율적으로 소프트웨어 공학 문제를 해결하는 데 중점을 두고 있으며, 장기 코딩 에이전트와 자연어 기반 프론트엔드 생성 기능을 제공합니다.
이번 튜토리얼에서는 Microsoft의 Phi-4-mini를 사용하여 현대 LLM 워크플로우를 처리하는 방법을 소개합니다. 안정적인 환경 설정과 4비트 양자화를 통한 모델 로딩 과정을 단계별로 설명합니다.
OpenAI가 사이버 방어 프로그램의 신뢰할 수 있는 접근 방식을 확대하며, 사이버 보안에 최적화된 GPT-5.4-Cyber 모델을 수천 명의 검증된 방어자에게 제공한다고 발표했다.
문샷 AI와 칭화대 연구진이 대규모 언어 모델(LLM) 서비스 방식을 혁신적으로 변화시킬 PrfaaS 아키텍처를 제안했습니다. 이 아키텍처는 데이터 센터 간의 KVCache 구조를 통해 LLM의 추론 방식을 개선하는 데 중점을 두고 있습니다.
OpenMythos는 Claude Mythos 아키텍처를 이론적으로 재구성한 오픈소스 프로젝트로, PyTorch로 완전히 구축되었습니다. 이 프로젝트는 연구 커뮤니티의 이론을 바탕으로 하고 있습니다.
TabPFN이 In-Context Learning을 활용하여 랜덤 포레스트와 CatBoost보다 탭형 데이터셋에서 더 높은 정확도를 기록하고 있습니다. 이 기술은 다양한 데이터 유형을 처리하는 데 강점을 보입니다.
이 튜토리얼에서는 Magika의 딥러닝 기반 파일 유형 탐지와 OpenAI의 언어 지능을 결합하여 실용적인 분석 파이프라인을 구축하는 방법을 소개합니다.
NVIDIA가 하이브리드 양자-고전 시스템을 위한 첫 번째 오픈 양자 AI 모델인 ‘이징’을 출시했습니다. 이 모델은 양자 컴퓨터와 고전 컴퓨터의 간극을 줄이기 위한 노력의 일환으로 개발되었습니다.
일론 머스크의 AI 회사 xAI가 독립형 음성 인식(STT) 및 음성 합성(TTS) API를 출시했습니다. 이 API는 Grok Voice의 인프라를 기반으로 하며, 기업 음성 개발자를 겨냥하고 있습니다.
이 튜토리얼에서는 GPU 가속을 활용하여 PrismML의 최적화된 GGUF 배포 스택을 사용해 Bonsai 1비트 대형 언어 모델을 효율적으로 실행하는 방법을 설명합니다.
이 튜토리얼에서는 Hypothesis를 사용한 속성 기반 테스트를 탐구하며, 전통적인 단위 테스트를 넘어서는 엄격한 테스트 파이프라인을 구축합니다. 다양한 테스트 기법을 통해 시스템의 기능적 정확성과 행동 보장을 검증합니다.
앤트로픽이 클로드 오퍼스 4.7을 출시했습니다. 이번 버전은 에이전틱 소프트웨어 엔지니어링과 멀티모달 기능에서 중요한 개선을 이루었으며, 실제 AI 애플리케이션 개발에 큰 도움이 될 것으로 기대됩니다.
구글이 LLM 기반의 자동 진단 도구인 ‘Auto-Diagnose’를 발표했다. 이 도구는 통합 테스트 로그를 자동으로 분석하여 오류를 찾아내는 기능을 제공한다.
이 튜토리얼에서는 Google Colab에서 OpenAI의 오픈 웨이트 GPT-OSS 모델을 실행하는 방법을 다룹니다. 기술적 특성, 배포 요구 사항, 실용적인 추론 워크플로우에 중점을 두고 설명합니다.
생성형 AI의 발전과 함께 보안 위협도 증가하고 있습니다. 2026년 가이드에서는 Mindgard, Garak, Microsoft의 PyRIT 등 19개의 주요 도구를 소개하며, 보안 팀이 데이터 유출 및 편향과 같은 취약점을 사전에 식별할 수 있도록 돕습니다.
이 튜토리얼에서는 Redis에 의존하지 않고 Huey를 사용하여 완전한 백그라운드 작업 처리 시스템을 구축하는 방법을 설명합니다. SQLite를 기반으로 한 Huey 인스턴스를 설정하고, 고급 작업 패턴을 구현하는 방법을 다룹니다.
Qwen 팀이 3억 개의 활성 매개변수를 가진 희소 MoE 비전-언어 모델 Qwen3.6-35B-A3B를 오픈 소스로 공개했습니다. 이 모델은 에이전틱 코딩 기능을 갖추고 있습니다.
OpenAI가 생명과학 분야에 진출하며, 약물 발견과 유전체 연구를 가속화하기 위해 GPT-Rosalind라는 AI 모델을 출시했습니다. 이 모델은 10-15년의 약물 발견 기간을 단축할 것으로 기대됩니다.
NetKet과 JAX를 사용하여 변형자 아키텍처와 양자 물리를 결합하는 방법을 배워보세요. 이 가이드는 신경 양자 상태를 통해 J1-J2 하이젠베르크 스핀 체인을 해결하는 연구 수준의 VMC 파이프라인 구축 과정을 안내합니다.
UCSD와 Together AI 연구팀이 파르카에(Parcae)라는 새로운 언어 모델 아키텍처를 소개했습니다. 이 모델은 기존 트랜스포머 모델의 두 배 크기와 같은 품질을 제공하면서도 효율성을 높였습니다.
이 튜토리얼에서는 Mem0와 OpenAI 모델, ChromaDB를 활용하여 AI 에이전트를 위한 범용 장기 기억 레이어를 구축하는 방법을 소개합니다. 자연 대화에서 구조화된 기억을 추출하고, 의미적으로 저장하며, 지능적으로 검색하는 시스템을 설계합니다.
이 튜토리얼에서는 SmolAgents를 사용하여 다중 에이전트 AI 시스템을 구축하는 방법을 소개합니다. 현대의 경량 AI 에이전트가 코드 실행, 도구 호출 및 동적 오케스트레이션을 통해 협력하는 과정을 보여줍니다.
현대 대형 언어 모델(LLM)의 훈련은 원시 데이터를 신뢰할 수 있는 지능형 시스템으로 변환하는 복잡한 과정입니다. 이 과정은 일반 언어 패턴과 세계 지식을 학습하는 사전 훈련 단계로 시작됩니다.
구글이 Gemini 3.1 Flash TTS를 출시하며 음성 품질과 표현력, 다국어 생성 능력을 개선한 텍스트-음성 변환 모델을 선보였습니다. 이 모델은 70개 이상의 언어를 지원하며, 자연어 오디오 태그와 다중 화자 대화 기능을 갖추고 있습니다.
구글 딥마인드가 로봇의 인지적 사고를 지원하는 ‘제미니 로보틱스-ER 1.6’ 모델을 발표했다. 이 모델은 시각적 및 공간적 이해, 작업 계획, 성공 감지 등 로봇 운영에 필수적인 추론 능력을 강화했다.
구글이 크롬에 새로운 기능인 ‘스킬’을 출시했습니다. 이 기능은 사용자가 자주 사용하는 AI 프롬프트를 재사용 가능한 원클릭 워크플로우로 저장할 수 있게 해줍니다. 2026년 4월 14일부터 Mac, Windows, ChromeOS 사용자에게 제공됩니다.
이 튜토리얼에서는 Crawl4AI의 전체 워크플로우를 구축하고 현대 웹 크롤링의 다양한 기능을 탐구합니다. 기본 크롤링, 마크다운 생성, JavaScript 실행 등 필수 기능을 설정하는 방법을 다룹니다.
타이니피쉬가 AI 에이전트를 위한 통합 웹 인프라 플랫폼을 출시했습니다. 이 플랫폼은 검색, 데이터 수집, 브라우저 자동화 기능을 하나의 API 키로 제공합니다.
NVIDIA와 메릴랜드 대학교 연구팀이 오디오 언어 모델 ‘AF-Next’를 공개했습니다. 이 모델은 음성, 환경 소음, 음악 등을 이해하는 데 강력한 성능을 발휘합니다.
이 튜토리얼에서는 구글 ADK를 활용한 고급 데이터 분석 파이프라인을 구축하고, 실제 분석 작업을 위한 다중 에이전트 시스템으로 구성하는 방법을 설명합니다.
구글 AI 연구팀이 협업, 창의성, 비판적 사고를 측정하기 위한 LLM 기반의 Vantage 프로토콜을 제안했다. 기존의 표준화된 테스트로는 이러한 내구성 있는 기술을 평가하기 어렵다는 점을 강조하고 있다.
이 튜토리얼에서는 NVIDIA PhysicsNeMo를 사용하여 물리 기반 머신러닝을 위한 실용적인 워크플로우를 구축합니다. 2D 다르시 흐름 문제를 위한 데이터 생성과 물리적 필드 시각화를 포함합니다.
이 튜토리얼에서는 DuckDB-Python의 기능을 코드로 직접 실습하며 종합적으로 이해하는 과정을 다룹니다. 연결 관리와 데이터 생성의 기초부터 시작해, 실제 분석 워크플로우를 진행합니다.
AI 연구 회사 MiniMax가 MMX-CLI를 출시했습니다. 이 커맨드라인 인터페이스는 AI 에이전트가 이미지, 비디오, 음성, 음악, 비전 및 검색 기능에 접근할 수 있도록 지원합니다.
이 튜토리얼에서는 Microsoft VibeVoice를 사용하여 음성 인식과 실시간 음성 합성을 위한 워크플로우를 구축하는 방법을 소개합니다. 환경 설정부터 최신 모델 지원 확인까지 단계별로 안내합니다.
메타 AI와 킹 압둘라 과학기술대학교(KAUST) 연구진이 신경망이 직접 컴퓨터 역할을 하는 신경 컴퓨터(NC)를 제안했다. 이 연구는 이론적 틀과 함께 두 가지 모델을 소개한다.
이 튜토리얼에서는 MolmoAct를 단계별로 설명하며, 시각적 관찰을 통해 공간에서의 행동 추론 모델이 어떻게 작동하는지 이해합니다. 환경 설정, 모델 로드, 다중 시점 이미지 입력 준비 등을 다룹니다.
MiniMax가 자가 진화 에이전트 모델인 MiniMax M2.7을 오픈 소스로 공개했습니다. 이 모델은 SWE-Pro에서 56.22%, Terminal Bench 2에서 57.0%의 성과를 기록했습니다.
Liquid AI가 새로운 비전-언어 모델 LFM2.5-VL-450M을 출시했다. 이 모델은 바운딩 박스 예측, 다국어 지원, 250ms 이하의 엣지 추론 기능을 갖추고 있다.
MIT, NVIDIA, 저장대학교 연구팀이 긴 체인 추론을 위한 KV 캐시 압축 방법인 TriAttention을 제안했습니다. 이 방법은 전체 주의 메커니즘과 동일한 성능을 유지하면서도 2.5배 더 높은 처리량을 자랑합니다.
이 튜토리얼에서는 OpenClaw 런타임을 구축하고 운영하는 방법을 소개합니다. 로컬 환경에서 안전한 실행 환경을 설정하고, 인증된 모델 접근을 구성하는 방법을 다룹니다.
복잡한 예측 문제를 해결하기 위해 여러 모델을 결합하는 앙상블 방식이 사용되지만, 이는 운영 복잡성과 지연 문제로 인해 실제 적용이 어렵습니다. 지식 증류는 이러한 앙상블을 교사로 활용하여 더 작은 모델을 훈련시키는 방법을 제시합니다.
알리바바의 Tongyi Lab이 비주얼 데이터를 효과적으로 탐색할 수 있는 다중 모달 RAG 프레임워크인 VimRAG를 발표했습니다. 이 프레임워크는 메모리 그래프를 활용하여 대규모 시각적 맥락을 탐색하는 데 중점을 두고 있습니다.
이 튜토리얼에서는 Colab에서 마커 없는 3D 운동학을 이해하기 위한 Pose2Sim 파이프라인을 구축하고 실행하는 방법을 설명합니다. 환경 설정부터 시작해 다양한 단계가 포함됩니다.
NVIDIA가 PyTorch 모델에 최적의 추론 백엔드를 자동으로 찾아주는 오픈소스 툴킷 AITune을 출시했다. 이 툴킷은 연구자가 훈련한 모델과 실제 운영 환경에서 효율적으로 작동하는 모델 간의 간극을 줄이는 데 도움을 준다.
현대 AI는 단일 프로세서에 의존하지 않고, CPU, GPU, TPU, NPU, LPU 등 다양한 전문 컴퓨팅 아키텍처를 활용합니다. 각 아키텍처는 유연성, 병렬 처리, 메모리 효율성 간의 균형을 고려하여 설계되었습니다.
이 튜토리얼에서는 NVIDIA의 KVPress를 통해 긴 문맥 언어 모델 추론을 효율적으로 수행하는 방법을 자세히 설명합니다. 환경 설정, 라이브러리 설치, 모델 로딩 및 간단한 워크플로우 준비 과정을 다룹니다.
메타 슈퍼인텔리전스 연구소가 ‘뮤즈 스파크’를 발표했습니다. 이 모델은 도구 사용, 시각적 사고 과정, 다중 에이전트 조정을 지원하는 멀티모달 추론 모델입니다.
딥 뉴럴 네트워크는 입력 공간을 재형성하여 복잡한 결정 경계를 형성하는 기하학적 시스템으로 이해될 수 있다. 이 과정에서 각 레이어는 의미 있는 공간 정보를 보존해야 한다.
이 튜토리얼에서는 구글의 LangExtract 라이브러리를 사용해 비정형 텍스트를 구조화된 기계 판독 정보로 변환하는 방법을 소개합니다. OpenAI API 키 설정과 재사용 가능한 추출 파이프라인 구축 방법도 다룹니다.
구글 AI 연구팀이 연구 논문 작성을 자동화하는 다중 에이전트 프레임워크인 PaperOrchestra를 소개했다. 이 시스템은 연구자들이 실험 결과를 정리하고 논문을 작성하는 과정을 간소화하는 데 도움을 줄 것으로 기대된다.
이 튜토리얼에서는 Colab에서 원활하게 실행되는 ModelScope의 전체적인 워크플로우를 탐구합니다. 환경 설정, 의존성 확인, GPU 가용성 검증을 통해 신뢰성 있는 작업을 시작합니다.
AI 에이전트가 컴퓨터를 실제로 사용할 수 있도록 훈련하는 것은 현대 AI의 가장 어려운 인프라 문제 중 하나입니다. OSGym은 이러한 문제를 해결하기 위한 새로운 OS 인프라 프레임워크입니다.
Z.AI가 차세대 모델 GLM-5.1을 출시했습니다. 이 모델은 754억 개의 파라미터를 가진 에이전틱 모델로, SWE-Bench Pro에서 최첨단 성능을 달성하며 8시간의 자율 실행을 지원합니다.
이번 튜토리얼에서는 2026년 3월 구글이 발표한 Gemini API 도구 업데이트를 다룹니다. 구글 검색과 구글 지도, 맞춤형 기능 호출을 단일 API 요청으로 결합하는 방법을 실습을 통해 배워봅니다.
이 튜토리얼에서는 Python을 사용하여 Colab에서 Open WebUI를 안전하게 배포하는 방법을 안내합니다. API 키를 안전하게 입력하고 환경 변수를 설정하는 과정을 포함합니다.
메타 AI가 1억 미만의 파라미터를 가진 새로운 비전 인코더 EUPE를 출시했습니다. 이 모델은 이미지 이해, 밀집 예측 및 언어-비전 모델 작업에서 전문 모델과 경쟁할 수 있는 성능을 자랑합니다.
이 튜토리얼에서는 NVIDIA 변환 엔진을 Python으로 구현하며, 혼합 정밀도 가속을 활용한 딥러닝 워크플로우를 탐구합니다. 환경 설정, GPU 및 CUDA 준비 상태 확인, 필요한 구성 요소 설치 방법을 다룹니다.
RightNow AI 연구팀이 PyTorch 모델의 GPU 커널 최적화를 위한 오픈소스 프레임워크 AutoKernel을 출시했다. 이 프레임워크는 자율 LLM 에이전트 루프를 적용하여 GPU 코드를 자동화하는 것을 목표로 한다.
MaxToki는 세포의 노화를 예측하고 그에 대한 대처 방법을 제시하는 인공지능입니다. 기존 생물학 모델의 한계를 극복하고 세포의 현재 상태를 분석하는 데 도움을 줍니다.
이번 튜토리얼에서는 Netflix의 VOID 모델을 위한 고급 파이프라인을 구축하고 실행하는 방법을 소개합니다. 환경 설정, 필수 종속성 설치, 저장소 클론, 모델 다운로드 등의 과정을 다룹니다.
