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40만 명의 교사와 함께 학교 AI 교육의 미래를 설계한다

OpenAI가 미국 교사 40만 명의 AI 역량 강화를 위해 '국가 AI 교육 아카데미'를 출범한다.

·1·2025.07.08 16시

Knapsack 기반 데이터 파이프라인

패딩 낭비를 최소화하여 멀티모달 모델 학습 효율을 극대화하는 데이터 파이프라인 구축 방법을 제안한다.

·1·2025.07.08 09시

HuggingFace, 3B 모델 SmolLM3 공개

HuggingFace가 3B 규모에서 뛰어난 성능과 128k 롱 컨텍스트를 지원하는 SmolLM3를 공개했다.

·2025.07.08 09시

NeurIPS 2025 E2LM 경진대회 개최

LLM의 초기 학습 단계에서 과학적 지식 및 추론 능력을 평가하는 새로운 벤치마크 구축을 위한 NeurIPS 2025 경진대회가 개최된다.

·2·2025.07.04 21시

Context Engineering: 더 나은 Continuous AI를 가로막는 병목 현상

Continuous AI의 발전을 가로막는 핵심 병목은 적절한 정보를 적시에 제공하는 Context Engineering 문제다.

·2025.07.04 04시

Mistral AI, 'AI for Citizens' 이니셔티브 발표

Mistral AI가 국가와 공공 기관이 주도적으로 AI를 활용할 수 있도록 돕는 'AI for Citizens' 이니셔티브를 발표했다.

·1·2025.07.03 09시

Replit Agent를 위한 Dynamic Intelligence 도입

Replit이 Agent의 추론 능력과 정확도를 높이는 Dynamic Intelligence 기능을 도입했다.

·1·2025.07.02 08시

GPT-4.1과 Realtime API 기반의 노코드 개인용 에이전트

Genspark가 GPT-4.1과 OpenAI Realtime API를 활용해 업무를 자동화하는 노코드 에이전트 'Super Agent'를 출시했다.

·2025.07.01 19시

Sparse Embedding 모델 학습 가이드

Sentence Transformers 라이브러리를 활용한 Sparse Embedding 모델의 학습 및 파인튜닝 방법을 상세히 안내한다.

·2025.07.01 09시

호주를 위한 AI 경제 청사진: OpenAI의 제안

OpenAI가 Mandala Partners와 협력하여 호주의 생산성 향상과 경제 성장을 위한 AI 경제 청사진을 발표했다.

·2·2025.06.30 16시

NVIDIA, 문서 특화 VLM 공개

NVIDIA가 문서 이해 및 OCR 성능이 강화된 8B 규모의 VLM인 Llama Nemotron Nano를 공개했다.

·1·2025.06.28 06시

방언까지 구사하는 Qwen-TTS

Qwen-TTS가 중국어 3개 방언과 중영 이중언어 음성을 지원한다.

·2025.06.27 16시

Qwen VLo: ‘이해’에서 ‘표현’으로

Qwen VLo는 이미지 이해와 생성을 하나로 묶은 멀티모달 모델이다.

·1·2025.06.26 23시

GPT-4o를 활용한 맞춤형 노코드 음성 에이전트 자동화

Retell AI가 GPT-4o를 활용해 코딩 없이 자연스러운 대화가 가능한 음성 에이전트 자동화 솔루션을 선보였다.

·2025.06.26 19시

Google, 온디바이스용 Gemma 3n 공개

Google의 멀티모달 모델 Gemma 3n이 다양한 오픈소스 라이브러리를 통해 공개되었다.

·2025.06.26 09시

Claude Desktop용 원클릭 MCP 서버 설치를 위한 Desktop Extensions

Claude Desktop이 .mcpb 확장으로 MCP 서버 설치를 버튼 한 번으로 바꿨다.

·3·2025.06.26 00시

OpenAI o3, GPT-4.1, CUA를 활용한 확장 가능한 성장 동력 확보

기사 본문 로드 실패로 상세 내용을 확인할 수 없습니다.

·1·2025.06.24 09시

GitHub Copilot

GitHub Copilot이 Claude 3.5 Sonnet을 통합하여 더욱 강력한 코딩 지원 기능을 제공한다.

·2025.06.24 08시

SGLang, Transformers 백엔드 통합

SGLang이 Transformers 백엔드를 지원하여 모든 Transformers 호환 모델을 고성능으로 추론할 수 있게 되었다.

·2025.06.23 09시

FLUX.1-dev, 저사양 GPU로 QLoRA 학습

diffusers 라이브러리와 QLoRA를 활용해 10GB 미만의 VRAM으로 FLUX.1-dev 모델을 효율적으로 미세 조정하는 방법을 소개한다.

·2025.06.19 09시

Replit Agent, 노력 기반(Effort-Based) 요금제 도입

Replit이 작업의 복잡도와 소요 시간에 따라 비용을 책정하는 Effort-Based 요금제를 도입한다.

·1·2025.06.19 02시

정렬 불량 일반화(misalignment generalization)의 이해와 방지 방안

특정 분야의 잘못된 학습이 모델 전체의 정렬 불량으로 확산되는 현상을 규명하고 해결책을 제시했다.

·1·2025.06.18 19시

생물학 분야의 미래 AI 리스크에 대비하기

OpenAI는 AI의 생물학적 오남용 리스크에 대비해 다각적인 안전 조치와 전문가 협력을 강화하고 있다.

·2·2025.06.18 19시

멀티 에이전트 시스템을 구축해야 하는 방법과 시점

성공적인 멀티 에이전트 시스템 구축을 위해서는 정교한 Context Engineering과 작업 성격에 따른 설계가 핵심이다.

·2025.06.16 23시
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