Adaptive EVS로 VLM 입력 토큰 80% 감소 및 동시 스트림 처리량 46% 향상
OpenAI와 무관한 오픈소스 에이전트 'dots'가 C++ 단계에서 지문을 정의한 Firefox를 사용해 봇 감지 시스템 통과를 주장한다.
NVIDIA NeMo Relay를 이용해 Hermes Agent의 하네스 변경 전후를 추적한 결과, Qwen3 Coder 30B의 성공률 상승은 일부 제공자 오류 제거 효과이며, 평균 LLM 호출과 소요 시간은 증가했다.
Rust 기반의 OpenShell은 커널 수준 격리와 Z3 기반 정책 증명으로 에이전트 접근을 통제한다.
Apache 2.0 라이선스로 텍스트, 음성, 장문 번역 등 5종 모델과 기술 리포트를 배포했다.
OpenAI가 ChatGPT Pro 요금제를 Pro 100, 200, 500의 3단계로 재편하고, Pro 500에 GPT-6 Astra의 Ultrafast 모드를 포함했습니다.
x402 v2와 MCP 2026-07-28은 결제 메타데이터를 헤더로 분리하고 승인 권한을 격리해 에이전트의 자체 승인 위험을 차단했다.
x402 v2와 MCP 2026-07-28 사양에 따른 엔터프라이즈 MCP 서버의 5가지 결제 의무가 제시됐다.
RelateAnything은 RTX 3080 Laptop GPU에서 TensorRT FP32 기준 이미지당 17.2ms의 추론 속도를 지원하며, 47만 4천여 장의 이미지와 430만 개의 관계를 포함한 RA-4M 학습 코퍼스를 공개했다.
Fireworks AI가 Kimi K3를 기반으로 추론 과정을 최적화한 'Ember-1'을 리서치 프리뷰로 공개했으며, 벤치마크 및 실제 트래픽 테스트에서 품질 손실 없이 토큰 사용량을 약 35~40% 줄이는 효과를 보였습니다.
재부팅 시 30분 소요되던 에이전트 구성 복원 문제를 해결하는 로컬 기반 멀티 에이전트 관리 도구다.
실행 순서 대신 상태와 조건을 선언하는 Markdown 기반 계약 언어로, 변경 시에만 재실행해 비용을 절감한다.
공개 모델 파라미터 0.02%만 변경해 AIME2026 만점 등 5개 부문 1위를 기록했으며 가중치를 공개했다.
Datadog이 GLM-5.3의 조사 트레이스로 Qwen3.5-9B를 파인튜닝해 조사 비용을 1/20로 줄이고 성능을 87% 수준으로 유지했습니다.
Hugging Face Transformers가 Apple Silicon Mac에서 llama.cpp ggml Metal 커널을 활용해 GGUF 모델을 역양자화 없이 압축 상태로 직접 추론하는 기능을 공개했다.
LLM의 환각과 지연 문제를 해결하기 위해 한 번의 순전파로 확률 분포를 반환하는 Jev 호환 오픈 가중치 모델이다.
Qwen3-8B 기반 CLM-v0.1-8B 공개, 후보 행동 선택 속도 Jev 대비 최대 13배 향상
Liquid AI가 VLM 모델 LFM2.5-VL-3B의 추측 디코딩을 위한 초안 모델 LFM2.5-VL-3B-DSpark를 공개했으며, Apple M5 Max에서 디코딩 속도를 최대 3.13배까지 향상시켰다.
LoopCD, UniEvo-VL, SkillGym, AIM 등 성능 향상 및 에이전트 학습 관련 최신 연구 소개
영국 기술 노동조합 UTAW가 AI 도입이 업무량을 줄이지 않고 검토 부담과 스트레스를 가중시킨다는 노동자 증언 기반 보고서를 공개했다.
기존 Markdown/Obsidian 문서를 수정 없이 CLI, HTTP, MCP로 코딩 에이전트에 전달하는 로컬 서버
ACP 프로토콜 기반의 Emacs 패키지 agent-shell이 공개되어 19개 코딩 에이전트를 단일 UI로 제어 가능해졌다.
Figure, 사람 행동 데이터 사전 학습으로 처음 보는 30개 가정에서 집안일 평균 성공률 56% 달성
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