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8개 verifiable e-commerce 환경에서 RL로 쇼핑 에이전트를 훈련한 결과.

·2026.04.16 09시

유튜브 Shorts를 3개 AI 심사로 30초 만에 채점하는 무료 도구.

·1·2026.04.16 07시

42개 반복 태스크 90일 추적에서 Opus 4.6 환각률이 급증했다.

·2·2026.04.15 01시

SandMLE는 소규모 합성 데이터를 활용해 MLE 에이전트 학습에 필요한 검증 시간을 13배 이상 단축했다.

·2026.04.08 09시

LLM 에이전트의 역량은 모델 구조보다 학습에 사용되는 RL 환경의 설계에 의해 결정된다.

·1·2026.04.06 09시

APEX-Agents 개발 세트로 학습된 AC-Small이 주요 벤치마크에서 뛰어난 일반화 성능 향상을 입증했다.

·1·2026.04.02 09시

AutoBe와 Typia를 활용해 낮은 Function Calling 성공률을 결정론적 피드백 루프로 극복하고 100%에 가깝게 끌어올린다.

·2026.03.30 09시

Anthropic의 Claude 접근 제한에 대응하여 OpenClaw 에이전트를 오픈 모델로 전환하는 방법을 안내한다.

·1·2026.03.27 09시

MCP 도구는 프로토타입, 평가, Claude Code 협업으로 빠르게 개선해야 한다.

·1·2025.09.11 00시

HuggingFace가 노트북 환경에서 코드를 실행하며 데이터 과학 작업을 수행하는 Jupyter Agent를 개발했다.

·2025.09.10 09시

LY Corporation이 Tech-Verse 2025에서 발표한 AI 기술 트렌드와 서비스 적용 사례를 정리했다.

·2·2025.08.20 11시

Gradio가 MCP 프로토콜을 지원함에 따라 Hugging Face Spaces를 LLM의 도구로 활용할 수 있게 되었다.

·2·2025.07.09 09시

가장 좋은 LLM 시스템은 복잡한 프레임워크가 아니라 단순한 패턴에서 나온다.

·2024.12.19 00시

Mixtral 등 오픈소스 LLM이 ReAct 방식의 에이전트 워크플로우를 수행할 수 있는 수준에 도달했다.

·1·2024.01.24 09시

HuggingFace가 브라우저와 서버에서 LLM에 도구 사용 권한을 부여하는 JavaScript 라이브러리 Agents.js를 출시했다.

·1·2023.07.24 09시