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METR의 시간 지평은 늘지만, AI 에이전트의 시간당 비용도 함께 오르는지 따져본다.
스위스 AI 이니셔티브가 대규모 공개 AI 모델 연구를 지원한다.
MoDA는 깊이 스케일링을 개선하며 1.5B 모델에서 성능과 효율을 함께 끌어올렸다.
llama.cpp에 speculative checkpointing이 병합됐고, 일부 작업에서 속도 향상이 확인됐다.
Claude Design이 Figma의 정준성을 흔들며 코드 중심 워크플로를 부각한다.
Unweight로 LLM 가중치 15~22%를 줄여 H100에서 약 3GB VRAM을 확보했다.
무례한 프롬프트와 아부형 AI가 협업과 판단에 미치는 위험을 짚는다.
ChatGPT·Gemini 등 챗봇이 덴마크 선거 맥락에서 특정 정당을 편향 추천했다.
같은 프롬프트가 Opus 4.7에서 더 비싸지는 이유를 비교하는 계산기다.
ThinkingStream과 비파괴 embedding migration이 추가된 Lore 0.2.0 공개.
AI 투자와 성능은 급등했지만 고용·인식은 엇갈린다.
손코딩으로 LLM·Python 감각과 코드베이스 이해를 되찾는 이야기
커뮤니티 익명 입력으로 Opus 4.6과 4.7의 토큰 사용 차이를 비교한다.
Qwen 3.6 35B-A3B를 Ollama용으로 양자화해 tools·thinking까지 지원한다.
RTX 5070 Ti에서 --n-cpu-moe로 Qwen3.6-35B-A3B 속도를 54% 끌어올림.
Z.AI의 GLM-5.1이 NVIDIA API에 올라 무료 엔드포인트로 제공된다.
Qwen 3/3.5와 HauhauCS·Heretic·Huihui를 비교한 벤치마크·안전성·텐서 분석을 공개했다.
M3 Ultra에서 Qwen 3.6 35B가 5개 agent framework 대부분에서 100% 도구 호출 성공률을 기록.
Zod 28개 과제에서 Opus 4.7은 4.6과 패스율은 같았지만 더 빠르고 효율적이었다.
LLM 문체의 흔적을 실시간으로 잡아내는 브라우저 편집기.
Unweight는 H100에서 LLM 가중치를 15~22% 줄이면서 출력은 bit-exact로 유지한다.
에이전틱 코딩에 최적화된 오픈 소스 sparse MoE 모델 Qwen3.6-27B가 공개됨.
mii-llm이 64×A100으로 0.4B 다국어 모델 Zagreus/Nesso를 공개했다.
Claude Opus 4.7이 구조생물학 벤치마크에서 74.0점으로 4.6을 크게 앞섰다.
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