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PACE는 4비트 양자화에서도 8비트와 동등한 성능을 달성했다

·1·2026.10.23 14시

TokenGate가 정확도 저하 없이 LLM 프리필 속도를 최대 11.3배 높였다

·2026.10.21 20시

COUNT가 호스트 메모리 n-gram 카운트로 학습 없이 도메인 적응을 가능하게 한다

·1·2026.10.20 23시

아임웹이 Valkey 9.1 업그레이드 후 전체 CPU 사용량을 86.6% 줄였다.

·2026.08.03 13시

새 옵티마이저 SkewAdam이 MoE 훈련 시 옵티마이저 상태 메모리를 50.6GB에서 1.29GB로 줄여 40GB GPU 한 장으로 6.78B MoE 학습을 가능하게 했다.

·1·2026.07.22 16시

ax-grep이 브라우저 접근성 트리 재현 방식으로 에이전트 웹 검색 토큰 사용량을 3배 개선하고 메모리 사용을 15배 줄였다.

·1·2026.06.22 13시

네트워크를 블록 단위로 나누어 독립적으로 학습함으로써 메모리 사용량을 획기적으로 줄이는 새로운 방식을 제안했다.

·2026.05.29 09시

GaLore 기술을 통해 소비자용 GPU에서도 7B 규모의 LLM을 효율적으로 학습할 수 있다.

·2024.03.20 09시

Reformer는 LSH 어텐션 등을 활용해 메모리 사용량을 최소화하며 최대 50만 토큰의 긴 시퀀스를 처리한다.

·1·2020.07.03 09시