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AI 추론 속도가 빨라질수록 마감 시간 내 수행할 수 있는 추가 계산량, 즉 '데드라인 디비던드'가 커진다.
Cerebras의 대규모 IPO와 함께 AI 인프라의 자산화 및 에이전트·학습 패러다임의 변화가 나타나고 있다.
Sonata가 self-consistency로 LLM의 추론 예산을 최적화한다.
200,000회 평가를 버티려면 에이전틱 벤치마크도 멀티테넌트 인프라가 필요하다.
MCP에 워크스페이스 계층을 더해 상태를 바꾸는 에이전트를 안전하게 병렬화했다.
AI21 Maestro는 구조화된 계획과 병렬 실행으로 SWE-bench 성능을 끌어올린다.
xAI가 강화 학습을 통해 추론 능력을 극대화한 Grok 3와 Grok 3 mini를 공개했다.
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