주제별 기사: Machine Learning
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GLM-5.1: 에이전트 작업을 위한 최고 오픈소스
OpenAI AI 에이전트가 Sora를 대체할 것: 과학을 위한 힘
Meta-Harness는 엔지니어들보다 LLM을 더 잘 최적화합니다
Microsoft MAI 모델: WER 3.8% 및 2027년까지 계획
Gemma 4: Google의 오픈 MoE 모델, 최대 31B 매개변수
Qwen3.6-Plus: 에이전트 프로그래밍과 멀티모달리티
Qwen3.5-Omni: AI가 비디오에서 코드 생성
음성 에이전트를 위한 Gemini 3.1 Flash Live
TurboQuant: 손실 없는 LLM용 3비트 KV-cache
DRAGOn: 동적 데이터 기반 RAG 시스템 테스트
대형 언어 모델: 기초와 실습
LLM을 위한 프롬프트 엔지니어링: 기법 및 구조
6 GB GPU에서 MoE GPT-OSS-120B 실행, 최대 30 t/s
16 GB VRAM 상의 GLM-5.1 압축: GQA 해킹
GPU를 사용한 Cloud Run에서 Gemma 4 파인튜닝
ML 앙상블에서 오류 다양성이 품질을 능가한다
DiffQuant: 미분 가능 시뮬레이터에서의 Sharpe 최적화
transformers의 Self-attention과 multi-head
Albumentations의 Bbox 증강: 형식 및 오류
