오픈소스AI
DeepSeek V4 출시, 1M 컨텍스트를 에이전트가 실제로 쓸 수 있게 만든 방법
DeepSeek V4가 1M 토큰 컨텍스트를 실용적으로 만든 방법. CSA·HCA 하이브리드 어텐션으로 KV 캐시를 90% 줄이고 에이전트 추론 흐름을 개선했습니다.
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모델도 데이터도 내 것, Mozilla가 내놓은 엔터프라이즈 AI 클라이언트 Thunderbolt
Mozilla 자회사 MZLA가 공개한 오픈소스 AI 클라이언트 Thunderbolt. 모델·데이터·인프라를 직접 통제하는 Sovereign AI 개념과 MCP 연동 기능을 소개합니다.
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Gemma 4, 로컬 에이전틱 코딩의 문턱을 넘다, 실험 결과로 확인
Gemma 4가 에이전틱 tool calling 벤치마크 6.6%→86.4%를 달성하며 로컬 에이전틱 코딩이 실용 단계에 진입했습니다. M4 맥북 실험 결과를 소개합니다.
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Muse Spark, Llama 4보다 10배 효율적인 메타의 첫 프론티어 모델
메타 Superintelligence Labs의 첫 모델 Muse Spark 분석. Llama 4 대비 10배 효율, 사고 압축 메커니즘, 오픈소스 전략 전환의 의미를 다룹니다.
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OpenClaw + Pi 조합, 에이전트를 위한 새로운 Unix가 될까
Marc Andreessen이 주목한 Pi+OpenClaw 조합. LLM+셸+파일시스템이라는 단순한 구조가 에이전트의 새로운 플랫폼이 될 수 있다는 아이디어를 소개합니다.
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Meta, 새 AI 모델 오픈소스 공개 예고, 하지만 Llama와는 다르다
Meta가 차세대 AI 모델을 오픈소스로 공개하되 최대 규모 모델은 비공개 유지하는 하이브리드 전략으로 전환합니다. Llama와 달라진 점과 업계 흐름을 정리했습니다.
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Qwen3-VL 파인튜닝 $1로 Gemini 3 Flash를 이긴 실험 결과
Oxen.ai가 $1 비용으로 Qwen3-VL-8B를 파인튜닝해 Gemini 3 Flash를 정확도·속도·비용 모두에서 앞선 실험. 도메인 특화 파인튜닝의 가능성을 보여줍니다.
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Qwen2-72B 중간 레이어 7개 복제로 리더보드 1위, 가중치는 단 하나도 안 건드리고
가중치 수정 없이 레이어 복제만으로 LLM 리더보드 1위를 달성한 실험. 트랜스포머 내부의 기능적 ‘회로’ 구조를 발견한 LLM Neuroanatomy 이론을 소개합니다.
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OpenClaw, 196,000 스타의 열풍 뒤에 남은 진짜 질문
GitHub 196,000 스타를 기록한 AI 에이전트 프레임워크 OpenClaw. 열풍의 배경과 함께 보안 전문가들이 경고하는 프롬프트 인젝션 취약점을 소개합니다.
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Qwen3-Coder-Next 출시, 3B 활성 파라미터로 코딩 에이전트 시장 진입
Alibaba Qwen 팀이 코딩 에이전트 특화 모델 Qwen3-Coder-Next를 출시했습니다. 80B 파라미터 중 3B만 활성화하는 희소 MoE 구조로 비용 효율성과 성능을 동시에 달성했습니다.
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