에이전트AI
Google TPU 8세대, 훈련·추론 칩 분리한 이유
Google이 8세대 TPU를 훈련용 8t와 추론용 8i로 분리한 이유와 각 칩의 핵심 설계 차이를 소개합니다. 에이전트 시대가 AI 인프라에 요구하는 것이 무엇인지 알 수 있습니다.
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에이전트 4개 켜두고 정오가 되면 탈진하는 이유, 병렬 AI 작업의 인지 한계
AI 에이전트를 병렬로 여러 개 실행할 때 발생하는 인지 부하와 생산성 한계를 구글 엔지니어 Addy Osmani의 분석을 통해 살펴봅니다.
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GLM-5.1, 600번 반복 끝에 6배 성능을 끌어낸 AI 코딩 모델
Z.ai의 GLM-5.1은 600번 반복으로 6배 성능을 낸 AI 코딩 모델. 오래 실행할수록 나아지는 장기 수평선 능력과 MIT 오픈소스 공개 소식을 소개합니다.
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Gemma 4, 스마트폰에서 돌아가는 에이전트 오픈 모델 출시
Google DeepMind가 공개한 Gemma 4는 스마트폰과 라즈베리파이에서 자율 에이전트를 실행하는 오픈 모델 패밀리입니다. Apache 2.0 라이선스로 상업적 활용이 자유롭습니다.
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Arm AGI CPU 등장, 35년 만의 첫 직접 칩 판매가 의미하는 것
Arm이 35년 만에 처음으로 완성 칩을 직접 판매하기 시작했습니다. Arm AGI CPU의 등장 배경과 에이전트 AI 시대의 CPU 수요 구조 변화를 소개합니다.
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월 20만원짜리 AI 직원, Perplexity Personal Computer 출시
Perplexity가 Mac Mini 기반 로컬 AI 에이전트 Personal Computer를 출시했습니다. 월 $200에 파일·앱을 직접 조작하는 AI 에이전트를 소개합니다.
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경쟁사 AI 5개를 하나로 묶은 Perplexity Computer, 멀티모델 오케스트레이션 전략
Perplexity가 Claude, Gemini, Grok 등 경쟁사 AI 모델 5개를 하나의 에이전트 시스템으로 묶은 Perplexity Computer를 출시. 모델 특화 분업 전략과 작동 원리를 소개합니다.
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에이전트 AI 도입 실태, 800명 설문이 보여주는 4가지 역설
Docker가 전 세계 805명 설문으로 분석한 에이전트 AI 도입 실태. 높은 도입률 뒤에 숨겨진 MCP 보안 공백, 오케스트레이션 복잡성, 배포 표준 부재를 짚습니다.
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GLM-5 등장, 744B 파라미터 오픈소스 모델이 에이전트 벤치마크 1위
Z.ai가 744B 파라미터 오픈소스 모델 GLM-5를 공개했습니다. DeepSeek 기술을 통합해 에이전트 작업에 특화된 성능을 보여줍니다.
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AI 에이전트는 수학적으로 불가능하다? 업계가 반박하는 이유
AI 에이전트가 수학적으로 불가능하다는 논문과 업계의 반박. 환각 문제를 가드레일로 극복할 수 있을까? AI 에이전트의 현실과 미래를 분석합니다.
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