오픈모델
에이전트 ‘루프’가 갑자기 통하는 이유, 뒤집힌 토큰의 계산법
AI 에이전트를 오래 돌릴수록 결과가 좋아지는 ‘복리 정확성’ 국면 전환과, 이 변화가 ‘루프’ 방식을 통하게 만든 이유를 짚습니다. 토큰을 더 쓰는 게 손해라는 직관은 더 이상 자동으로 맞지 않습니다.
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Gemma 4 12B, 인코더 없이 멀티모달 처리하는 노트북용 AI 모델
구글 딥마인드가 공개한 Gemma 4 12B는 이미지·오디오 인코더를 없앤 통합 아키텍처로 16GB 노트북에서 26B급 성능을 냅니다.
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Gemma 4 추론 속도 3배 높인 MTP 드래프터, 작동 원리는
Google이 Gemma 4에 MTP 드래프터를 추가해 품질 손실 없이 최대 3배 추론 속도를 달성했습니다. Speculative Decoding의 작동 원리와 개발자에게 갖는 의미를 설명합니다.
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NVIDIA Nemotron 3 Nano Omni, 멀티모달 에이전트 처리량 9배 높인 방법
NVIDIA Nemotron 3 Nano Omni는 텍스트·이미지·영상·오디오를 단일 모델로 처리하는 오픈 멀티모달 모델입니다. 파편화된 에이전트 체인 구조를 통합해 처리량을 최대 9배 높인 방법을 소개합니다.
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Gemma 4가 증명한 것, AI 모델은 이제 하나의 설계로 모든 곳을 커버할 수 없다
Google Gemma 4가 엣지와 서버를 아예 다른 아키텍처로 설계한 이유. 하드웨어 제약이 AI 모델 설계를 어떻게 바꾸고 있는지 분석합니다.
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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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