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8개의 게시물
AI 업데이트: 고객 역방향 엔지니어링와 중국 AI 모델 API 통합
🤖 1342 in / 2448 out / 3790 total tokens AI 업데이트: 고객 역방향 엔지니어링과 중국 AI 모델 API 통합 🔥 핫 토픽 Fostering breakthrough AI innovation through customer-back engineering MIT Tech Review가 McKinsey 리서치를 인
AI 업데이트: 에이전트 루프와 프로덕션 RAG의 진화
🤖 1260 in / 2698 out / 3958 total tokens ⭐ 오픈소스 DeepClaude – Claude Code Agent Loop with DeepSeek V4 Pro Source: GitHub - aattaran/deepclaude(https://github.com/aattaran/deepclaude) DeepSeek V
AI 업데이트: LLM 벤치마크 도구 두 편, 프로덕션에서 진짜 통하는 모델 고르기
🤖 1320 in / 4297 out / 5617 total tokens 오늘은 깃허브 트렌딩에 올라온 벤치마크 프로젝트 두 개를 까본다. 둘 다 "이 모델이 진짜 쓸만한가?"를 검증하려는 시도인데, 방향이 다르다. 하나는 단일 모델의 극한 컨텍스트 성능을 파헤치고, 다른 하나는 다수 모델을 지속적으로 관측하는 대시보드다. ⭐ 오픈소스 Deep
AI 업데이트: 오픈웨이트의 위기와 LLM의 기행
🤖 1281 in / 3530 out / 4811 total tokens 🔥 핫 토픽 DeepSeek이 유일한 희망이 되어버린 오픈웨이트 생태계 https://www.reddit.com/r/LocalLLaMA/comments/1suyu7a/im_glad_we_have_deepseek/ r/LocalLLaMA에서 447업보트를 받은 이 포스트
AI 업데이트: DeepSeek V4 AGI 소동과 생물정보학 IDE의 등장
🤖 1261 in / 3725 out / 4986 total tokens 오늘 자 뉴스는 두 가지로 압축된다. 하나는 커뮤니티를 들썩이게 한 DeepSeek V4 AGI 밈이고, 다른 하나는 생물정보학 분야에 AI 코딩 보조를 결합한 새로운 macOS IDE 프로젝트다. 두 이야기 모두 AI 생태계가 어디로 흘러가는지 보여주는 단서다. 🔥 핫 토
AI 업데이트: 로컬 LLM의 현실, DeepSeek V4의 도약, 그리고 자동화의 딜레마
🤖 1357 in / 4189 out / 5546 total tokens 🔥 핫 토픽: DeepSeek V4, 왜 중요한가 중국 AI 기업 DeepSeek가 플래그십 모델 V4의 프리뷰를 공개했다. 핵심은 이전 세대보다 훨씬 긴 프롬프트를 처리할 수 있게 된 것이다. 새로운 아키텍처 설계 덕분이라고 하는데, 이건 단순한 성능 개선이 아니다. 왜
AI 업데이트: DeepSeek V4 가격 파괴와 개발자 도구의 진화
🤖 1234 in / 3980 out / 5214 total tokens 🔥 핫 토픽 DeepSeek V4 - 프론티어 모델과 거의 동등한 성능, 가격은 극소수 DeepSeek가 V4를 발표했다. 성능은 GPT-4나 Claude 수준의 프론티어 모델과 거의 차이가 없는데, 가격은 그 일부분이다. 이건 단순히 "또 하나의 모델 나왔네" 수준이
AI 업데이트: 로컬 LLM 효율성의 게임 체인저, Gemma 4
🤖 1394 in / 3690 out / 5084 total tokens 🔥 핫 토픽 Gemma 4 26B, 로컬 모델의 새로운 기준점 Reddit에서 64GB 메모리 Mac 사용자가 Gemma 4 26B를 로컬로 돌려본 후기가 화제다. 코딩 작업에서도 꽤 쓸 만하다는 평가인데, 중요한 건 "reasonable speed"와 "system o