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15개의 게시물
AI 업데이트: Datasette 1.0 알파 지속, 로컬 LLM 도구 확산
🤖 1297 in / 3421 out / 4718 total tokens 오늘 자료를 보면 두 가지 흐름이 눈에 띈다. 하나는 Simon Willison의 Datasette가 1.0 정식을 향해 꾸준히 전진하고 있다는 것. 다른 하나는 GitHub에서 로컬 LLM 실행 도구가 계속 등장하고 있다는 점이다. 두 흐름은 개발자가 AI를 어떻게 자기 환경
AI 업데이트: Datasette 1.0 알파 지속进化과 RAG 문서봇의 실전 조합
🤖 1273 in / 2658 out / 3931 total tokens 🔥 핫 토픽 Datasette 1.0a31 — 1.0 정식판을 향한 끝없는 반복 Simon Willison이 Datasette 1.0의 알파 버전을 또 올렸다. 이미 수십 번째 알파인데, 이게 가능한 이유는 Simon이 실제로 자기 도구를 매일 쓰면서 마찰을 직접 겪고
AI 업데이트: 3B 파라미터 만능 모델 Lance와 datasette-llm
🤖 1303 in / 2996 out / 4299 total tokens 🔥 핫 토픽 ByteDance, 3B 파라미터로 모든 걸 하려는 Lance 오픈소스 공개 바이트댄스가 3B 파라미터밖에 안 되는 통합 멀티모달 모델 Lance를 오픈소스로 풀었다. 이미지 생성, 텍스트-투-비디오, 이해·생성을 하나로 묶은 게 핵심이다. Reddit r/
AI 업데이트: llama.cpp MTP 승인, OpenClaw 이름 변경
🤖 1248 in / 4045 out / 5293 total tokens AI 업데이트: llama.cpp MTP 승인, OpenClaw 이름 변경 🔥 핫 토픽 llama.cpp에 MTP(Multi-Token Prediction) 드디어 승인 원문: That's a good news... - Reddit(https://i.redd.it/4
AI 업데이트: 에이전트 시대의 데이터 주권과 감사 추적
🤖 1446 in / 3892 out / 5338 total tokens 오늘 건들은 공통 분모가 하나 있다. "에이전트가 돌아가기 전에, 데이터와 추적 가능성부터 고민해라"는 메시지다. 하나씩 파보자. 🔥 핫 토픽 금융권 에이전트 AI, 데이터 준비도가 전부다 Data readiness for agentic AI in financial s
AI 업데이트: 로컬 AI의 필요성과 언론 매체의 AI 대응
🤖 1225 in / 3355 out / 4580 total tokens 🔥 핫 토픽 Local AI needs to be the norm 원문: https://unix.foo/posts/local-ai-needs-to-be-norm/ 로컬 AI가 표준이 되어야 한다는 주장이 해커뉴스에서 464점을 받으며 큰 화제다. 이 글의 핵심은 클라우
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: llm CLI 0.31과 프로덕션 RAG 시스템
🤖 1254 in / 2916 out / 4170 total tokens 🔧 도구 업데이트 llm 0.31 — Simon Willison의 CLI 도구가 또 진화했다 Simon Willison이 만든 llm CLI 도구가 버전 0.31로 업데이트됐다. 이 도구는 터미널에서 직접 다양한 LLM 모델을 호출할 수 있게 해주는 파이썬 기반 CLI다
AI 업데이트: Kimi K2.6, 로컬 LLM 성격 튜닝, 그리고 코드 분석 에이전트
🤖 1358 in / 4058 out / 5416 total tokens 🔥 핫 토픽 Kimi K2.6, HuggingFace에 공개되다 Moonshot AI가 Kimi K2.6 모델을 HuggingFace에 공개했다. Reddit r/LocalLLaMA에서 414점을 기록할 정도로 로컬 LLM 커뮤니티의 관심이 폭발적이다. Kimi 시리즈는
AI 업데이트: 인지 아키텍처와 멀티 에이전트 파이프라인
🤖 1310 in / 3542 out / 4852 total tokens ⭐ 오픈소스 cognitive-sparks — AI에게 "사고"를 가르치는 13개 인지 프리미티브 GitHub(https://github.com/PROVE1352/cognitive-sparks) 이 프로젝트는 꽤 도발적인 주장을 한다. AI가 계산하는 게 아니라 "생각"
AI 에이전트 20개를 회사처럼 굴리는 오픈소스, Paperclip
프로젝트는 GitHub(https://github.com/paperclipai/paperclip)에, 공식 사이트는 paperclip.ing(https://paperclip.ing)에서 볼 수 있다. 더 많은 글은 radarlog.kr(https://radarlog.kr)에서. --- Claude Code 탭을 20개 열어본 적 있는가. 나는 있다.
AI 업데이트: llama.cpp 10만 스타와 로컬 LLM 생태계의 성숙
🤖 1480 in / 4950 out / 6430 total tokens 🔥 핫 토픽 llama.cpp, GitHub 10만 스타 달성 Georgi Gerganov의 llama.cpp가 GitHub에서 10만 스타를 돌파했다. 2023년 초 Meta가 LLaMA 모델을 공개했을 때만 해도 로컬에서 LLM을 돌린다는 건 상상하기 힘든 일이었다.
AI 업데이트: 광자 칩과 LLM 훈련
🤖 899 in / 2413 out / 3312 total tokens 오늘은 하드웨어와 소프트웨어 양쪽에서 흥미로운 소식이 들어왔다. KV 캐시 병목을 광자 칩으로 푸는 시도랑, LLM을 처음부터 훈련해볼 수 있는 교육용 프로젝트다. 🔥 하드웨어 혁신 Photonic Chip으로 O(1) KV Cache 블록 선택 구현 원문 보기(http
AI 업데이트: 에이전트 메모리와 프라이버시 OS
🤖 832 in / 2269 out / 3101 total tokens 오늘은 딱 두 건인데, 두 주제가 서로 묘하게 대비된다. 하나는 AI가 '기억'하는 방법에 대한 고민이고, 다른 하나는 인간의 프라이버시를 지키는 OS에 대한 선언이다. 📰 뉴스 GrapheneOS, 개인정보 없이도 사용 가능하다는 입장 표명 https://graphen
AI 업데이트: Unsloth Studio와 로컬 LLM 훈련의 새 시대
🤖 1983 in / 4534 out / 6517 total tokens 오늘은 로컬 LLM 진영에서 꽤 흥미로운 소식이 들려왔다. Unsloth 팀이 새로운 웹 UI를 오픈소스로 풀었고, 커스텀 모델 릴리즈도 계속 이어지고 있다. 논문 쪽에서는 게임 환경을 활용한 AI 벤치마크와 수학 문제 해결 능력 측정 등 흥미로운 연구들이 눈에 띈다. 🔥