로우코드 및 노코드 AI 플랫폼은 프롬프트를 사용해 작동하는 앱, 에이전트 또는 모델로 변환합니다. 이 가이드는 21개의 도구를 비교하며, 각 도구의 공식 사이트 링크도 포함되어 있습니다.
UIUC와 Chroma가 개발한 Harness-1은 20억 매개변수로 구성된 검색 서브 에이전트로, 강화 학습을 통해 훈련되었습니다. 이 시스템은 검색과 검증을 효율적으로 관리합니다.
이 튜토리얼에서는 NVIDIA garak을 사용하여 방어적 LLM 레드팀 워크플로우를 구축하는 방법을 안내합니다. 설정, 플러그인 탐색, 실제 모델 스캔 등을 포함한 전체 과정이 설명됩니다.
구글이 Colab CLI를 출시하여 개발자와 AI 에이전트가 로컬 코드를 원격 Colab GPU 및 TPU 환경에서 실행할 수 있게 되었습니다.
문샷 AI가 TypeScript로 작성된 오픈소스 터미널 코딩 에이전트 Kimi Code CLI를 출시했습니다. 이 에이전트는 서브 에이전트와 MCP 구성 기능을 갖추고 있습니다.
NVIDIA가 600M 매개변수를 가진 캐시 인식 스트리밍 모델인 Nemotron 3.5 ASR을 출시했습니다. 이 모델은 하나의 체크포인트에서 40개 언어를 실시간으로 전사할 수 있습니다.
퀄컴 AI 허브 모델을 설정하여 MobileNet-V2 추론과 YOLOv7 탐지를 실행하고 실제 장치에서 모델을 컴파일하는 방법을 배워보세요.
구글 딥마인드가 젬마 4의 QAT 체크포인트 Q4_0과 새로운 모바일 포맷을 발표했습니다. 이 포맷은 장치 메모리를 절약할 수 있는 특징이 있습니다.
NVIDIA가 CRIU 및 cuda-checkpoint 도구를 사용하여 Kubernetes에서 vLLM 추론 작업자를 체크포인트하고 복원하는 ‘다이나모 스냅샷’을 발표했습니다.
퍼플렉시티 AI가 개인용 컴퓨터를 위한 하이브리드 로컬-서버 추론 오케스트레이터를 발표했다. 이 시스템은 AI 작업을 자동으로 온디바이스와 클라우드 모델 간에 라우팅한다.
Microsoft Fara를 Google Colab에서 실행하는 방법을 안내하는 튜토리얼입니다. 이 가이드는 모의 OpenAI 호환 엔드포인트를 사용하여 브라우저 에이전트 루프를 테스트하는 내용을 포함하고 있습니다.
2026년을 맞아 개발자들이 앱을 구축하는 방식을 변화시키고 있는 15개의 바이브 코딩 도구를 소개합니다. 각 도구의 가격과 기능을 비교하여 최적의 선택을 도와드립니다.
이 튜토리얼에서는 ResearchMath-14k 데이터셋을 사용하여 연구 수준의 수학을 위한 NLP 파이프라인을 소개합니다. TF-IDF를 통해 특정 분야의 키워드를 추출하고, 문장 임베딩을 생성하며, 문제의 경향을 시각화합니다.
NVIDIA가 550B의 오픈 Mixture-of-Experts 하이브리드 모델인 Nemotron 3 Ultra를 출시했습니다. 이 모델은 1M 토큰 컨텍스트를 지원하며, 유사한 LLM보다 최대 6배 높은 추론 처리량을 자랑합니다.
Miso Labs가 오픈 웨이트를 기반으로 한 8B 텍스트 음성 변환 모델 MisoTTS를 출시했습니다. 이 모델은 텍스트와 오디오 맥락을 기반으로 화자의 톤에 맞춰 반응합니다.
스탠포드 연구진이 개인 AI 시스템을 위한 오픈소스 프레임워크 OpenJarvis를 공개했습니다. 이 프레임워크는 모든 기능을 기기 내에서 수행하며, 클라우드 모델보다 훨씬 저렴한 비용으로 운영됩니다.
iii를 활용하여 모듈형 함수를 등록하고 여러 트리거에서 재사용하는 방식으로 문서 인텔리전스 백엔드를 구축하는 방법을 소개합니다.
구글 딥마인드가 비전과 오디오를 직접 LLM 백본에 연결하는 인코더 없는 멀티모달 모델 ‘Gemma 4 12B’를 발표했다. 이 모델은 Apache 2.0 라이선스 하에 로컬에서 실행된다.
Nous Research가 Hermes Agent v0.15.2를 위한 크로스 플랫폼 GUI인 Hermes Desktop을 출시했습니다. 이 소프트웨어는 단일 에이전트 코어와 메모리를 공유합니다.
NVIDIA가 물리적 AI를 위한 자율 회귀 VLM 추론기와 확산 생성기를 결합한 오픈 옴니모달 세계 모델인 Cosmos 3를 출시했다.
이 튜토리얼에서는 QLoRA와 DPO를 사용하여 LFM2 모델을 미세 조정하는 방법을 배울 수 있습니다. 구글 코랩에서 TRL과 PEFT를 활용한 과정을 안내합니다.
타이니피시가 ‘빅셋’이라는 오픈소스 다중 에이전트 시스템을 출시했습니다. 사용자가 데이터셋을 한 문장으로 설명하면, 빅셋의 조정자와 하위 에이전트가 실시간 웹을 검색해 구조화된 테이블을 반환합니다.
알리바바의 Qwen 팀이 Bailian 플랫폼에서 Qwen3.7-Plus를 출시했습니다. 이 모델은 이미지와 비디오를 이해하며, 자가 프로그래밍 및 도구 호출 기능을 추가했습니다.
JetBrains가 AI 워크플로우를 위해 10.6조 개의 토큰으로 훈련된 12B MoE 모델인 Mellum2를 Apache 2.0 라이선스 하에 출시했다.
NVIDIA Apex를 소스에서 빌드하고, FusedAdam, FusedLayerNorm, torch.amp의 성능을 벤치마킹하여 트랜스포머 훈련 속도를 높이는 방법을 소개합니다.
MiniMax가 새로운 M3 모델을 출시했습니다. 이 모델은 1M-토큰 컨텍스트 창과 함께 이미지, 비디오, 컴퓨터 사용을 지원하는 기능을 갖추고 있습니다.
메모리 OS는 헬메스 에이전트 위에 구축된 6계층의 오픈소스 프로젝트로, 로컬 지속 메모리를 추가하고 게이트드 검색 및 위키 기능을 제공합니다.
파랄락스는 LLA의 쿼리별 솔버를 학습된 프로젝터로 대체하여 산술 강도를 두 배로 늘리고, 0.6B 및 1.7B에서 혼란도를 개선합니다.
이 튜토리얼에서는 마이크로소프트의 에이전트 거버넌스 툴킷을 활용하여 AI 에이전트의 안전한 워크플로우를 구축하는 방법을 설명합니다. 에이전트의 모든 행동은 거버넌스 레이어를 통해 검증됩니다.
이번 튜토리얼에서는 Python을 위한 강력하고 유연한 로깅 라이브러리인 Loguru를 사용하여 실용적인 사례를 구현합니다.
Trajectory가 UC 버클리 스카이랩 및 Anyscale과 협력하여 지속 학습을 위한 동시 다중 LoRA 훈련 스택을 개발했습니다. 이 시스템은 각 RL 실험을 전용 LoRA 어댑터에 매핑하여 실험 처리량을 2.81배 향상시켰습니다.
이 튜토리얼에서는 SkillNet을 활용하여 재사용 가능한 AI 스킬을 발견하고 설치하며 평가 및 조직하는 방법을 다룹니다.
2026년 텍스트 음성 변환(TTS) 기술이 빠르게 발전했습니다. 이 가이드는 상업용 및 오픈 소스 TTS 모델을 품질, 지연 시간, 비용, 언어 지원 및 라이센스 기준으로 비교하여 엔지니어들이 적합한 모델을 선택할 수 있도록 돕습니다.
제네시스 AI가 2026년 5월 27일 물리, 렌더링, 컴파일, 도구를 포함한 시뮬레이션 플랫폼 ‘제네시스 월드 1.0’을 출시했습니다. 이 시스템은 시뮬레이션과 실제 로봇 성능 간의 상관관계를 0.8996으로 달성했습니다.
헤르메스 에이전트가 MCP의 컨텍스트 부풀림 문제를 해결하기 위해 툴 검색 기능을 추가했습니다. 이 기능은 BM25 점진적 스키마 공개를 활용하여 정확도를 49%에서 74%까지 향상시킵니다.
AgentTrove는 170만 개의 에이전트 상호작용 트레이스를 포함한 오픈 소스 데이터셋입니다. 이 튜토리얼에서는 Python을 사용해 데이터셋을 스트리밍하고, 에이전트의 발화를 정규화하며, 명령어를 추출하는 방법을 설명합니다.
NVIDIA가 X-Token을 발표하며 GOLD의 두 가지 구조적 문제를 해결하고 GSM8k 정확도를 2.56에서 15.54로 향상시켰습니다.
StepFun이 198B MoE 모델인 Step 3.7 Flash를 출시했습니다. 이 모델은 네이티브 비전 기능과 256k 컨텍스트, 어드바이저 모드를 지원합니다.
UC 버클리의 UCCL 팀이 다중 GPU 및 노드를 지원하는 mKernel을 출시했습니다. 이 라이브러리는 NVLink와 RDMA를 통합하여 효율적인 GPU 기반 통신을 가능하게 합니다.
Hexo Labs가 MIT 라이센스 하에 자가 개선 루프인 SIA를 오픈소스로 공개했습니다. 이 에이전트는 각 실행의 경로를 읽고, 구조를 재작성하거나 LoRA 가중치를 업데이트합니다.
이 튜토리얼에서는 Google Colab 또는 리눅스 환경에서 완전한 Ansible 자동화 실습실을 구축하는 방법을 소개합니다. Ansible 설치부터 인벤토리 설정까지 다양한 개념을 다룹니다.
Liquid AI가 8.3B 매개변수 중 1.5B를 활성화한 LFM2.5-8B-A1B 모델을 출시했습니다. 이 모델은 소비자 하드웨어에서 128K의 컨텍스트, 추론 및 도구 호출 기능을 제공합니다.
앤트로픽이 클로드 오퍼스 4.8을 출시하며 동적 워크플로우와 저렴한 빠른 모드를 도입했습니다. 현재 연구 미리보기 단계에 있습니다.
Perplexity AI가 재작성한 유니그램 토크나이저를 오픈 소스로 공개했습니다. 이 토크나이저는 재랭커의 지연 시간을 줄이고 CPU 사용량을 5-6배 감소시킵니다.
이 튜토리얼에서는 Google Colab에서 pgvector를 활용한 벡터 데이터베이스를 구축하고 PostgreSQL의 기능을 탐구합니다. PostgreSQL 설치부터 pgvector 확장 컴파일, Python 통합까지의 과정을 다룹니다.
사카나 AI가 제안한 DiffusionBlocks는 잔여 네트워크를 독립적으로 학습할 수 있는 블록으로 변환하는 훈련 프레임워크입니다. 이 방법은 레이어 업데이트를 역 확산 잡음 제거 단계로 해석합니다.
NVIDIA가 언어 에이전트를 훈련하기 위한 새로운 롤아웃 프레임워크 ‘Polar’를 발표했습니다. 이 프레임워크는 에이전트 하네스를 수정하지 않고도 강화 학습을 통해 훈련할 수 있도록 설계되었습니다.
EAGLE 팀과 vLLM, TorchSpec이 협력하여 EAGLE 3.1을 출시했습니다. 이 알고리즘은 생산 환경에서 발생하는 추측적 디코딩의 불안정성을 해결합니다.
NUS, MIT, A*STAR의 연구진이 LLM 파라미터를 수정하지 않고 새로운 지식을 훈련할 수 있는 MEMO라는 모듈형 프레임워크를 제안했다.
이 튜토리얼에서는 제로엔트로피의 제랑크-2 리랭커를 사용하여 검색 품질을 향상시키는 방법을 소개합니다. 기본적인 쿼리-문서 쌍 점수 매기기에서 실용적인 두 단계의 검색 및 재랭크 파이프라인으로 발전하는 과정을 다룹니다.
스테이블 AI가 악기 음악과 음향 효과 생성을 위한 스테이블 오디오 3를 출시했습니다. 이 모델은 소형 및 중형 변종의 오픈 가중치를 포함하고 있습니다.
OmniVoice Studio는 음성 클로닝, 비디오 더빙, 실시간 받아쓰기 및 화자 구분 기능을 제공하는 오픈소스 소프트웨어입니다. 클라우드 계정이나 구독 없이 개인 하드웨어에서 실행됩니다.
이 튜토리얼에서는 Open-MM-RL 데이터셋을 기반으로 멀티모달 추론 및 강화 학습을 위한 RLVR 파이프라인을 설계하는 방법을 다룹니다. 데이터셋을 로드하고, 스키마를 검사하며, 다양한 도메인과 형식을 분석합니다.
Together AI가 OSCAR(오프라인 스펙트럴 공분산 인식 회전)를 공개했습니다. 이 시스템은 긴 문맥의 LLM 서비스를 위한 INT2 KV 캐시 양자화 방법으로, 메모리 사용량을 약 8배 줄이고 디코드 속도를 최대 3배 향상시킵니다.
이 튜토리얼에서는 NVIDIA FLARE를 사용하여 비대칭 CIFAR-10 환경에서 FedAvg와 FedProx를 비교하는 연합 학습 실험을 진행합니다. 클라이언트 데이터는 디리클레 분포를 사용해 불균형한 레이블을 시뮬레이션합니다.
2026년, AI 에이전트와 MCP 서버의 인증이 중요한 인프라 결정으로 떠오르고 있다. 이 가이드는 WorkOS, Stytch, Auth0, Composio 등 8개 주요 플랫폼을 평가한다.
WorkOS가 AI 에이전트 등록을 위한 새로운 프로토콜 auth.md를 발표했습니다. 이 프로토콜은 웹 애플리케이션이 AI 에이전트의 등록 흐름과 요청할 범위를 안내하는 Markdown 파일을 제공하도록 합니다.
이 튜토리얼에서는 Langfuse 플랫폼을 이용해 트레이싱, 프롬프트 관리, 점수 매기기, 데이터셋 및 실험을 위한 완전한 워크플로우를 구축하는 방법을 소개합니다. 실제 OpenAI 키 또는 결정론적 모의 LLM을 사용하여 Langfuse의 주요 기능을 이해할 수 있습니다.
상하이에 본사를 둔 AI 연구소 스텝펀이 2026년 5월, 완전 맞춤형 페르소나 기능을 갖춘 실시간 음성 대형 언어 모델인 StepAudio 2.5 Realtime을 출시했습니다.
마이크로소프트 리서치가 클릭 추적 웹 자동화를 대체하는 터미널 기반 브라우저 에이전트 프레임워크 ‘웹라이트’를 발표했다. 이 프레임워크는 GPT-5.4를 기반으로 하여 Odysseys 벤치마크에서 60.1%의 점수를 기록했다.
NVIDIA가 Gated DeltaNet-2를 발표했습니다. 이 모델은 델타 규칙에서 기존의 내용을 지우고 새로운 내용을 쓰는 과정을 분리하여 성능을 향상시킵니다. 1.3B 파라미터로 100B FineWeb-Edu 토큰에서 훈련되어 여러 언어 모델링 작업에서 우수한 성과를 보였습니다.
텐센트가 MIT 라이선스 하에 AI 에이전트를 위한 로컬 메모리 시스템인 ‘TencentDB Agent Memory’를 오픈소스로 공개했다. 이 시스템은 4단계의 장기 메모리 구조를 갖추고 있으며, 성능 개선이 보고되었다.
이 튜토리얼에서는 Anthropic API 위에 구조화된 레이어로 SuperClaude 프레임워크를 사용하여 고급 워크플로우를 구축하는 방법을 설명합니다.
Nous Research가 LLM 행동을 조정하기 위한 새로운 방법인 Contrastive Neuron Attribution(CNA)을 발표했습니다. 이 방법은 희소 MLP 뉴런 회로를 식별하고 제거하는 방식으로, SAE 훈련이나 가중치 수정 없이도 가능합니다.
퍼플렉시티가 자사의 검색 제품인 코멧과 컴퓨터의 개발자 시스템을 보호하기 위해 사용하는 내부 보안 도구 ‘범블비’를 오픈소스로 공개했습니다. 이 도구는 macOS와 Linux 개발자 엔드포인트를 위한 읽기 전용 재고 수집기입니다.
GBrain은 AI 에이전트가 회의, 메모, 결정을 기억하지 못하는 문제를 해결하기 위해 Y Combinator의 Garry Tan이 개발한 오픈소스 메모리 레이어입니다. 이 튜토리얼에서는 GBrain v0.38.2.0 설치부터 하이브리드 검색 실행까지의 과정을 설명합니다.
마이크로소프트 리서치가 Fara1.5를 출시했습니다. 이 에이전트는 4B, 9B, 27B 크기로 제공되며, Fara1.5-27B는 Online-Mind2Web에서 72%의 성과를 기록했습니다.
이 튜토리얼에서는 OpenMythos를 활용하여 Google Colab에서 실행되는 고급 재귀 깊이 변환기 워크플로우를 구축합니다. MLA 및 GQA 모델 변형을 생성하고, 매개변수 수를 비교하며, 재귀 주입 행렬의 안정성을 확인합니다.
CopilotKit의 2026년 배송 주기를 살펴보며, 새로운 AG-UI 프로토콜, AIMock 테스트 스위트, Pathfinder 서버가 에이전틱 AI를 위한 생산 아키텍처를 어떻게 제공하는지 알아봅니다.
알리바바의 Qwen 팀이 2026 알리바바 클라우드 서밋에서 Qwen3.7-Max를 발표했습니다. 이 모델은 100만 토큰의 컨텍스트 윈도우와 확장된 사고 모드를 특징으로 하며, 코딩 및 디버깅 등 장기 작업에 최적화되어 있습니다.
Cohere가 Command A+를 출시했습니다. 이 모델은 218B 스파스 혼합 전문가 모델로, 이전의 네 가지 Command A 변형을 통합한 것입니다. 두 대의 H100 GPU에서 작동하며, 48개 언어를 지원합니다.
바이트댄스의 지능형 창작 연구소가 이미지와 비디오의 이해, 생성, 편집을 모두 처리할 수 있는 오픈소스 통합 모델 ‘랜스’를 발표했습니다. 이 모델은 30억 개의 활성화 파라미터만으로 작동합니다.
오픈AI가 40억 달러 규모의 배포 회사를 출범하고, 앤트로픽이 블랙스톤 및 골드만삭스와 15억 달러 규모의 합작 투자를 체결했습니다. 이들은 포워드 배치 엔지니어 모델을 중심으로 구축되었습니다.
Turbovec는 구글 리서치의 TurboQuant 알고리즘을 활용하여 벡터 검색을 지원하며, 16배 압축과 코드북 훈련이 필요 없는 RAG 파이프라인을 제공합니다.
이 튜토리얼에서는 kg-gen을 사용하여 일반 텍스트와 여러 출처 문서에서 지식 그래프를 생성하는 방법을 설명합니다. 필요한 종속성을 설정하고 LLM을 구성한 후, 간단한 텍스트에서 엔티티, 술어 및 관계를 추출합니다.
NVIDIA가 3가지 디코딩 모드를 통합한 언어 모델 ‘Nemotron-Labs-Diffusion’을 출시했습니다. 이 모델은 3B, 8B, 14B 파라미터 크기로 제공되며, 자율 회귀, 확산 기반 병렬 디코딩, 자기 추측 디코딩을 지원합니다.
알리바바의 Qwen 팀이 Qwen3.5-LiveTranslate-Flash를 출시했습니다. 이 모델은 60개 언어를 지원하며, 2.8초의 지연 시간으로 오디오와 비디오를 동시에 처리합니다.
구글이 I/O 2026에서 Gemini 3.5 Flash를 공개했습니다. 이 모델은 기존 플래그십 모델보다 코딩 및 에이전트 성능에서 우수하며, 속도는 4배 빠르고 비용은 절반으로 줄였습니다.
Upstash, Supabase, Neon은 각기 다른 데이터베이스 플랫폼으로, 2026년의 코딩 워크플로우에 적합한 선택을 비교합니다.
구글이 I/O 2026 개발자 키노트에서 AI 지원 개발 방식을 혁신하는 ‘안티그래비티 2.0’을 발표했다. 이 플랫폼은 에이전트 오케스트레이션을 중심으로 구성된 독립형 데스크톱 애플리케이션이다.
2026년 기업용 에이전틱 AI가 파일럿 단계를 넘어 실제 운영에 들어갔습니다. 이 가이드는 Salesforce Agentforce, Microsoft Copilot Studio 등 10대 플랫폼을 가격과 도입 데이터를 기반으로 평가합니다.
이 튜토리얼에서는 OpenAI API를 사용하여 계획, 도구 호출, 메모리 및 자기 비판 기능을 갖춘 고급 에이전틱 AI 시스템을 구축하는 방법을 소개합니다.
MemTensor, HONOR Device, 그리고 동지대학교의 연구팀이 사용자 데이터를 보호하면서도 메모리 유용성을 유지하는 MemPrivacy 프레임워크를 발표했습니다.
현대 언어 모델은 불균형한 토큰 분포로 훈련되며, 이는 최적화의 숨겨진 도전 과제를 만듭니다. 일반적인 토큰은 지속적인 기울기 업데이트를 받지만, 희귀한 토큰은 업데이트가 적어 문제를 일으킵니다.
NVIDIA가 NVFP4 마이크로 스케일링 포맷을 기반으로 한 4비트 사전 훈련 방법론을 소개했습니다. 이 방법론은 12B 하이브리드 맘바-트랜스포머에서 10조 개의 토큰으로 검증되었습니다.
이 튜토리얼에서는 llmcompressor를 사용하여 지침 조정 언어 모델에 후처리 양자화를 적용하는 방법을 소개합니다. FP16 기준을 시작으로 다양한 압축 전략을 비교합니다.
Vercel Labs가 AI 에이전트가 인간의 해석 없이도 네이티브 프로그램을 읽고 수정하며 배포할 수 있도록 설계된 시스템 프로그래밍 언어 ‘제로’를 발표했다.
이 튜토리얼에서는 SHAP 워크플로우를 활용하여 기계 학습 모델을 해석하는 방법을 소개합니다. 다양한 SHAP 설명자를 비교하고, 모델 인식 및 비인식 접근 방식의 정확도와 실행 시간을 분석합니다.
Nous Research가 발표한 라이트하우스 어텐션은 선택 기반의 계층적 어텐션 메커니즘으로, 프리트레인 중에만 사용되며, 기존의 방법보다 1.4~1.7배 빠른 속도를 자랑합니다.
BerriAI가 개발한 LiteLLM 에이전트 플랫폼은 AI 에이전트를 안정적으로 운영할 수 있는 솔루션으로, 격리된 환경에서의 세션 관리 기능을 제공합니다.
NVIDIA가 SANA-WM을 소개했습니다. 이 오픈소스 모델은 60초 길이의 720p 비디오를 생성하며, 6자유도 카메라 제어를 지원합니다. 64개의 H100 GPU로 훈련되었고, 단일 RTX 5090에서 배포 가능합니다.
이 튜토리얼에서는 Repowise를 사용하여 Python 프로젝트 ‘itsdangerous’의 레포지토리 수준 인텔리전스를 구축하는 방법을 실용적이고 재현 가능한 방식으로 설명합니다.
이 튜토리얼에서는 도구 발견, 지능형 라우팅, 구조화된 계획 및 실행을 통합한 MCP 스타일의 라우팅 에이전트 시스템을 처음부터 끝까지 구축하는 방법을 소개합니다.
Zyphra가 자가 회귀 LLM에서 변환된 최초의 MoE 확산 모델 ZAYA1-8B-Diffusion-Preview를 발표했다. 이 모델은 최대 7.7배의 추론 속도 향상을 보여준다.
2026년 AI 코딩 에이전트 분야는 더욱 발전하고 복잡해졌습니다. Claude Code는 코드 품질에서 87.6%로 선두를 달리고 있으며, GPT-5.5는 82.7%로 뒤를 잇고 있습니다. 그러나 OpenAI가 오염된 것으로 선언한 벤치마크가 여전히 사용되고 있습니다.
서울에 본사를 둔 음성 AI 기업 수퍼톤이 새로운 TTS 엔진 Supertonic v3를 출시했습니다. 이번 모델은 표현 태그와 향상된 읽기 안정성을 제공하며, 언어 지원 범위가 6배 확대되었습니다.
이 튜토리얼에서는 Django와 Django-Unfold를 사용하여 고급 관리 대시보드를 구축하는 방법을 소개합니다. 새로운 Django 프로젝트를 생성하고 다양한 기능을 설정하는 과정을 다룹니다.
Poetiq의 메타 시스템이 Gemini 3.1 Pro를 사용해 LiveCodeBench Pro를 위한 모델 비의존적 추론 하네스를 자동으로 구축하고 최적화했습니다. 이 하네스는 다른 모델에도 적용되어 모두 성능이 향상되었습니다.
이 튜토리얼에서는 Python에서 고성능 수치 계산을 위한 GPU 가속 대안인 CuPy를 다룹니다. CUDA 장치 점검, CuPy 버전 확인 등을 통해 하드웨어 환경을 이해한 후, NumPy와 CuPy의 비교를 진행합니다.
Cline이 내부 에이전트 하니스를 오픈 소스 TypeScript SDK인 @cline/sdk로 분리하여 출시했습니다. 이 SDK는 CLI와 칸반을 지원하며, VS Code와 JetBrains 확장도 이전 중입니다.
