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AI가 자동으로 큐레이션·번역·정리하는 기술 동향 피드입니다.
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1개의 RTX 5090에서 Qwen-3.8-Flash-Next 성능: TG=50 t/s, PP=2300 t/s - FreeToken 사용
RTX 5090 단일 GPU 환경에서 Qwen 3.8 Flash Next 모델의 성능을 테스트한 내용입니다. llama.cpp 사용 시 Expert Caching 부재가 문제로 지적되었으며, 'FreeToken'이라는 도구를 활용하여 성능 개선을 시도하고 있습니다.
9월 20일0
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Qwen-Image-2.1 출시!
오픈 웨이트 이미지 생성 모델 Qwen-Image-2.1이 출시되었습니다. 이 모델은 가볍고 빠르면서도 최고 수준의 품질을 제공하며, 생성과 편집 기능을 통합했습니다. 특히 네이티브 투명도 지원과 최대 10개의 참조 이미지를 활용한 정밀한 로컬 제어 기능이 특징입니다.
9월 20일1
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저지연(Zero Downtime)으로 임베딩 모델 간 마이그레이션하는 방법을 찾았습니다.
대규모 임베딩 모델 업그레이드 시 발생하는 막대한 시간과 비용 문제를 해결한 'embedflow'라는 방법을 소개합니다. 이 방법은 기존 인덱스에서 일부 문서를 가져와 새로운 모델로 재순위화(rerank)하는 방식으로, 백필 과정을 생략하고도 높은 검색 품질을 유지할 수 있습니다.
9월 19일1
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llama.cpp를 사용한 로짓 기반 분류기 (Digit-logits-based classifier with llama.cpp)
본 글은 llama.cpp를 활용하여 비교적 작은 LLM을 분류기(classifier)로 사용하는 방법을 제안합니다. 이 방식은 복잡한 문법 기능 없이도 빠르고 간단하게 구현 가능하며, 객관식 질문에 대한 답변 강제화 등 실용적인 응용이 가능함을 보여줍니다.
9월 19일1
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로컬 LLM을 사용하여 화면을 모니터링하는 오픈 소스 에이전트 Observer 소개
Observer는 로컬 LLMs를 활용하여 사용자의 화면을 모니터링하는 오픈 소스 에이전트입니다. 새로운 v3.0.0 버전은 마이크로-에이전트 프레임워크를 제공하며, 복잡한 워크플로우 설정도 간단하게 가능합니다. 모든 데이터는 로컬에서 처리되어 개인 정보 보호가 보장됩니다.
9월 19일1
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MiniMax Code의 소스 코드가 공개되었습니다. 다음으로 주목할 것은 M3.1일 수 있습니다.
MiniMax가 자체 개발한 코딩 에이전트 'MiniMax Code'의 소스 코드를 공개했습니다. 이 에이전트는 터미널 TUI, CLI 등 다양한 기능을 갖추고 있으며, OpenAI 및 Anthropic과 호환되는 API 플랜을 지원합니다. 글쓴이는 다음 모델 업데이트인 M3.1에 대한 기대감을 표하며, 실제 에이전트 워크플로우에서의 성능 검증을 주목해야 한다고 강조했습니다.
9월 18일1
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tool-prune: 50개 이상의 도구 스키마를 후보군으로 0.4ms 만에 가지치기 (프루닝) (-92% 프롬프트 토큰, 의존성 없음)
tool-prune은 대규모 도구 스키마가 컨텍스트에 포함될 때 발생하는 어텐션 저하 문제를 해결하는 클라이언트 측 기술입니다. 사용자의 프롬프트와 상호작용하여 50개 이상의 후보 도구 중 가장 적합한 도구를 오프라인으로 빠르게 가지치기(pruning)합니다. 이를 통해 LLM의 토큰 소모를 대폭 줄이고, 지연 시간 없이 결정론적인 디스패치를 가능하게 합니다.
9월 18일1
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FreedomIntelligence/HuatuoGPT-3-9B · Hugging Face
FreedomIntelligence가 Qwen3.5-9B 기반의 의료 LLM인 HuatuoGPT-3-9B를 공개했습니다. 이 모델은 One-stage Policy Optimization (OnePO)이라는 단일 강화 학습 방식을 적용하여 별도의 도메인 특화 지도 미세 조정 없이 의학 분야에 적응시켰습니다.
9월 18일2
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GLM 5.3 Flash는 크기에 비해 엄청난 성능을 보여주며, 제가 항상 원했던 메모 앱을 적은 버그로 만들었습니다.
GLM 5.3 Flash 모델이 뛰어난 성능을 보여주었으며, 이를 활용하여 메모 앱 같은 애플리케이션 개발에 성공했습니다. 특히 380b 파라미터의 프론티어 레벨 모델을 로컬 환경에서 낮은 사양으로 구동할 수 있다는 점이 주목됩니다.
9월 18일0
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Swift Qwen 3.8 27B가 10만 건 이상의 다운로드를 기록하며 HuggingFace Trending에서 #1 파인튜닝 및 #9 모델
UkisAI는 오픈 소스로 작은 규모의 최첨단 LLM 구현 기술을 공개하며 커뮤니티에 감사를 표했습니다. 이들의 초기 모델인 Swift Qwen 3.8 27B는 토큰 사용량을 -58.3% 줄이고 속도를 x1.95 높이는 효율적인 사고 패턴 제어 능력을 입증했습니다. 향후 개선된 체크포인트와 Flash Next 모델을 순차적으로 출시할 예정입니다.
9월 17일1
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포켓몬에서 내 에이전트 AEVA와 배틀할 수 있습니다 (24x DGX Sparks & 4x 6000 Pros 로컬 구동)
사용자는 Protagine이라는 오픈 소스 시스템을 기반으로, 자율성, 메모리 및 학습 기능을 갖춘 로컬 AI 에이전트 AEVA를 개발했습니다. 이 에이전트는 포켓몬 게임 환경에서 실시간 댓글과 음성을 생성하며 배틀 능력을 테스트할 수 있습니다.
9월 17일1
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새로운 추론 엔진이 등장한 것 같습니다
본문은 사용자에게 '인간임'을 증명하라는 보안 챌린지 메시지만 포함하고 있습니다. 이는 AI 모델의 안전성 및 신뢰도 검증과 관련된 일반적인 접근 방식을 보여줍니다.
9월 17일1
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SoL-Pi 사용 3일차 인상 깊은 점
작성자는 SoL-Pi를 3일간 사용하며, 메모리 객체 구축 시간이 필요함을 발견했습니다. 적절히 설정된 경우, 단일 도구 실행과 메모리 검색만으로 대량의 토큰을 절약할 수 있습니다. 이 시스템은 정교하게 설계된 개별 에이전트 프로필로 특정 과제에 집중하여 사용됩니다.
9월 17일1
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RAG와 Continued Pretraining을 결합하기
본 글은 Continued Pretraining(CPT)과 Retrieval-Augmented Generation (RAG)을 결합하여 LLM의 성능을 향상시키는 실험 과정을 설명합니다. CPT를 통해 모델에 안정적인 도메인 지식을 학습시킨 후, RAG를 추가하여 동적이고 유연한 최신 정보를 주입하는 방법을 제시했습니다.
9월 16일2
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XeBoostLM: Intel NPU 및 iGPU용 네이티브 C++ 로컬 LLM
XeBoostLM은 Intel NPU 및 iGPU를 활용하여 로컬 LLM을 구동하기 위해 C++로 구축된 초경량 CLI 도구입니다. Python 백엔드 의존성을 제거하고, 네이티브 C++와 OpenVINO GenAI 라이브러리를 사용하여 메모리 효율성과 성능을 극대화했습니다. NPU, GPU, CPU를 스마트하게 라우팅하는 기능과 OpenAI 호환 서버 기능을 제공하여 다양한 환경에서 쉽게 LLM을 테스트할 수 있습니다.
9월 16일1
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El Pulpo 0.1.0 출시
El Pulpo 0.1.0 버전이 출시되었으며, 이는 로컬 LLM 추론을 위한 프록시/로드 밸런서 역할을 합니다. 이 도구는 네트워크 변경이나 모델 제공자 설정 조정의 번거로움을 줄여주며, 토큰 사용량 모니터링 기능도 제공합니다.
9월 16일1
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전문가 예측 선행(expert lookahead)을 이용한 MoE SSD 스트리밍 성능 10%+ 개선
전문가 예측 선행(expert lookahead) 기법을 적용하여 MoE 모델의 SSD 스트리밍 성능을 10% 이상 개선했습니다. 이 방법은 Qwen 3.8 flash와 같은 MoE 모델을 저용량 Mac 환경에서 사용할 때, 다음 전문가를 미리 예측하고 로드함으로써 효율성을 높입니다.
9월 16일1
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오픈 소스 모델 규제가 임박할 가능성이 높다
본 글은 오픈 소스 모델에 대한 규제가 임박하며, 정부가 첨단 AI 시스템의 위협을 깨닫게 될 것이라고 주장합니다. 특히 로컬 모델이 텍스트/음성 기반의 실제 세계 행동까지 가능하게 되면 그 결과는 재앙적일 수 있다고 경고합니다.
9월 16일1
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DGX Spark 기반 로컬 에이전트를 활용하여 웹사이트의 기사를 10분 분량의 내레이션 영상으로 제작한 후기 (ComfyUI나 기타
DGX Spark 환경에서 오픈 모델만을 활용하여 웹 기사를 10분 분량의 영상으로 자동 제작하는 로컬 AI 에이전트 구축 후기입니다. 에이전트가 오케스트레이션, 이미지/비디오 생성, 음성 클로닝, 영상 편집(ffmpeg)까지 전 과정을 스스로 수행하며 오류를 자가 수정하는 과정을 다룹니다.
6월 15일1
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여러분의 말이 맞았습니다 - Qwen 3.6 35B는 훌륭합니다... 그리고 KV 캐시 (KV Cache)는 정말 중요합니다.
Qwen 3.6 35B 모델의 성능 테스트 결과, 높은 컨텍스트 환경에서 양자화 방식과 KV 캐시 설정이 모델의 지능과 정확도에 결정적인 영향을 미침을 확인했습니다. 작성자는 특정 양자화 버전(IQ4NXL) 사용 시 모델 성능이 크게 개선됨을 발견했습니다.
6월 15일1