Claude Opus 5.5 프롬프트 작성법
Claude Opus 5.5 프롬프트 작성 시 주의사항과 성능 개선점에 대해 설명함.
Discusses prompt writing tips and performance improvements for Claude Opus 5.5.
AI가 선별한 아티클
Claude Opus 5.5 프롬프트 작성 시 주의사항과 성능 개선점에 대해 설명함.
Discusses prompt writing tips and performance improvements for Claude Opus 5.5.
Ember-1은 Kimi K3의 성능을 유지하며 토큰 사용량을 40% 줄였다.
Ember-1 reduces token usage by 40% while maintaining the performance of Kimi K3.
QCon AI 뉴욕 2026에서 23개의 세션이 확인되었습니다.
QCon AI New York 2026 has confirmed 23 sessions.
Claude Opus 5.5의 추론 성능과 비용 비교 결과.
Comparison of inference performance and costs for Claude Opus 5.5.
Fable 5의 높은 추론 설정에서도 실제 추론량이 줄었다는 분석 결과를 다룬 기사입니다.
The article discusses an analysis revealing reduced inference amounts in Fable 5 despite high settings.
Kubernetes가 AI 추론을 지원하지만, 실제 비용은 계산할 수 있는가에 대한 논의.
Discussion on whether Kubernetes can run AI inference and accurately count the real costs involved.
GLM은 자체 추론 인프라를 구축하여 신속한 모델 적응을 달성했다.
GLM built its inference infrastructure for rapid model adaptation.
GLM이 자체 추론 인프라를 구축한 과정을 다룬 기사입니다.
GLM discusses how it built its own inference infrastructure.
2026년에는 AI 하드웨어가 추론 수요에 맞춰 진화할 예정이다.
AI hardware will evolve to meet inference demands by 2026.
하드웨어 없이 추론 비용을 절감하는 방법을 설명합니다.
Explains how to cut inference costs without new hardware.
AI 시대의 메모리 및 스토리지 아키텍처의 중요성을 다룬 기사
The article discusses the importance of memory and storage architecture in the AI era.
Shopify가 LLM 프롬프트를 압축하는 'Gisting' 기술을 소개했습니다.
Shopify introduces 'Gisting,' a technique to compress LLM prompts into learned tokens.
GPU 노드에서 추론 시작 시간을 8분에서 1분 이하로 단축하는 방법에 대한 분석
Analysis of reducing GPU inference cold start time from 8 minutes to under a minute.
OpenAI가 9개월 만에 커스텀 칩 Jalapeño를 개발하고 AI가 코드를 재작성하도록 했다.
OpenAI developed its first custom inference chip, Jalapeño, in nine months and allowed AI to rewrite the code.
로컬 LLM의 성능 저하 원인을 분석한 글입니다.
The article analyzes the reasons for the perceived performance drop in local LLMs.
Alibaba의 Qwen 3.8 27B는 뛰어난 기능을 제공하지만 기본 설정에서 추론 시간이 지나치게 길다.
Alibaba's Qwen 3.8 27B offers impressive features, but its inference time is excessively long at default settings.
Qwen3.8의 27B 모델이 로컬에서 4-bit로 실행 가능하다.
The Qwen3.8 27B model can run locally in 4-bit format.
비용 효율적인 LLM 추론 아키텍처 설계 전략에 대한 가이드.
A guide on strategies for designing low-cost LLM inference architectures.
AMD가 AI 추론 성능 강화를 위해 Taalas를 인수했습니다.
AMD acquires Taalas to enhance AI inference performance.
AirLLM은 4GB GPU를 사용하여 70B 모델 추론을 가능하게 합니다.
AirLLM enables 70B model inference using a single 4GB GPU.
Echo는 오픈 가중치 모델을 조합해 비용 절감과 효율성을 높인 새로운 접근법이다.
Echo combines open weight models to enhance efficiency and reduce costs.
구글이 AI 추론을 위해 단일 모델 전용 칩 설계에 투자했다.
Google is betting on a chip design optimized for a single AI model for inference.
Anthropic이 Fable 5 구독 서비스를 지속적으로 제공하기 위해 노력했다.
Anthropic worked tirelessly to maintain Fable 5 subscription access.
소프트웨어의 시대가 지나고 하드웨어가 소프트웨어 중심으로 재편되고 있다.
The era of software dominance is shifting as hardware begins to overtake software.
AI 토큰 처리 비용과 지연시간이 인프라 경제성을 좌우하는 방법에 대해 설명합니다.
The article explains how token processing costs and delays impact infrastructure economics in AI inference.
MiMo v2.5의 혼합 SWA 효율을 극대화하는 추론 최적화에 관한 기사입니다.
Article on inference optimization for MiMo v2.5 focusing on hybrid SWA efficiency.
Cerebras의 OpenAI 계약으로 대부분의 API 용량이 사라져 중소 AI 스타트업은 대기 중이다.
Cerebras' deal with OpenAI has effectively removed API access for smaller AI startups.
Neoclouds와 Postgres를 활용한 규제 기업을 위한 새로운 운영 모델에 대한 논의.
Discussion on a new operating model for regulated enterprises using Neoclouds and Postgres.
NextLat는 변환기가 다음 잠재 상태를 예측하도록 훈련하는 자가 지도 학습 방법입니다.
NextLat is a self-supervised learning method for transformers to predict their next latent state.
PaddleOCR의 최신 버전이 C++와 ncnn으로 구현되었습니다.
A new implementation of PaddleOCR supports from v3 to v6 in C++ with ncnn.