수파베이스의 10억 개 AI 기반 앱 구축 계획
AI 에이전트들이 더 많은 소프트웨어를 개발하고 있으며, 이는 백엔드가 수행해야 할 역할에도 변화를 가져오고 있습니다. 수파베이스의 공동 설립자인 폴 코플스톤과 앤트 윌슨이 스윅스에 합류해, 데이터베이스와 함께 장기간 실행되는 워크로드를 운영하는 방식과 에이전트가 스키마를 보다 쉽게 이해할 수 있도록 하는 방법에 대해 논의합니다...
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마이크로소프트와 허깅페이스가 ThinkingBox 프레임워크를 오픈소스로 공개: 데이터베이스의 최종 상태를 결정적 보상 신호로 활용하여 지능체의 강화학습 후처리를 촉진
마이크로소프트와 허깅페이스가 공동으로 오픈소스 프레임워크인 ThinkingBox를 출시했으며, 이는 LLM 에이전트가 실행한 후의 실제 데이터베이스 최종 상태와 예상 상태를 비교하여 0/1 이진 보상을 생성함으로써 강화학습을 통해 모델을 미세조정하는 데 활용된다. 이와 함께 제공되는 벤치마크인 ThinkingBox-Bench에는 실제 백엔드 작업 507개가 포함되어 있으며, 해당 작업들은 모두 학습에 사용되지 않았다. Qwen3.8-27B는 50단계의 GRPO 미세조정을 거친 결과, 유지 테스트 세트에서 pass@1 지표가 9.08%포인트 상승하고 Observed 20/20 지표는 약 3배 증가했으나, 일부 분야에서는 pass@20 지표가 하락해 광범위성과 안정성 간의 균형을 반영했다.