자동 워크로드 복구로 분산 학습 지속
분산 AI 학습이 확장됨에 따라 하드웨어 및 소프트웨어 의존성에서 발생하는 장애가 학습 진행을 점점 더 방해하게 되며, 이로 인해 빠르고 안정적인 복구가...
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분산 AI 학습이 확장됨에 따라 하드웨어 및 소프트웨어 의존성에서 발생하는 장애가 학습 진행을 점점 더 방해하게 되며, 이로 인해 빠르고 안정적인 복구가...
런타임을 직접 구축하지 않고도 내구성 있는 실행, 샌드박스, 도구 접근 및 LangSmith 관찰 기능으로 프로덕션에서 딥 에이전트를 실행해 보세요. 현재 비공개 베타 중입니다.
마테리얼스 센터 레오벤, PVA TePla, 그리고 어드밴스드 세미컨덕터 엔지니어링(ASE)의 연구진은 “AI 기반 이미지 향상 기술이 마이크로일렉트로닉스 패키징의 상호 연결 결함 검출을 개선한다”는 논문을 발표했습니다. 초록 발췌: “현대 반도체 소자의 미세화와 복잡성 증가로 인해 전통적인 고장 분석(FA) 방법들은 점점 더 큰 도전에 직면하고 있습니다. 특히 극저K... » 계속 읽기 글 ‘AI 이미지 향상 기술, 플립칩 상호 연결 결함 검출 개선 (MCL, PVA TePla, ASE)’은 Semiconductor Engineering에 처음 게재되었습니다.
NVIDIA Vera Rubin과 같은 새로운 GPU 하드웨어에 맞게 쿠버네티스를 구성하고 최적화하는 작업은 복잡하며 오류가 발생하기 쉽습니다. 드라이버, 커널, 런타임, 네트워킹,...
다음은 2026년 10월의 Google 최신 AI 업데이트입니다
LangChain의 CEO 해리슨 체이스가 능동적 에이전트의 등장과 함께 직면한 가장 큰 컨텍스트 엔지니어링 과제에 대한 통찰을 공유합니다.
이 게시글에서는 오픈소스 웹 크롤러인 Crawl4AI를 사용하여 Amazon S3 데이터 소스에 도달하기 전에 JavaScript 렌더링 처리, 선택적 추출 및 맞춤형 메타데이터 보강을 통해 Amazon Bedrock 지식 베이스의 콘텐츠 준비 계층으로 활용하는 방법을 설명합니다.
Circle K의 DevOps 팀은 Amazon Bedrock 기반 에이전트형 트리아지 시스템을 구축함으로써 인시던트 트리아지 시간을 45~60분에서 15분 미만으로 단축했습니다. 이 게시글에서는 아키텍처, 초기 Amazon Bedrock Flows 구현, Amazon Bedrock AgentCore로의 마이그레이션, 그리고 확장 과정에서 얻은 교훈을 자세히 설명합니다.
LLM은 비전 모델에 대해 어떻게 생각할까요?
애플리케이션 개발 인텔리전스 스타트업인 LinearB Inc.는 오늘, 인공지능 코딩 도구의 광범위한 도입으로 인해 조직의 소프트웨어 제공 파이프라인에 점점 더 많은 병목 현상이 발생하고 있다며 이를 완화하기 위해 노력하고 있다고 밝혔습니다. 이 회사는 오늘 발표된 새로운 제품인 Agentic Studio를 통해 인간 엔지니어와 자율 […] 해당 게시물은 “Agentic Studio를 통해 LinearB, 소프트웨어 제공 가속화에 필요한 핵심 맥락 제공”이라는 제목으로 SiliconANGLE에 처음 게재되었습니다.
엔비디아는 엔터프라이즈 메타데이터로부터 시맨틱 계층을 생성하는 Apache 2.0 라이브러리인 Auto Ontology를 공개했습니다. 이는 인증된 정의를 바탕으로 에이전트 SQL을 구체화하며, MCP, CLI 및 API를 통해 컨텍스트를 제공합니다. 해당 게시물 ‘엔비디아, AI 에이전트 SQL을 기반으로 하는 개방형 시맨틱 계층인 Auto Ontology 출시’는 MarkTechPost에 처음 게재되었습니다.
qwenGPU는 4개의 레인 SIMT GPU를 Qwen3.5-2B에 45개의 미훈련 레이어로 컴파일합니다. 이 모델은 Gated DeltaNet 상태를 레지스터와 메모리로 활용하여 실제 CUDA 실행의 모든 단계를 스스로 작성합니다. “qwenGPU를 만나보세요: CUDA를 실행하는 45개의 컴파일된 GPU 레이어를 갖춘 Qwen3.5-2B”라는 글은 MarkTechPost에 처음 게시되었습니다.
애플의 ‘우유를 강에 붓는’식 운영이 다시 화제가 되다
AI 애플리케이션을 개발하는 팀들은 모델 구성에서 실제 작동하는 추론 엔드포인트에 이르는 반복 가능한 경로가 필요합니다. NVIDIA Dynamo는 분산형 추론...
kv-cache : GPU에서 회전 상수를 유지 (#31073) * kv-cache : GPU에서 회전 상수를 유지 도움말: Codex * tests : 상주하는 KV 회전 버퍼 검증 도움말: Codex * kv-cache : 남아 있는 다중 디바이스 회전 작업 문서화 도움말: Codex * kv-cache : 레이어별 회전 버퍼 지원 도움말: Codex * kv-cache : 하이브리드 SWA 회전 입력 및 혼합 배치 확인 수정 도움말: Codex * models : mistral-large4와 dflash에서 레이어별 회전 사용 * tests: 회전 버퍼 테스트 삭제 --------- 공동 작성자: Pascal **웹사이트:** - **인증서:** - **macOS/iOS:** - [macOS 애플 실리콘(arm64)](https://github.com/ggml-org/llama.cpp/releases/download/b12007/llama-b12007-bin-macos-arm64.tar.gz) - macOS 애플 실리콘(arm64, KleidiAI 활성화) [비활성화](ht
Mistral의 오픈 웨이트 릴리스, 프론티어 모니터링, 그리고 그날의 AI 트위터와 레딧 요약.
arXiv:2610.38355v1 발표 유형: 신규 초록: KV 캐시 재사용은 LLM 서비스를 가속화하지만, 기존 시스템들은 호스트 DRAM과 NVMe SSD를 계층적 하위 구조로 관리하며, DRAM을 중간 캐시로 활용합니다. 그러나 실제 생산 환경의 LLM 워크로드는 이러한 계층 구조의 두 가지 전제 조건을 모두 무너뜨립니다. 첫째, 이중 모드 재사용 방식은 DRAM의 시간적 필터링 기능을 무력화합니다. 왜냐하면 워크로드는 재사용 거리가 긴 일회성 블록이나 DRAM 용량을 초과하는 수기가바이트 규모의 에이전트 세션으로 구성되어 있어 SSD가 핵심 읽기 경로에 위치하게 되기 때문입니다. 둘째, DRAM의 스테이징과 제거 순서에 따른 배치 방식은 SSD 복원 과정을 병목으로 만듭니다. 인-플라이트 프리픽스를 위해 호스트 스테이징 버퍼를 유지하면 부하 상황에서 컨텐션을 유발해 프리페치 작업이 중단되며, 증분식 제거는 세션의 블록들을 SSD 전체에 분산시켜 대규모 연속 읽기를 방해합니다. 우리는 p
소비자를 위한 인공지능 비서를 개발하는 와비 주식회사는 오늘 시드 투자 라운드에서 5,500만 달러를 조달했다고 발표했습니다. IVP가 이 시드 라운드를 주도했으며, 아마존 알렉사 펀드, 안드레센 호로위츠, 포어러너 등이 참여했습니다. 또한 세일즈포스 주식회사의 CEO 마크 베니오프와 쇼피파이 주식회사의 CEO 토비 뤼트케를 포함한 엔젤 투자자 그룹도 함께했습니다. 이 기사의 원문은 “와비, 소비자 지향형 인공지능 비서를 위해 5,500만 달러 유치”라는 제목으로 실리콘 앵글에 처음 게재되었습니다.
법무 운영팀들은 영업 파이프라인용으로 개발된 소프트웨어가 조사와 구성원 간 소통까지도 얼마든지 처리할 수 있다는 점을 발견하고 있습니다. AI 에이전트들이 트리아지 업무를 맡게 되면서, 비기술 팀들조차 직접 이러한 워크플로를 구축하고 있습니다. 이러한 변화는 영화협회(Motion Picture Association Inc.)에서도 나타나고 있는데, monday.com Ltd.의 AI 작업 플랫폼에 탑재된 CRM 모듈이 이제 불법 복제 수사 및 콘텐츠 보호 사건들을 지원하고 있습니다. 이 모듈은 아시아·태평양, 유럽, 라틴아메리카, 캐나다 및 미국 내 각 사무소들을 연결하며, MPA의 법무 운영 관리자이자 수석 법률 보조원인 멜리사 킹(사진)에 따르면, 이러한 기능을 통해 실시간 정보를 제공하고 문서 서명 등 필요한 사항을 확인할 수 있도록 돕습니다.