2026년 말의 새로운 컨텍스트 엔지니어링 과제
LangChain의 CEO 해리슨 체이스가 능동적 에이전트의 등장과 함께 직면한 가장 큰 컨텍스트 엔지니어링 과제에 대한 통찰을 공유합니다.
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LangChain의 CEO 해리슨 체이스가 능동적 에이전트의 등장과 함께 직면한 가장 큰 컨텍스트 엔지니어링 과제에 대한 통찰을 공유합니다.
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.
AI에 계획을 아웃소싱하는 것은 사람들이 스스로의 비판적 사고를 포기하게 만들 수 있으며, 이는 오지와 같은 곳에서는 잠재적으로 치명적인 결과를 낳을 수 있다.
DeepSeek Harness 팀은 10월 31일 저녁에 ‘Super-agent 설계 탐구: 보다 자율적인 에이전트 시스템을 향해’라는 제목의 글을 발표했습니다. 이 글에서는 Super Agent라는 개념을 제시했습니다. 동시에 GitHub에 Super Agent의 프로토타입인 dsh-superagent-prototype을 오픈소스로 공개하여 개발자들이 참고할 수 있도록 했습니다. 소위 Super Agent란 기억력이 뛰어나고 24시간 온라인 상태이며, 절대 게으름을 피우거나 일을 빼먹지 않는 동료와도 같습니다. 당신이 이전에 어떤 일을 맡겼든, 다음 업무에서조차 여전히 기억하고 있습니다. 또한 각종 채팅 앱, 이메일, GitHub 등 다양한 플랫폼에서 동일한 작업을 수행할 수 있습니다. ‘능동성’은 Super Agent의 핵심 키워드입니다. 어떤 일들은 반드시...
지둥시(공식 계정: zhidxcom) 저자 | 리수이칭 편집 | 신위안 지둥시 11월 1일 보도에 따르면, 10월 31일 저녁 DeepSeek Harness 팀은 자율 에이전트 탐구—Super-agent(슈퍼 인텔리전트 에이전트)의 기본 아키텍처를 공개했습니다. ▲Super-agent 오픈소스 프로젝트 주소 GitHub 주소: https://github.com/deepseek-ai/dsh-superagent-prototypeDeepSeek想做的“Super-agent”,可以通俗...
Mistral의 오픈 웨이트 릴리스, 프론티어 모니터링, 그리고 그날의 AI 트위터와 레딧 요약.
metal : 더 빠른 MXFP4 매트-벡터, 단항/이항/GLU를 위한 전체 스레드그룹 (#31075) * metal : 스레드그룹 조회 테이블 대신 fp16 비트 트릭으로 fp4 값을 디코드하고, 패킹된 니블을 정렬된 32비트 워드로 로드합니다. 이제 커널은 더 이상 스레드그룹 메모리를 사용하지 않습니다. * metal : 전체 스레드그룹을 이용해 연속적인 단항 및 이항 연산을 시작합니다. 기존에는 연속 단항 경로와 행 브로드캐스트 이항 경로가 각각 스레드그룹당 하나의 스레드를 사용했습니다. 이제 스레드그룹당 최대 256개의 스레드를 사용하며, 꼬리 부분에 대한 범위 검사를 적용합니다. * metal : GLU 행을 스레드그룹 간에 분할합니다. 기존에는 한 개의 GLU 행이 하나의 스레드그룹에서 처리되어, 단일 행 디코드 시 전체 연산에 대해 단일 스레드그룹만 사용했습니다. 이제 각 행을 최대 256개의 스레드를 갖는 여러 스레드그룹으로 분할합니다. **웹사이트:** - **인증서:** - **macOS/iOS:** - [macOS 애플 실리콘
관리형 딥 에이전트는 이제 에이전트를 위해 브라우저를 실행하며, 문맥 기반의 효율적인 브라우저 사용을 위한 도구와 직접 로그인할 수 있는 핸드오프 기능을 제공합니다.
구글의 새로운 프론티어 모델이 독립 평가에서 선두를 달리고 있으며, 초기 접근 권한은 신뢰받는 방어자들에게만 제한됩니다.
작업은 항상 하나의 저장소나 세션에만 맞춰지지는 않습니다. 하나의 기능이 여러 저장소에 걸쳐 있을 수 있습니다. 런칭 계획은 저장소를 전혀 건드리지 않고도 스펙, 디자인, 자산 등을 포함할 수 있습니다… 이 글은 GitHub Copilot 앱, Universe 출시라는 제목으로 GitHub 블로그에 처음 게재되었습니다.
2026년 10월 28일, MIT 테크놀로지 리뷰는 AVEVA 등 기업들이 ‘리빙 디지털 트윈’과 에이전틱 AI 기술을 통해 정유, 식품 가공, 화학 산업 및 전력망 분야에서 폐루프 최적화와 예측형 개입을 실현하고 있다고 보도했다. 이 과정에서 인간은 여전히 목표 설정, 경계 규정, 이상 상황 수정 등의 주요 역할을 담당하며, 인공지능과 인간 간의 협업을 기반으로 한 새로운 산업 자율화 패러다임을 형성하고 있다.
arXiv:2610.36339v1 발표 유형: 신규 초록: 전문가 병렬 혼합-전문가(MoE) 서비스에서 디스패치는 토큰을 해당 토큰이 선택한 전문가를 호스팅하는 가속기로 이동시키고, 결합은 각 토큰의 소유자에게 전문가 출력을 다시 모아줍니다. 두 작업 모두 핵심 경로에 위치해 다노드 배포 환경에서 MoE 레이어의 지연 시간을 주도할 수 있습니다. 우리는 INC-MoE를 제안합니다. 이는 디스패치와 결합 작업을 네트워크 스위치로 오프로드하고, 두 집단 수렴을 서로 및 전문가 계산과 겹치도록 설계된 전문가 병렬 MoE 레이어입니다. 디스패치는 스위치 측 멀티캐스트를 통해 네트워크 내 AllGather를 사용하며, 결합은 스위치 측 감축을 통해 네트워크 내 ReduceScatter를 사용합니다. 두 집단 수렴 모두 최종 호스트와 스위치 간의 메시지 세미틱을 활용합니다. 네트워크 내 집단 수렴은 서로 반대 방향으로 로드되기 때문에
LangChain이 Slack에서 브랜드에 맞는 동영상, 그래픽 및 프레젠테이션을 제작하는 오픈소스 디자인 에이전트인 Content Studio와 이를 구동하는 하네스를 어떻게 구축했는지.
arXiv:2610.34914v1 발표 유형: 신규 초록: 고성능 일반 행렬 곱셈(GEMM) 구현은 최고 성능을 달성하기 위해 GEMM을 신중히 선택된 타일로 분해하는 데 의존합니다. 우리는 특정 하드웨어와 입력 행렬의 형태에 맞는 최적의 타일 크기를 자동으로 식별하는 새로운 분석 모델인 Waypoint를 제시합니다. Waypoint는 메모리 계층 구조, 명령어 수준 병렬성 및 멀티스레딩과의 상호작용을 포함한 모든 아키텍처적 효과를 포착함으로써 주어진 타일 선택 시 달성 가능한 성능을 추정합니다. 이러한 추정치를 대리 변수로 활용하여 가능한 타일 크기의 공간을 탐색하고, 성능을 극대화하는 타일 크기를 식별합니다. 또한 Waypoint는 하드웨어 설계자가 실험적인 하드웨어 최적화에 대한 현실적인 성능을 추정하는 데에도 도움을 줍니다.
arXiv:2610.34521v1 발표 유형: 신규 초록: 주류 런타임의 액터 프레임워크들은 Erlang/OTP 스타일의 감시를 표방하지만, OTP의 일관성 계약은 동기식 단일 스레드 감시자를 전제로 하고 있으며, 포트 역시 이러한 가정이 결여된 상태를 검토되지 않은 위험으로 수용하고 있다. 우리는 모든 감시 보장 사항을 고정된 버전의 OTP 문서와 소스 코드를 그대로 해석한 결과, 추가로 세 가지 루스트 액터 프레임워크의 소스 코드를 기준으로, 그리고 액터 모델 관련 문헌과 비교하여 평가하였으며, 각 설계 결정의 근거를 기록하였다. 맹목적인 대립 심사와 프레임워크 간 비교 연구를 통해 24개의 결함 유형이 도출되었고, 이 중 여덟 개는 하나의 근본 원인으로 귀착된다: 즉, 동기식 감시자가 암묵적으로 확보하는 원자성을 명시적 메커니즘을 통해 재구성해야 한다는 점이다. 우리는 감시 런타임을 도입한다…
· OpenAI, GPT-6.1 Terra 출시: API 가격 절반 인하 및 컴퓨터 작업 속도 향상 · 애플, iOS 27.2 정식 배포: Apple Music에 흑백 새 디자인 도입, iPhone Duo에서 Apple Pencil 지원 · 화웨이 샤오샹 시리즈 누적 출하량 1억 6천만 대 돌파 #아이판얼 공식 위챗 공식 계정을 팔로우해 주세요: 아이판얼(위챗 아이디: ifanr), 더 많은 흥미로운 콘텐츠를 가장 먼저 전해드립니다.
데이터 과학자가 조직 지식을 위한 AI 컨텍스트 계층을 어떻게 구축했는지: dbt 프로젝트 하나만으로는 이를 담아낼 수 없습니다.
오늘은 AI 산업의 최근 급격한 변화를 상세히 다룬 신간 『AGI 연대기』의 저자이자 기자인 케빈 루스와 이야기를 나눕니다. 케빈은 오랜 기간 뉴욕타임스의 기자로 활동해 왔으며, 인기 팟캐스트 ‘하드 포크’의 진행자이기도 합니다. 그러나 그는 이 프로그램의 친구인 케이시 뉴턴과 함께 최근 […]을 떠났습니다.
적응형 병렬 추론 개요. 만약 추론 모델이 스스로 독립적인 하위 작업을 언제 분해하고 병렬화할지, 얼마나 많은 동시 스레드를 생성할지, 그리고 문제 상황에 따라 이를 어떻게 조율할지를 결정할 수 있다면 어떨까요? 우리는 병렬 추론 분야, 특히 적응형 병렬 추론에서의 최근 진전에 대해 상세히 분석합니다. 공개 사항: 이 글은 풍경 조사의 일환과 동시에 적응형 병렬 추론에 대한 관점입니다. 저자 중 한 명인 토니 리안은 아래에서 논의될 방법들 중 하나인 ThreadWeaver(리안 외, 2025)를 공동 주도했습니다. 저자들은 각 접근법을 그 자체의 맥락에서 제시하는 것을 목표로 합니다. 동기 부여: LLM의 추론 능력에 대한 최근의 발전은 데이터 및 파라미터 확장 외에도 주로 추론 시점의 확장에 의해 크게 촉진되어 왔습니다(OpenAI 외, 20