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뉴스 기사 505

n8n-updates

n8n@3.0.0

# [3.0.0](https://github.com/n8n-io/n8n/compare/n8n@2.45.0...n8n@3.0.0) (2026-10-27) ### Bug Fixes * Add file-type tooltip to artifact download button ([#41490](https://github.com/n8n-io/n8n/issues/41490)) ([4a74f02](https://github.com/n8n-io/n8n/commit/4a74f027e612f31098b354dd3a77b2c2ab98281c)) * **ai-builder:** Check execution:read in Assistant execution reads ([#41863](https://github.com/n8n-io/n8n/issues/41863)) ([a967486](https://github.com/n8n-io/n8n/commit/a9674866d075e989a5ce896432262c9a7dc8b0c7)) * **ai-builder:** Send Assistant model calls through the configured AI transport ([#41948](https://github.com/n8n-io/n8n/issues/41948)) ([9b63561](https://github.com/n8n-io/n8n/commit/9b63561cbb48f06d216f27be3b77722d97e4e74a)) * Allow custom OAuth2 scopes ([#41249](https://github.com/n8n-

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n8n 출시
연구 동향

트랜스포머 이론을 시험에 들이기

arXiv:2610.32104v1 발표 유형: 신규 초록: 변환기 아키텍처의 능력과 한계를 규명하기 위해 여러 가지 형식적 이론들이 개발되어 왔으며, 각 이론은 아키텍처의 서로 다른 특징을 포착하는 다양한 추상화 방식을 사용한다. 이러한 이론들은 기본 가정과 개념적 틀의 차이로 인해, 변환기가 어떤 과제를 쉽게 또는 어렵게 여길지에 대한 예측에서 서로 상충될 수 있다. 우리는 변환기 능력에 관한 일곱 가지 이론(Star-free, $\mathsf{AC}^0$, $\mathsf{TC}^0$, C-RASP, MPC, BAPO, 그리고 Sensitivity)을 정리하고, 이를 다양한 계산 구조를 포괄하는 여러 과제 세트에 걸쳐 공통적인 예측 매트릭스로 변환하였다. 또한 이 매트릭스를 완성하기 위한 새로운 이론적 결과를 제시한다. 이후 우리는 이론적…

arXiv cs.LG
ai-chips

듀얼페이스: LLM 서비스를 위한 분리형 스케줄링 및 협력적 GPU–CPU 디코딩

arXiv:2610.33501v1 발표 유형: 신규 초록: 대규모 언어 모델(LLM) 서비스는 추론 처리량을 높이기 위해 배치 처리에 의존하지만, 키-값(KV) 캐시는 시퀀스 길이와 함께 증가하여 GPU 상주 동시성을 제한한다. CPU 오프로드를 통해 호스트 메모리를 활용하면 KV 용량을 확장할 수 있지만, 기존 시스템은 여전히 대부분 GPU 중심으로 작동한다: CPU 상주 요청은 GPU 스케줄러가 적절한 겹침 기회를 제공할 때에만 진행된다. 그 결과, 호스트 메모리와 CPU 연산은 독립적인 서비스 자원으로 작용하지 못하며, 이로 인해 부하 하에서 CPU 측 진행이 간헐적으로 발생하고 꼬리 부분의 토큰 간 지연(ITL)이 부풀어 오르게 된다. 우리는 호스트를 독립적으로 스케줄링되는 디코딩 엔진으로 전환하는 LLM 서비스 런타임인 DualPace를 제안한다. DualPace는 두 개의 엔진 간에 스케줄링 권한을 분리한다: GPU 엔진

arXiv cs.DC
policy-regulation

귀하의 AI 에이전트에도 최고운영책임자(COO)가 필요합니다

AI 에이전트를 확장하려면, 이를 규제된 직무에 종사하는 직원처럼 대우해야 하며, 서면으로 정해진 규정과 명확히 규정된 책임, 그리고 그 성과에 대해 책임을 지는 담당 인력이 있어야 합니다. 게스트 필자인 Get Covered의 COO 리크 폴그만은 기업들에게 먼저 확립된 규칙에 따라 관리되는 업무부터 시작하고, 각 워크플로의 위험 수준에 맞춰 자율성을 조정하며, 에이전트의 권한을 확대하기 전에 결과를 정기적으로 검토할 것을 권고합니다.

크런치베이스 AI
inference-systems

b11923

ggml : relax scale to non-contiguous views (#31146) * ggml : relax scale to non-contiguous views SCALE requires src0 to be 1D-contiguous. Relax this to dim-0 contiguity with arbitrary row strides (ggml_is_contiguous_rows), same as the unary ops in the Metal backend. - ggml: relax the assert in ggml_scale_impl - cpu: address src0 rows through their byte strides (f32, bf16) - cuda: stride-aware kernel, fastdiv row decomposition - metal: support bf16 scale (guarded unary instantiations) - sycl: keep the gate at contiguous, the kernel is flat f32 Add view variants to test_scale. Verified on CPU, Metal and CUDA. Assisted-by: dsh:llama.cpp/ggml-org/Qwen3.8-Flash-Next-GGUF (RTX 5090 32GB, DDR5 128GB) * cuda : skip the softcap fusion on non-contiguous views The fused softcap kernel reads src and w

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llama.cpp 릴리스
ai-chips

ASRock 크리에이터 라데온 AI 프로 R9700 리뷰: AMD 스타일의 워크스테이션 추론

오늘은 워크스테이션용 ASRock의 고급형 Radeon AI 추론 카드인 Creator Radeon AI Pro R9700을 살펴봅니다. 32GB의 RAM과 1,700달러의 가격대를 갖춘 이 카드는 로컬 AI 추론을 위한 워크스테이션을 구성하는 데 있어 매우 합리적인 선택입니다. 본 글 ‘ASRock Creator Radeon AI Pro R9700 리뷰: AMD 스타일의 워크스테이션 추론’은 ServeTheHome에 처음 게재되었습니다.

서브더홈
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바이두, 수백 페이지 문서 파싱을 위한 무제한 OCR 2 오픈소스 출시

바이두는 MIT 라이선스를 적용한 3B 규모의 OCR 모델인 ‘Unlimited OCR 2’를 출시했으며, 이 모델은 한 번의 요청으로 수백 페이지에 달하는 문서를 처리할 수 있습니다. 해당 모델의 SR-SWA 주의 메커니즘은 단계별 디코딩 비용을 거의 일정하게 유지하며, MarathonDocBench에서 77.1점의 성능을 기록했습니다. 본 글은 ‘바이두, 수백 페이지 문서 파싱을 위한 Unlimited OCR 2 오픈소스화’라는 제목으로 MarkTechPost에 처음 게재되었습니다.

마크테크포스트
모델 업데이트

Hugging Face Releases Carbon-X, a 14B Open DNA Language Model that Brings DNA and Natural Language Together for the First Time

Hugging Face released Carbon-X, an open 14.8B DNA language model built on Qwen3-14B. It reads raw DNA in chat, answers in English, and averages 66.7% across 5 DNA benchmarks under Apache 2.0. The post Hugging Face Releases Carbon-X, a 14B Open DNA Language Model that Brings DNA and Natural Language Together for the First Time appeared first on MarkTechPost.

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마크테크포스트