ai-architecture 태그 문서 508개

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#ai-architecture

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연관 태그

#llm공동문서 421 · 연관도 51%#applications공동문서 315 · 연관도 42%#semiconductors공동문서 295 · 연관도 37%#agent-routing공동문서 190 · 연관도 36%#service-design공동문서 131 · 연관도 30%#agent-memory공동문서 160 · 연관도 30%#multimodal공동문서 85 · 연관도 26%#vision-language-models공동문서 82 · 연관도 26%#retrieval-index공동문서 87 · 연관도 24%#gpu공동문서 48 · 연관도 24%

Article2026년 6월 16일

Parallelize speculative decoding with P-EAGLE on Amazon SageMaker AI

P EAGLE은 EAGLE식 추측 디코딩의 순차적 드래프트 병목을 병렬 드래프팅으로 제거해 SageMaker JumpStart에서 지원 모델의 추론 처리량을 높이는 방법입니다.

@https://twitter.com/pymhq

#nvidia #service-design #ai-architecture #agent-deployment

Article2026년 6월 16일

Quickly Start Evaluating LLMs With OpenEvals

LangChain 팀은 LLM 애플리케이션과 에이전트를 프로덕션 수준으로 평가하기 쉽게 하기 위해 openevals와 agentevals를 공개하고, 데이터·평가지표·평가 유형별 출발점을 제시한다.

langchain.com

#ai-architecture #context-compression #prompt-library #llm

Article2026년 6월 16일

Sharing LangSmith Benchmarks

LangChain 팀은 LangSmith에서 평가 데이터셋·결과·실행 트레이스를 공유하고, LangChain 문서 Q&A 벤치마크와 langchain benchmarks 패키지로 LLM 애플리케이션 아키텍처를 재현·비교할 수 있게 했다고 설명한다.

langchain.com

#anthropic #ai-architecture #agent-memory #context-compression

Article2026년 6월 16일

Testing Fine Tuned Open Source Models in LangSmith

이 글은 LangSmith를 사용해 파인튜닝한 오픈소스 Llama2 모델들을 구조화된 SQL 출력 과제로 평가하고, 모델 크기·학습 데이터·응답 시간·GPT 3.5와의 경쟁력을 비교한 사례를 설명한다.

langchain.com

#ai-architecture #llm #semiconductors #applications

YouTube2026년 6월 16일

Why You Should Use Fusion for Better AI Results

Fusion은 하나의 최강 AI 모델에 모든 판단을 맡기기보다 여러 모델의 답을 비교·합성해 Better AI Results를 노리는 방식이다.

Build In Public

#explainer #agent-systems #core-thesis #frontier-model-evaluation

#ai-architecture

Parallelize speculative decoding with P-EAGLE on Amazon SageMaker AI

Quickly Start Evaluating LLMs With OpenEvals

Sharing LangSmith Benchmarks

Testing Fine Tuned Open Source Models in LangSmith

Why You Should Use Fusion for Better AI Results

The U-bit Model: Human and AI Coexistence

Build and deploy a RAG app with Pinecone Serverless

Your CS Degree Just Got Harder to Sell. Here’s What the Data Actually Says (And What to Do About It)

Evaluating Deep Agents: Our Learnings

Growing the Cloudflare AI team with talent from Ensemble AI

How and when to build multi-agent systems

How to Debug & Evaluate AI Agents with Observability — LangChain Guide

How to turn Claude Code into a domain specific coding agent

I Just Wanted to Understand Cross-Entropy Loss. I Ended Up With a Complete GAN.

Introducing Align Evals: Streamlining LLM Application Evaluation

Introducing End-to-End OpenTelemetry Support in LangSmith

Introducing North Mini Code: Cohere’s First Model For Developers

Iterating Towards LLM Reliability with Evaluation Driven Development

monday Service + LangSmith: Building a Code-First Evaluation Strategy from Day 1

Recap of Interrupt 2025: The AI Agent Conference by LangChain

Test Run Comparisons

How we built LangChain’s GTM Agent

Why Talpiot Believes GEO Is the Next Infrastructure Layer for Global Brands

Claude Fable 5: The 72-Hour Model That Changed Enterprise AI Strategy Forever