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#long-context

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총 57건 중 25-48건

Ecom-RLVE: Adaptive Verifiable Environments for E-Commerce Conversational Agents
Article2026년 3월 8일·👁️ 2

Ecom-RLVE: Adaptive Verifiable Environments for E-Commerce Conversational Agents

DeepSeekMath: Pushing the Limits of Mathematical Reasoning in Open Language Models.

huggingface.co
#long-context#service-design#agent-deployment#agent-routing
Gemma 3n fully available in the open-source ecosystem!
Article2026년 3월 6일·👁️ 4

Gemma 3n fully available in the open-source ecosystem!

젬마 3n은 적은 GPU 메모리로 구동되는 네이티브 멀티모달 모델로, 트랜스포머스·MLX·라마닷씨피피·트랜스포머스닷제이에스 등 주요 오픈소스 생태계에서 추론과 미세조정을 지원한다.

huggingface.co
#ai-architecture#multimodal#agent-memory#agent-routing
Introducing GPT-5.4
Article2026년 3월 5일·👁️ 2

Introducing GPT-5.4

OpenAI는 GPT 5.4를 ChatGPT, API, Codex에 공개하며 전문 업무, 코딩, 컴퓨터 사용 에이전트, 장기 작업 효율성을 강화했다고 밝혔다.

openai.com
#service-design#token-efficiency#agent-routing#llm
GGML and llama.cpp join HF to ensure the long-term progress of Local AI
Article2026년 2월 20일·👁️ 4

GGML and llama.cpp join HF to ensure the long-term progress of Local AI

GGML·llama.cpp 팀이 허깅페이스에 합류해 기술적 자율성과 오픈소스 운영을 유지하면서 로컬 AI 생태계의 지속 가능성, 모델 지원 속도, 사용자 접근성을 함께 강화한다.

huggingface.co
#agent-deployment#llm#semiconductors#applications
Context Engineering vs Prompt Engineering for AI Agents
Article2026년 2월 5일

Context Engineering vs Prompt Engineering for AI Agents

컨텍스트 엔지니어링은 프롬프트 작성을 넘어 매 LLM 호출의 정보·기억·도구·형식을 선별하고 관리해, 긴 컨텍스트와 누적 오류로 인한 에이전트 성능 저하를 줄이는 운영 체계다.

firecrawl.dev
#firecrawl#chroma-research#gemini-2-5#long-context
Introducing NVIDIA Nemotron 3 Nano Omni: Long-Context Multimodal Intelligence for Documents, Audio and Video Agents
Article2026년 1월 30일·👁️ 6

Introducing NVIDIA Nemotron 3 Nano Omni: Long-Context Multimodal Intelligence for Documents, Audio and Video Agents

NVIDIA Nemotron 3 Nano Omni는 문서, 이미지, 비디오, 오디오를 긴 컨텍스트 안에서 함께 이해하도록 설계된 오픈 웨이트 옴니모달 모델로, 문서 지능·영상/음성 이해·GUI 에이전트 작업에서 높은 정확도와 효율을 내세운다.

huggingface.co
#mamba#nvidia#hugging-face#c-radiov4-h
Unlocking Agentic RL Training for GPT-OSS: A Practical Retrospective
Article2026년 1월 27일·👁️ 2

Unlocking Agentic RL Training for GPT-OSS: A Practical Retrospective

이 글은 GPT OSS를 에이전트형 강화학습의 백본 모델로 활용하기 위해 verl 기반 PPO 학습에서 발견한 온폴리시 불일치, 훈련·추론 불일치, attention sink 미지원 문제를 단계적으로 진단하고 수정한 실험 회고다.

huggingface.co
#gsm8k#retool#gpt-oss-120b#gpt-oss-20b
Differential Transformer V2
Article2026년 1월 20일·👁️ 2

Differential Transformer V2

DIFF V2는 같은 GQA 그룹의 두 쿼리 헤드 출력을 토큰·헤드별 계수로 차감해, 키·값 헤드와 표준 어텐션 커널을 그대로 유지하면서 디코딩 효율, 학습 안정성, 표현 자유도, 출력 투영의 매개변수 효율을 함께 개선한 구조다.

huggingface.co
#ai-architecture#multimodal#llm#semiconductors
Introducing GPT-5.2-Codex
Article2025년 12월 18일·👁️ 2

Introducing GPT-5.2-Codex

GPT‑5.2‑Codex는 장기적이고 복잡한 소프트웨어 엔지니어링과 방어적 보안 연구 역량을 강화하면서, 이중용도 위험에 대응하기 위한 보호 장치와 단계적 접근 정책을 함께 도입한 에이전트형 코딩 모델이다.

openai.com
#service-design#token-efficiency#agent-routing#llm
DeepMath: A lightweight math reasoning Agent with smolagents
Article2025년 12월 8일·👁️ 2

DeepMath: A lightweight math reasoning Agent with smolagents

DeepMath는 Qwen3 4B Thinking 기반의 경량 수학 추론 에이전트로, 긴 사고 과정을 짧은 파이썬 실행 단계로 대체하고 GRPO 학습을 통해 더 간결하고 정확한 수학 풀이를 목표로 한다.

huggingface.co
#llm#semiconductors#applications#long-context
Titans + MIRAS: Helping AI have long-term memory
Article2025년 12월 4일·👁️ 4

Titans + MIRAS: Helping AI have long-term memory

Titans와 MIRAS는 실행 중 장기 기억을 선택적으로 갱신하는 방식으로, 매우 긴 문맥을 더 빠르고 정확하게 다루려는 새로운 시퀀스 모델링 접근이다.

research.google
#ai-architecture#agent-memory#context-compression#retrieval-index
Introducing GPT-5.1 for developers
Article2025년 11월 13일·👁️ 2

Introducing GPT-5.1 for developers

GPT 5.1은 작업 난도에 따라 추론량을 조절하고, 추론 없는 저지연 모드와 24시간 프롬프트 캐싱, 향상된 코딩 성능, 코드 패치 및 셸 도구를 제공하는 개발자용 모델이다.

openai.com
#token-efficiency#agent-routing#prompt-library#workflow-automation
Introducing Nested Learning: A new ML paradigm for continual learning
Article2025년 11월 7일·👁️ 2

Introducing Nested Learning: A new ML paradigm for continual learning

구글 리서치는 모델 구조와 최적화 규칙을 하나의 중첩된 학습 시스템으로 보는 Nested Learning을 제안하며, 지속 학습의 핵심 난제인 파국적 망각을 줄이는 새 설계 관점을 제시했다.

research.google
#privacy-design#ai-architecture#agent-memory#agent-routing
Introducing the Open Leaderboard for Japanese LLMs!
Article2025년 10월 20일·👁️ 1

Introducing the Open Leaderboard for Japanese LLMs!

LLM jp와 허깅페이스가 일본어의 복합적인 언어 특성을 반영한 16개 과제와 20개 이상의 데이터셋으로 개방형 일본어 대규모 언어 모델을 비교·분석하는 공개 리더보드를 구축했다.

huggingface.co
#service-design#ai-architecture#context-compression#prompt-library
A picture's worth a thousand (private) words: Hierarchical generation of coherent synthetic photo albums
Article2025년 10월 20일·👁️ 3

A picture's worth a thousand (private) words: Hierarchical generation of coherent synthetic photo albums

Google Research는 사진 앨범을 먼저 텍스트 요약과 사진별 캡션으로 바꾼 뒤 차등 개인정보보호를 적용해 계층적으로 생성함으로써, 개인정보를 보호하면서도 주제 일관성을 유지하는 합성 사진 앨범 생성 방법을 제안했다.

research.google
#privacy-design#agent-routing#yfcc100m-mauve#llm
mmBERT: ModernBERT goes Multilingual
Article2025년 10월 7일·👁️ 4

mmBERT: ModernBERT goes Multilingual

mmBERT는 1,833개 언어와 3조 개 이상의 토큰으로 학습해 XLM R을 넘어서는 다국어 성능, 최대 8,192토큰의 문맥 처리, 기존 다국어 인코더 대비 2~4배의 효율을 함께 달성한 ModernBERT 기반 인코더 모델이다.

huggingface.co
#ai-architecture#llm#applications#gpu
Introducing RTEB: A New Standard for Retrieval Evaluation
Article2025년 10월 1일·👁️ 2

Introducing RTEB: A New Standard for Retrieval Evaluation

RTEB는 공개·비공개 데이터셋을 함께 활용해 임베딩 모델의 미지 데이터 검색 성능과 실제 응용 적합성을 공정하게 평가하려는 새로운 검색 벤치마크다.

huggingface.co
#multimodal#agent-memory#change-management#organizational-redesign
Time series foundation models can be few-shot learners
Article2025년 9월 23일·👁️ 2

Time series foundation models can be few-shot learners

구글 리서치는 TimesFM에 지속 사전학습과 구분 토큰을 더해, 사용자가 별도 지도 미세조정을 하지 않아도 관련 시계열 예시 몇 개를 추론 시점에 활용하는 TimesFM ICF를 제안했다.

research.google
#ai-architecture#llm#semiconductors#applications
TextQuests: How Good are LLMs at Text-Based Video Games?
Article2025년 8월 13일·👁️ 3

TextQuests: How Good are LLMs at Text-Based Video Games?

TextQuests는 25개의 고전 텍스트 어드벤처 게임을 통해 LLM 에이전트의 장기 문맥 추론, 탐색 학습, 공간 이해, 행동 효율성과 유해 행동 경향을 평가하는 벤치마크다.

huggingface.co
#token-efficiency#llm#semiconductors#applications
Introducing GPT‑5 for developers
Article2025년 8월 7일·👁️ 2

Introducing GPT‑5 for developers

GPT‑5는 코딩 정확도와 도구 호출, 지시 이행, 장문 맥락 검색을 함께 개선하고 개발자가 응답 방식과 추론 수준을 조절할 수 있게 설계된 OpenAI의 API용 추론 모델이다.

openai.com
#openai#long-context#privacy-design#service-design
Benchmarking Language Model Performance on 5th Gen Xeon at GCP
Article2025년 7월 29일·👁️ 2

Benchmarking Language Model Performance on 5th Gen Xeon at GCP

Google Cloud의 5세대 Xeon 기반 C4 인스턴스는 3세대 Xeon 기반 N2보다 텍스트 임베딩과 텍스트 생성에서 큰 처리량 및 비용 효율 우위를 보이며, 경량 에이전틱 AI를 CPU만으로 배포할 가능성을 보여준다.

huggingface.co
#llm#semiconductors#applications#long-context
Jupyter Agents: training LLMs to reason with notebooks
Article2025년 7월 26일·👁️ 4

Jupyter Agents: training LLMs to reason with notebooks

Jupyter Agent 프로젝트는 노트북 안에서 코드 실행과 추론을 결합하는 데이터 과학 에이전트를 만들고, Kaggle 노트북 기반 데이터 파이프라인으로 소형 Qwen3 4B 모델의 DABStep 성능을 끌어올리려는 시도다.

huggingface.co
#hugging-face#jupyter-agent#qwen3-32b#qwen-3-coder
Ulysses Sequence Parallelism: Training with Million-Token Contexts
Article2025년 7월 26일·👁️ 2

Ulysses Sequence Parallelism: Training with Million-Token Contexts

Ulysses Sequence Parallelism은 긴 시퀀스 학습에서 시퀀스와 어텐션 헤드를 함께 나누고 all to all 통신으로 재배치해, 단일 GPU 메모리 한계를 넘어 수십만~백만 토큰 문맥 학습을 가능하게 하는 방식이다.

huggingface.co
#ai-architecture#agent-memory#agent-routing#retrieval-index
TimeScope: How Long Can Your Video Large Multimodal Model Go?
Article2025년 7월 23일·👁️ 2

TimeScope: How Long Can Your Video Large Multimodal Model Go?

TimeScope는 1분부터 8시간까지의 영상에 짧은 동영상 클립을 삽입해 검색·정보 종합·세밀한 시간 지각 능력을 측정하며, 최신 비전 언어 모델의 장시간 영상 이해가 아직 제한적임을 보여주는 오픈소스 벤치마크다.

huggingface.co
#multimodal#llm#semiconductors#vision-language-models