Docs faviconDOCS우성짱의 문서
Tag22건YouTube 2Article 20

#token-efficiency

이 태그와 연결된 문서를 한곳에서 모아보고, 함께 자주 등장하는 연관 태그까지 이어서 탐색할 수 있습니다.

연관 태그

#adversarial-safety-validation공동문서 1 · 연관도 21%#agent-swarm-scaling공동문서 1 · 연관도 21%#agent-token-efficiency공동문서 1 · 연관도 21%#agentic-system-testing공동문서 1 · 연관도 21%#ai-ai-adr공동문서 1 · 연관도 21%#ai-safety-benchmarking공동문서 1 · 연관도 21%#anthropic-haiku공동문서 1 · 연관도 21%#anthropic-opus공동문서 1 · 연관도 21%#attention-residue공동문서 1 · 연관도 21%#behavior-data-scaling공동문서 1 · 연관도 21%
Introducing our most accurate search yet
Article2026년 7월 22일

Introducing our most accurate search yet

Firecrawl은 검색 결과의 문단·목록·표를 쿼리별로 평가해 핵심 발췌문만 반환하도록 /search를 개선했으며, 자체 평가에서 SimpleQA 정확도 94.7%와 전체 페이지 처리 대비 10배 적은 토큰 사용을 기록했다고 발표했다.

Eric Ciarla
#simpleqa#firecrawl-search#gpt-5-4#token-efficiency
Google releases three new Gemini models — but no 3.5 Pro
Article2026년 7월 21일

Google releases three new Gemini models — but no 3.5 Pro

구글 딥마인드는 비용·속도·보안에 초점을 맞춘 세 가지 Gemini Flash 모델을 공개했지만, 기대를 모았던 고성능 Gemini 3.5 Pro 출시는 다시 미뤄졌다.

techcrunch.com
#google-deepmind#token-efficiency#token-efficient-inference#multimodal
Can AI answer the $3 trillion question?
Article2026년 7월 9일

Can AI answer the $3 trillion question?

AI 인프라에 투입된 막대한 자본을 정당화하려면 업계가 3조 달러를 벌어야 하지만, 저가 모델 확산과 토큰 가격 하락이 투자금 회수와 거시경제의 위험 요인으로 떠오르고 있다.

Tim Fernholz
#anthropic#nvidia#token-efficiency#agent-memory
GPT-5.6: Frontier intelligence that scales with your ambition
Article2026년 7월 9일

GPT-5.6: Frontier intelligence that scales with your ambition

GPT‑5.6은 솔·테라·루나로 구성된 모델군을 통해 토큰당 유용성, 비용 대비 성능, 장기 작업 수행력과 도구 활용 능력을 높이고, 필요할 때 최대 추론과 병렬 에이전트로 복잡한 업무를 확장하도록 설계됐다.

openai.com
#anthropic#openai#privacy-design#token-efficiency
OpenAI launches its new family of models with GPT-5.6
Article2026년 7월 9일

OpenAI launches its new family of models with GPT-5.6

OpenAI는 용도와 가격대가 다른 Sol·Terra·Luna로 구성된 GPT 5.6 제품군을 공개하며 코딩 효율, 사이버보안, 기업 업무 지원 기능을 앞세워 Anthropic 등 경쟁사와의 경쟁을 강화했다.

Lucas Ropek
#anthropic#openai#token-efficiency#ai-safety
This Open Source Repo Solves Claude Code''s Biggest Problem
YouTube2026년 6월 19일

This Open Source Repo Solves Claude Code''s Biggest Problem

This Open Source Repo가 겨냥한 Claude Code의 Biggest Problem은 과도한 코드·토큰·비용·시간이며, Ponytail은 “쓰기 전에 기존 기능을 먼저 확인한다”는 방식으로 특히 Opus 사용 비용과 속도 개선 가능성을 보여준다.

Chase AI
#ai-coding-agents#claude-code-workflows#prompt-library#token-efficiency
An Interview with Microsoft CEO Satya Nadella About Finding Core Competencies – Stratechery by Ben Thompson
Article2026년 6월 4일

An Interview with Microsoft CEO Satya Nadella About Finding Core Competencies – Stratechery by Ben Thompson

사티아 나델라는 AI 전환기에서 Microsoft의 핵심 역량을 ‘모두가 자기만의 학습 기계를 만들 수 있게 하는 신뢰받는 플랫폼’으로 재정의하며, OpenAI와 자체 MAI 모델을 함께 활용하는 전략을 설명한다.

stratechery.com
#anthropic#hotel-review#token-efficiency#ai-safety
A shared playbook for trustworthy third party evaluations
Article2026년 5월 29일

A shared playbook for trustworthy third party evaluations

신뢰할 수 있는 제3자 프런티어 모델 평가는 결과 점수만이 아니라 어떤 주장을 검증하려 했는지, 어떤 하네스와 예산으로 성능을 끌어냈는지, 그 결과가 타당한지까지 함께 공개해야 한다.

OpenAI
#codex#openai#uk-aisi#gpt-5-5
Introducing /monitor: Notify AI agents when the web changes
Article2026년 5월 27일

Introducing /monitor: Notify AI agents when the web changes

Firecrawl은 웹페이지나 사이트의 의미 있는 변경만 감지해 에이전트에 구조화된 diff와 웹훅·이메일로 알려주는 /monitor 기능을 출시했다.

Eric Ciarla
#firecrawl#cron-scheduling#firecrawl-monitor#signed-webhook
Issue 354
Article2026년 5월 22일

Issue 354

원문은 하버드의 A 학점 제한을 비판하며 교육의 목적을 ‘판정’보다 ‘성공 지원’에 두어야 한다고 주장하고, 이어 Hermes Agent의 OpenClaw 추격과 실시간 상호작용형 멀티모달 모델 TML Interaction Small을 소개한다.

@DeepLearningAI
#openclaw#anthropic#token-efficiency#ai-architecture
Introducing Question and Highlights: High-Quality Answers from the Web, 100x Fewer Tokens
Article2026년 5월 8일

Introducing Question and Highlights: High-Quality Answers from the Web, 100x Fewer Tokens

Firecrawl은 /scrape에 question과 highlights 형식을 추가해, 전체 페이지를 긁어 LLM에 넣는 복잡한 과정을 한 번의 호출로 줄이고 URL 기반의 근거 있는 답변이나 원문 그대로의 발췌를 훨씬 적은 토큰으로 반환한다고 발표했다.

Eric Ciarla
#token-efficiency#agent-routing#context-compression#prompt-library
Standard Intelligence: Training General Intelligence in Pixel Space
Article2026년 4월 30일

Standard Intelligence: Training General Intelligence in Pixel Space

Standard Intelligence는 텍스트 중심의 에이전트 개발 대신 컴퓨터 사용 영상을 대규모로 사전학습해 일반 컴퓨터 에이전트를 만들겠다는 비디오 우선 접근을 제시한다.

Sonya Huang
#fdm-1#sequoia-capital#sonya-huang#standard-intelligence
Meta Pivots From Open Weights, Big Pharma Bets On AI, Regulatory Patchwork, and more...
Article2026년 4월 17일

Meta Pivots From Open Weights, Big Pharma Bets On AI, Regulatory Patchwork, and more...

원문은 AI 네이티브 소프트웨어 팀에서 역할과 병목이 재편되는 흐름을 설명한 뒤, Meta의 폐쇄형 멀티모달 모델 Muse Spark와 Eli Lilly·Insilico의 AI 신약개발 협력을 다룬다.

@DeepLearningAI
#kimi-k2-5#anthropic#meta-ai#agent-swarms
Welcome Gemma 4: Frontier multimodal intelligence on device
Article2026년 4월 2일

Welcome Gemma 4: Frontier multimodal intelligence on device

Gemma 4는 이미지·텍스트·오디오를 처리하면서 긴 문맥, 추론 효율, 기기 내 배포를 함께 겨냥한 Apache 2.0 기반 개방형 멀티모달 모델군이다.

huggingface.co
#service-design#token-efficiency#multimodal#travel-hospitality
How We Scaled Kimi K2.5
YouTube2026년 3월 21일

How We Scaled Kimi K2.5

오픈 모델을 진짜 경쟁력 있게 만들려면 단순 공개를 넘어, 토큰 효율·긴 컨텍스트·에이전트 스웜이라는 세 축을 함께 확장하고 초대형 학습의 안정성까지 해결해야 한다는 것이 이번 키노트의 핵심입니다.

Kimi AI
#agent-swarm-scaling#gtc-keynote#kimi-ai#kimi-k2-5
Context Anchoring
Article2026년 3월 17일

Context Anchoring

이 글은 AI 개발 세션에서 사라지기 쉬운 의사결정의 맥락을 기능 단위의 살아 있는 문서로 외부화해, 대화가 끝나도 인간과 AI가 같은 판단 근거를 공유하도록 만드는 ‘컨텍스트 앵커링’을 제안한다.

martinfowler.com
#service-design#token-efficiency#ai-architecture#ai-ai-adr
Introducing GPT-5.4
Article2026년 3월 5일

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
Introducing GPT-5.2-Codex
Article2025년 12월 18일

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
Introducing GPT-5.2
Article2025년 12월 11일

Introducing GPT-5.2

OpenAI는 GPT 5.2를 전문 지식 업무에 가장 강한 모델 시리즈로 소개하며, GPT 5.2 Thinking이 벤치마크·장문 추론·코딩·비전·도구 사용에서 이전 모델 대비 큰 성능 향상을 보였다고 설명한다.

openai.com
#service-design#token-efficiency#ai-architecture#llm
Building more with GPT-5.1-Codex-Max
Article2025년 11월 19일

Building more with GPT-5.1-Codex-Max

GPT‑5.1‑Codex‑Max는 토큰 효율과 장기 작업 지속성을 높이고, 여러 컨텍스트 창을 오가며 프로젝트 규모의 코딩 작업을 수행하도록 설계된 에이전트형 코딩 모델이다.

openai.com
#token-efficiency#agent-deployment#agent-routing#llm
Introducing GPT-5.1 for developers
Article2025년 11월 13일

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
TextQuests: How Good are LLMs at Text-Based Video Games?
Article2025년 8월 13일

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