경량화 77
- Apple Mac Studio M5 Ultra 공개: 512GB 메모리와 로컬 AI 활용 조건
- Meta Muse Glimmer 30B 로컬 에이전트: 4비트 메모리 조건과 도입 판단
- Liquid AI, 스마트폰과 CPU에서 작동하는 로컬 에이전트 모델 LFM2.5-2.6B 공개
- Qwen3.8-Max 2.4조 파라미터 MoE: 95B 활성 구조와 오픈 웨이트 계획
- Open-R1: 허깅페이스가 공개한 추론형 AI 모델 재현 프로젝트와 GRPO 학습 원리
- World Bank WDR 2026 발표: 거대 데이터센터 없이 개도국 일자리 16.2% 생산성 높인다
- Moonshot AI Kimi K3 출시와 Anthropic Fable 5 증류 논란의 핵심
- pocket-tts: 무거운 GPU 없이 CPU만으로 작동하는 실시간 AI 음성 합성의 원리
- KTransformers: 24GB 단일 GPU와 시스템 메모리로 600B급 MoE 모델을 구동하는 이기종 추론 기술
- Void 에디터: 코드가 유출되지 않는 프라이버시 중심 오픈소스 AI 코딩 도구의 원리와 활용
- CubeSandbox: AI 에이전트의 코드를 60ms 만에 가두고 지우는 하드웨어 금고
- OpenMed 완벽 정리: 의료 데이터를 외부로 내보내지 않는 100% 로컬 인공지능의 원리와 활용
- Colibri: 25GB 램 노트북으로 744B 초거대 AI 모델을 구동하는 순수 C 추론 엔진의 원리
- vLLM PagedAttention은 KV 캐시를 어떻게 관리할까: 처리량, 지연, OOM 검증법
- 내 GPU에 맞는 LLM은 어떻게 고를까: whichllm 숫자 검증법
- 로컬 LLM은 클라우드보다 쌀까: VRAM, 전력, 운영비 계산
- ds4의 284B 로컬 추론은 누구에게 현실적일까: 128GB, Metal, SSD 조건
- Deep Research를 맥북에서 완전 로컬로 돌릴 수 있을까? LDR의 현실
- Diffusion LLM이 Qwen보다 5배 빠를까? d3LLM 병렬 디코딩의 조건
- Obscura는 정말 RAM 30MB로 V8을 돌릴까: CDP 호환성과 렌더링 공백
- 오픈소스 LLM이 GPT API보다 싸질까: vLLM, PagedAttention, TCO 계산
- VoxCPM은 정말 토크나이저가 없을까: FSQ, 확산 TTS의 실제 구조
- 비디오를 16 FPS로 바로 이어 만들 수 있을까? ShotStream의 캐시 조건
- DOM이 바뀌어도 웹 자동화가 살아남을까? MolmoWeb의 화면 기반 접근
- UI-Voyager 4B의 81%가 앱 자동화에 충분할까: GRSD와 SSIM Fork
- Heretic는 LLM 거부 방향을 어떻게 바꾸나: 절제, 품질, 안전 검증
- BitNet b1.58은 GPU 없이도 빠를까? 3값 가중치와 전용 커널의 조건
- 컴퓨터 에이전트가 일을 끝냈는지 영상만으로 알 수 있을까? ExeVRM의 조건
- 시각 토큰을 줄였더니 환각이 늘었다면: AgilePruner의 선택 기준
- 15B Phi-4 Vision은 왜 UI, 수식 추론을 노리나: 동적 해상도와 모드 토큰
- 셀프호스팅 AI 검색이면 질문이 완전히 비공개일까? Perplexica의 경계
- DeepSeek-R1은 정말 600만 달러로 o1급 추론을 만들었을까? 비용과 구조 분리
- 사용자 피드백을 계속 학습하면 AI가 정말 나아질까? OpenClaw-RL의 위험
- 이미지 편집 후보를 많이 뽑을수록 좋을까? ADE-CoT의 조기 중단
- 100달러로 ChatGPT를 처음부터 학습할 수 있을까? NanoChat의 비용 조건
- VibeVoice로 90분 팟캐스트를 한 번에 만들까: 7.5Hz 토큰과 중단된 공식 지원
- DeepSeek-V3는 671B인데 왜 토큰당 37B만 쓰나: MLA, MoE, MTP
- 긴 대화 RAG에서 관련 문서를 다시 골라야 할까? QRRanker의 4B 해법
- 모바일에서 이미지 이해와 생성을 한 모델로 돌릴 수 있을까? Mobile-O의 조건
- 손은 움직였는데 AI 영상 속 물체가 안 따라오면? Generated Reality의 2D, 3D 제어
- ZeroClaw는 RAM 5MB로 무엇을 실행하나: Rust 런타임 검증 기준
- DreamZero는 비디오와 행동을 함께 예측해 제로샷 정책이 될 수 있나
- 3B 모델이 600턴 도구 사용을 버틸까: Nanbeige4.1의 Turn-level 지도와 누적 오류
- ERL은 추론 때 성찰하지 않고도 Sokoban 81%를 얻을까: 자기증류의 비용과 함정
- 2^256 바이너리 토큰이 코드북을 없앨까: BitDance FID 1.24와 30.2배 속도의 조건
- 이미지를 다시 자르지 않고 작은 글씨를 읽을까: ZwZ Single-pass와 Zooming Gap
- 그림을 지우지 않고 토끼를 코끼리로 바꿀 수 있을까: Stroke of Surprise의 Prefix, Delta 최적화
- 5B 이미지 모델이 80B보다 낫다는 말은 어디까지 사실일까: DeepGen 1.0
- 긴 AI 영상이 뒤로 갈수록 무너질 때: TokenTrim의 추론 토큰 가지치기
- Teacher의 CoT를 못 봐도 Agent를 학습할 수 있을까? π-Distill의 PI
- 1분 AI 영상의 Character Drift, Teacher도 5초만 보면 왜 못 고칠까?
- 영상, 음성 Token을 똑같이 줄이면 왜 안 될까? OmniSIFT의 비대칭 압축
- 긴 추론을 이미지로 저장하면 왜 빨라질까? VTC-R1의 Optical Memory
- LingBot-World의 16 FPS는 실시간 월드 모델을 뜻할까: 1초 지연과 장기 기억 점검
- LingBot-VLA의 261 samples/s는 로봇 제어 속도일까: 2만 시간 데이터와 130회 전이
- TwinBrainVLA는 지능을 보존하며 20Hz 제어할까: Frozen VLM과 Action Expert의 대가
- TMD는 50-step 비디오 생성을 정말 4-step으로 줄일까: Backbone, Flow Head 구조
- VIBE 3.6B로 2K 이미지 편집이 가능한가: H100 4초와 24GB 조건 해석
- LTX-2는 영상과 소리를 어떻게 맞추나: 14B, 5B 듀얼 스트림
- 이미지 생성 Step을 1에서 50까지 바꿔도 될까? Self-E의 Any-Step 학습
- TurboDiffusion 100~200배 가속은 어떻게 나왔나? Attention, rCM, W8A8 조건
- Kling-Omni가 생성, 편집 모델을 하나로 합친 이유: Reference Video를 Prefix로 쓰는 구조
- 온디바이스 VLM은 모든 이미지를 고해상도로 봐야 할까? HyperVL의 VRC 판단
- NEPA는 왜 다음 Pixel 대신 Embedding을 예측할까? Causal Mask와 Stop-Gradient
- Gemma 3 로컬 실행, 1B와 4B 중 무엇을 고를까? 이미지, Context, VRAM 기준
- AI 모델 API가 뜬다고 배포가 끝난 게 아니다: 프로덕션 전 5개 Gate
- YOLOE: 모든 객체를 실시간으로 탐지 & 분할하는 혁신 기술
- UniTok은 이미지 생성과 이해를 둘 다 잘할까: rFID 0.38과 정확도 78.6의 의미
- BiRefNet: 고해상도 이미지 세분화를 위한 최첨단 AI 모델
- VideoLLaMA 3는 중복 프레임을 어떻게 줄일까: AVT, DiffFP
- DeepSeek는 왜 모든 Expert를 쓰지 않을까? MoE 효율 구조와 모델 선택법
- Darknet Shortcut이 단순 x+F(x)가 아닌 이유: alpha, beta와 Gradient 경로
- DarkNet image와 OpenCV Mat 변환: 채널 순서, 스트림 설정 주의점
- 모델 경량화, Pruning, Quantization, Distillation 중 무엇부터 해야 할까?
- Xception과 MobileNet은 Depthwise Separable Convolution을 어떻게 다르게 쓰나
- Raspberry Pi 3에서 Coral USB 예제를 돌리기 전 확인할 것
- CenterNet은 Anchor와 NMS 없이 어떻게 물체를 찾을까: 중심점, 크기, Offset 해설