픽코마 팝업 추천 실험은 취향과 맥락을 어떻게 분리했나
if(kakao)2020 발표를 바탕으로, 픽코마 팝업 추천에서 개인화 추천과 연관 추천을 A/B 테스트하고 노출 타이밍·서비스 맥락까지 실험한 운영 추천 시스템 사례를 정리한다.
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NVIDIA의 JAX MaxText NVFP4는 4비트 학습을 실행 레시피로 내...
NVIDIA의 JAX/MaxText NVFP4 글은 Blackwell GB200·GB300에서 MLP GEMM을 4비트 NVFP4로 낮추되 RHT, 2D weight scaling, stochastic round...
Self-Harness는 에이전트가 자기 하네스를 직접 고치는 실험이다
arXiv 2606.09498은 고정된 LLM 에이전트가 자신의 실행 trace에서 반복 실패를 채굴하고, bounded harness edit을 제안한 뒤, held-in/held-out regression g...
LFM2.5-VL-450M-Extract는 작은 VLM을 이미지→JSON 추출기...
Liquid AI의 LFM2.5-VL-450M-Extract는 450M급 비전-언어 모델을 범용 VQA가 아니라 YAML 스키마 입력과 strict JSON 출력에 맞춘 task-specific Nano로 패키징...
LazyCodex는 Codex에 OmO 하네스를 얹는 LazyVim식 배포 레이...
LazyCodex는 npx 한 줄로 OmO의 planning, skills, hooks, model routing, verified completion을 Codex에 설치하는 얇은 배포층이다. 다만 GitHub...
Ouroboros는 코딩 에이전트를 명세·검증·런타임 교체 가능한 Agent O...
Q00/ouroboros는 막연한 아이디어를 바로 코드로 보내지 않고, 소크라테스식 인터뷰·불변 Seed·3단계 평가·런타임 어댑터를 통해 AI 코딩 작업을 replayable한 실행 계약으로 바꾸려는 speci...
CL-Bench는 LLM 에이전트가 정말 경험에서 배우는지 묻는다
CL-Bench는 여섯 개의 expert-validated stateful environment에서 LLM agent가 과거 interaction을 재사용해 성능 gain을 만드는지 평가하는 continual l...
Local Harness는 개인 에이전트의 스킬 선택을 메모리 프롬프트에서 분리...
arXiv 2606.05828은 개인 에이전트의 스킬 선택을 LLM의 메모리 프롬프트에 맡기는 대신, 로컬 통계 priors와 좁은 LLM override probe로 분리하는 Local Harness를 제안한다...
Empromptu는 AI 앱을 만드는 동시에 모델 소유권 루프를 만들려 한다
Empromptu AI와 Alchemy는 no-code AI 앱 빌더라는 표면보다, 운영 중인 앱의 사용·수정·평가 데이터를 모아 기업이 소유하는 custom model로 되돌리는 continuous improv...
AppWizzy는 바이브 코딩을 ‘프리뷰 IDE’가 아니라 지속형 VM으로 옮긴...
AppWizzy는 Codex/Gemini CLI가 들어간 전용 클라우드 VM에서 자연어 요청, 코드 수정, 백엔드·DB 실행, 배포·호스팅을 한 환경에 묶어 프로토타입 이후의 운영 공백을 줄이려는 전문형 바이브...
TIDE는 에이전트의 proactivity를 ‘하나의 추천’이 아니라 숨은 문제...
TIDE 논문은 proactive agent가 사용자의 명시 요청을 기다리는 대신, 개인 workspace와 software repository 안에 공존하는 여러 숨은 문제를 반복적으로 찾고 근거와 해결 행동까...
Anthropic은 Claude의 안전을 모델이 아니라 경계로 설계한다
Anthropic Engineering의 Claude containment 글은 claude.ai, Claude Code, Claude Cowork의 서로 다른 격리 구조를 통해 에이전트 보안의 핵심이 행동 감시...