OpenSearch-VL은 멀티모달 검색 에이전트를 재현 가능한 훈련 레시피로...
OpenSearch-VL은 데이터 합성, 시각·검색 도구 환경, fatal-aware GRPO를 하나의 공개 레시피로 묶어 프론티어급 멀티모달 딥서치 에이전트를 재현하려는 시도다.
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Matt Pocock의 AI 코딩 워크플로는 ‘프롬프트 비법’이 아니라 소프트웨...
AI Engineer의 Matt Pocock 워크숍은 AI 코딩의 핵심을 더 긴 프롬프트가 아니라 작은 작업, 공유된 설계 개념, PRD, Kanban, TDD, deep module, 병렬 에이전트 운영으로 재...
AI 가격 책정은 구독료가 아니라 가치·사용량·가드레일의 설계 문제가 된다
AI Engineer Europe의 Stripe 발표는 AI 제품 수익화가 단순 SaaS 구독료에서 벗어나 가치 지표, 사용량 기반 비용, 하이브리드 가격 모델, 사용량 가드레일, 빠른 가격 실험을 함께 설계하는...
Demand-Driven Context는 에이전트의 실패를 지식 베이스 큐레이션...
AI Engineer 워크숍 영상의 Demand-Driven Context는 엔터프라이즈 에이전트가 실패한 지점을 관찰해 필요한 도메인 지식만 구조화하고, 지식 모놀리스를 agent-ready context bl...
CopilotKit은 에이전트를 앱 안의 UX로 끌어오는 프론트엔드 런타임이다
CopilotKit/CopilotKit은 단순 채팅 위젯보다 넓은 문제를 겨냥한다. 사용자-facing UI, Runtime, AG-UI, 에이전트, 도구, MCP 서버를 하나의 상호작용 루프로 묶어 실제 애플리...
Future Slide Skill은 슬라이드 생성을 4단계 파이프라인으로 묶는다
bytonylee/future-slide-skill은 참조 슬라이드에서 DESIGN.md를 추출하고, 덱 계획과 페이지별 프롬프트, 순차 이미지 생성을 분리해 GPT 계열 모델의 흔한 슬라이드 생성 실패를 줄이려...
ML Intern은 Hugging Face 위에서 돌아가는 운영형 ML 에이전트...
huggingface/ml-intern은 논문 읽기나 코드 생성에 머무는 챗봇이 아니라, Hugging Face Hub·GitHub·로컬 추론 서버·세션 트레이스·승인 흐름을 하나의 작업 루프로 묶으려는 ML 엔...
DELEGATE-52는 LLM이 위임된 문서 작업에서 얼마나 조용히 망가지는지...
Microsoft Research의 DELEGATE-52는 52개 전문 도메인, 310개 작업 환경, 19개 LLM 실험을 통해 장기 위임형 워크플로우에서 최신 모델조차 문서를 점진적으로 훼손한다는 사실을 ben...
Skills at Scale은 프롬프트를 팀용 운영 자산으로 바꾼다
Nick Nisi와 Zack Proser의 'Skills at Scale'은 코딩 에이전트 활용의 핵심을 더 긴 프롬프트가 아니라, 설명·제약·스크립트·평가 루프를 갖춘 portable skill로 업무 지식을...
이 워크숍은 로컬 LLM 훈련을 신비화하지 않고 tokenizer·transfo...
Angelos Perivolaropoulos의 'Training an LLM from Scratch, Locally'는 로컬에서 LLM을 훈련한다는 과장된 서사를 걷어내고, 작은 GPT를 tokenizer·arc...
Effect 앱을 바이브 코딩하려면 프롬프트보다 저장소를 같이 넣어야 한다
Michael Arnaldi의 'Vibe Engineering Effect Apps'는 코딩 에이전트가 낯선 라이브러리를 잘 쓰게 만드는 핵심이 더 긴 프롬프트가 아니라 해당 라이브러리의 실제 저장소와 패턴을 작...
PageIndex는 RAG를 벡터 검색이 아니라 문서 구조 위의 추론 문제로 바...
VectifyAI/PageIndex는 긴 문서를 청킹해 벡터 DB에 넣는 전통적 RAG 대신, 계층적 문서 인덱스와 LLM 추론으로 관련 섹션을 좁혀 가는 vectorless retrieval 프레임을 제안한다.