home.social

#오픈소스ai — Public Fediverse posts

Live and recent posts from across the Fediverse tagged #오픈소스ai, aggregated by home.social.

  1. DeepSeek V4 출시, 1M 컨텍스트를 에이전트가 실제로 쓸 수 있게 만든 방법

    DeepSeek V4가 1M 토큰 컨텍스트를 실용적으로 만든 방법. CSA·HCA 하이브리드 어텐션으로 KV 캐시를 90% 줄이고 에이전트 추론 흐름을 개선했습니다.

    aisparkup.com/posts/11890

  2. DeepSeek V4 출시, 1M 컨텍스트를 에이전트가 실제로 쓸 수 있게 만든 방법

    DeepSeek V4가 1M 토큰 컨텍스트를 실용적으로 만든 방법. CSA·HCA 하이브리드 어텐션으로 KV 캐시를 90% 줄이고 에이전트 추론 흐름을 개선했습니다.

    aisparkup.com/posts/11890

  3. DeepSeek V4 출시, 1M 컨텍스트를 에이전트가 실제로 쓸 수 있게 만든 방법

    DeepSeek V4가 1M 토큰 컨텍스트를 실용적으로 만든 방법. CSA·HCA 하이브리드 어텐션으로 KV 캐시를 90% 줄이고 에이전트 추론 흐름을 개선했습니다.

    aisparkup.com/posts/11890

  4. DeepSeek V4 출시, 1M 컨텍스트를 에이전트가 실제로 쓸 수 있게 만든 방법

    DeepSeek V4가 1M 토큰 컨텍스트를 실용적으로 만든 방법. CSA·HCA 하이브리드 어텐션으로 KV 캐시를 90% 줄이고 에이전트 추론 흐름을 개선했습니다.

    aisparkup.com/posts/11890

  5. DeepSeek V4 출시, 1M 컨텍스트를 에이전트가 실제로 쓸 수 있게 만든 방법

    DeepSeek V4가 1M 토큰 컨텍스트를 실용적으로 만든 방법. CSA·HCA 하이브리드 어텐션으로 KV 캐시를 90% 줄이고 에이전트 추론 흐름을 개선했습니다.

    aisparkup.com/posts/11890

  6. Meta, 새 AI 모델 오픈소스 공개 예고, 하지만 Llama와는 다르다

    Meta가 차세대 AI 모델을 오픈소스로 공개하되 최대 규모 모델은 비공개 유지하는 하이브리드 전략으로 전환합니다. Llama와 달라진 점과 업계 흐름을 정리했습니다.

    aisparkup.com/posts/10973

  7. Meta, 새 AI 모델 오픈소스 공개 예고, 하지만 Llama와는 다르다

    Meta가 차세대 AI 모델을 오픈소스로 공개하되 최대 규모 모델은 비공개 유지하는 하이브리드 전략으로 전환합니다. Llama와 달라진 점과 업계 흐름을 정리했습니다.

    aisparkup.com/posts/10973

  8. Meta, 새 AI 모델 오픈소스 공개 예고, 하지만 Llama와는 다르다

    Meta가 차세대 AI 모델을 오픈소스로 공개하되 최대 규모 모델은 비공개 유지하는 하이브리드 전략으로 전환합니다. Llama와 달라진 점과 업계 흐름을 정리했습니다.

    aisparkup.com/posts/10973

  9. Meta, 새 AI 모델 오픈소스 공개 예고, 하지만 Llama와는 다르다

    Meta가 차세대 AI 모델을 오픈소스로 공개하되 최대 규모 모델은 비공개 유지하는 하이브리드 전략으로 전환합니다. Llama와 달라진 점과 업계 흐름을 정리했습니다.

    aisparkup.com/posts/10973

  10. Meta, 새 AI 모델 오픈소스 공개 예고, 하지만 Llama와는 다르다

    Meta가 차세대 AI 모델을 오픈소스로 공개하되 최대 규모 모델은 비공개 유지하는 하이브리드 전략으로 전환합니다. Llama와 달라진 점과 업계 흐름을 정리했습니다.

    aisparkup.com/posts/10973

  11. 내 AI 도우미의 진짜 정체

    Cursor, Codeium 같은 AI 코딩 도우미, 실제로는 중국 오픈소스 모델을 기반으로 만들어진 경우가 있습니다. AI 도구의 모델 공급망이 어떻게 작동하는지, 그리고 왜 이를 알아야 하는지 쉽게 설명합니다.

    #AI코딩도구 #딥시크 #오픈소스AI #개발자도구 #AI보안 #블로그 #ODOB

  12. Anthropic·OpenAI·Google, 이례적 협력: AI 에이전트 오픈소스 재단 출범

    Anthropic, OpenAI, Google 등 경쟁사들이 AI 에이전트 표준화를 위해 손잡았습니다. Linux Foundation 산하 AAIF 설립과 MCP의 성공 사례를 소개합니다.

    aisparkup.com/posts/7330

  13. Anthropic·OpenAI·Google, 이례적 협력: AI 에이전트 오픈소스 재단 출범

    Anthropic, OpenAI, Google 등 경쟁사들이 AI 에이전트 표준화를 위해 손잡았습니다. Linux Foundation 산하 AAIF 설립과 MCP의 성공 사례를 소개합니다.

    aisparkup.com/posts/7330

  14. Anthropic·OpenAI·Google, 이례적 협력: AI 에이전트 오픈소스 재단 출범

    Anthropic, OpenAI, Google 등 경쟁사들이 AI 에이전트 표준화를 위해 손잡았습니다. Linux Foundation 산하 AAIF 설립과 MCP의 성공 사례를 소개합니다.

    aisparkup.com/posts/7330

  15. MiniMax M2가 보여준 효율성 혁명: Claude의 8% 비용, 2배 빠른 속도

    중국 MiniMax가 공개한 M2 모델이 Claude Sonnet 비용의 8%, 2배 빠른 속도로 Claude Opus 4.1을 앞서는 성능을 달성했습니다. 230억 파라미터 중 100억만 활성화하는 효율적 설계와 실전 활용법을 소개합니다.

    aisparkup.com/posts/5962

  16. MiniMax M2가 보여준 효율성 혁명: Claude의 8% 비용, 2배 빠른 속도

    중국 MiniMax가 공개한 M2 모델이 Claude Sonnet 비용의 8%, 2배 빠른 속도로 Claude Opus 4.1을 앞서는 성능을 달성했습니다. 230억 파라미터 중 100억만 활성화하는 효율적 설계와 실전 활용법을 소개합니다.

    aisparkup.com/posts/5962

  17. MiniMax M2가 보여준 효율성 혁명: Claude의 8% 비용, 2배 빠른 속도

    중국 MiniMax가 공개한 M2 모델이 Claude Sonnet 비용의 8%, 2배 빠른 속도로 Claude Opus 4.1을 앞서는 성능을 달성했습니다. 230억 파라미터 중 100억만 활성화하는 효율적 설계와 실전 활용법을 소개합니다.

    aisparkup.com/posts/5962

  18. MiniMax M2가 보여준 효율성 혁명: Claude의 8% 비용, 2배 빠른 속도

    중국 MiniMax가 공개한 M2 모델이 Claude Sonnet 비용의 8%, 2배 빠른 속도로 Claude Opus 4.1을 앞서는 성능을 달성했습니다. 230억 파라미터 중 100억만 활성화하는 효율적 설계와 실전 활용법을 소개합니다.

    aisparkup.com/posts/5962

  19. MiniMax M2가 보여준 효율성 혁명: Claude의 8% 비용, 2배 빠른 속도

    중국 MiniMax가 공개한 M2 모델이 Claude Sonnet 비용의 8%, 2배 빠른 속도로 Claude Opus 4.1을 앞서는 성능을 달성했습니다. 230억 파라미터 중 100억만 활성화하는 효율적 설계와 실전 활용법을 소개합니다.

    aisparkup.com/posts/5962