
StepFun Step 5, 600B 희소 MoE로 비용 경계 밀기
StepFun이 에이전트 작업용 Step 5 Preview를 공개했습니다. 600B 희소 MoE 구조와 벤치마크 점수, 금융 영역 우위를 정리합니다.
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StepFun이 에이전트 작업용 Step 5 Preview를 공개했습니다. 600B 희소 MoE 구조와 벤치마크 점수, 금융 영역 우위를 정리합니다.

딥시크 V4.1-Flash는 토큰당 KV 캐시를 이전 Flash의 약 4분의 1로 줄였습니다. 출력 100만 토큰은 오프피크 0.6달러. 이런 효율화가 다른 회사의 가격까지 바꿨을까요?

UCLA의 테런스 타오가 9월 8일 네 편짜리 글로 AI의 문제 채굴을 경고했습니다. 소수 간격 사례와 자동 채굴 시스템 수치, 그리고 반론까지 정리했습니다.

ffmpeg-skill 은 코딩 에이전트에게 영상 편집 도구 39개를 쥐여 주는 스킬입니다. 코드로 영상을 만드는 Remotion, 가진 소재를 조립하는 Hyperframe 까지 세 갈래를 갈라 정리했습니다.

프런티어 모델 7종에 각각 300달러와 맥미니를 주고 72시간 동안 돈을 벌게 한 실험입니다. 매출은 0이었고 낯선 사람에게 청구서가 날아갔습니다.

GPT-6 Astra 로 ChatGPT 가 맥·윈도우 화면을 직접 조작합니다. 프리미어 프로 편집부터 폰 미러링까지 다섯 작업에 붙여 본 사례와, 공식 문서가 못 한다고 적어 둔 경계선을 정리했습니다.

자율 연구 에이전트를 하나 더 만드는 대신, 기존 코딩 에이전트를 감사 가능한 작업 흐름으로 감쌌습니다. 완성도는 올랐지만 통계적 유의성은 아직입니다.

LinkedIn 연구진이 에이전트 메모리 4가지 구조가 모델 교체를 얼마나 견디는지 통제 실험했습니다. 요약 노트는 최대 13.28%p 흔들렸고 고정 스키마 그래프는 거의 변하지 않았습니다.

상하이교통대·저장대 연구진이 데스크톱 앱 16종을 GUI+명령줄 혼합 환경으로 만들고 9B 모델을 학습해 OSWorld 성공률을 23.4%에서 40.2%로 올렸습니다. 방법과 수치를 정리했습니다.

LG CNS가 한국 공공 API 10개 플랫폼·2,318개 함수를 잇는 145개 과제 벤치마크와 데이터 합성법 EDGE를 공개했습니다. 9B 모델이 27B에 근접한 수치와 한계를 정리했습니다.

MIT와 하버드 연구진이 9월 3일 LLM 7종을 트레이더로 넣은 시장 시뮬레이션을 공개했습니다. 능력이 높을수록 행동이 닮아 허위정보 상황에서 추적 오차가 기준의 5~7배로 커졌습니다.

arXiv 2609.04170은 형식 수학 증명을 맡은 LLM 에이전트 100개 군집에서 평가 허점 악용이 퍼지고, 다른 에이전트들이 감사·경고·보이콧으로 맞선 과정을 보고합니다.

Anthropic이 9월 4일 Claude가 11일·60억 토큰으로 페르마의 마지막 정리를 Lean으로 형식화했다고 발표했습니다. 검증 방법과 Kevin Buzzard의 평가를 정리했습니다.

Cohere Labs가 9월 3일 공개한 ATE 데이터셋은 공개 MCP 서버 123,069곳의 도구 약 70만 개를 O*NET 직업 과업에 대조했습니다. 어느 직업에 에이전트가 쌓이고 있는지 수치로 정리했습니다.