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NVIDIA GB300 Qwen 모델 지원과 GitHub Copilot 업데이트 #123

오늘의 레터 1. NVIDIA, GB300용 Qwen3.8-Flash-Next 실험 지원 2. GitHub Copilot, Visual Studio 2026년 8월 업데이트 NVIDIA, GB300용 Qwen3.8-Flash-Next 실험 지원 * Alibaba의 Qwen3.8-Flash-Next를 NVIDIA GB300 NVL72에서 에이전틱 코딩용으로 실행하는 방법 공개 * 125B 파라미터 MoE 모델이며 토큰당 6B 파라미터를 활성화하고, 51B 규모의 N-gram 임베딩을 추가로 지원 * 기본 262,

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AI 인프라와 개발 도구의 운영 업데이트 #121

오늘의 레터 1. NVIDIA, Qwen3.8-Flash-Next GB300 구동 지원 2. GitHub, 엔터프라이즈 플러그인 마켓플레이스 자동 업데이트 지원 NVIDIA, Qwen3.8-Flash-Next GB300 구동 지원 * Alibaba의 Qwen3.8-Flash-Next 가중치를 NVIDIA GB300 NVL72에서 실행하는 기술 지원 공개 * 125B 파라미터 MoE 모델로 토큰당 6B 파라미터를 활성화하며 51B N-gram 임베딩을 추가 * 기본 262,144토큰 컨텍스트를

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MultiVectorEncoder와 Codex로 달라지는 개발 방식 #120

오늘의 레터 1. Hugging Face, MultiVectorEncoder 학습 지원 공개 2. loveholidays, Codex로 전사 개발 참여 확대 Hugging Face, MultiVectorEncoder 학습 지원 공개 * Sentence Transformers v6.0에 ColBERT 방식의 지연 상호작용 검색을 위한 네 번째 모델 유형 MultiVectorEncoder 추가 * `sentence-transformers[train]` 패키지로 모델·데이터셋·손실 함수·평가기·Trainer를 포함한 학습 과정

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대규모 오픈 모델과 엔터프라이즈 개발 도구 업데이트 #119

오늘의 레터 1. NVIDIA, GB300 NVL72에서 Qwen3.8-2.4T-A95B 구동 2. Vercel, Chat SDK의 Slack Enterprise Grid 지원 NVIDIA, GB300 NVL72에서 Qwen3.8-2.4T-A95B 구동 * Alibaba의 2.4T 파라미터 오픈 웨이트 모델 Qwen3.8-2.4T-A95B를 NVIDIA GB300 NVL72에서 구동하는 레시피 공개 * 전체 파라미터는 2.4T이며 토큰당 95B를 활성화하는 세밀한 혼합

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Vercel Sandbox 리전 확대와 Microsoft 데이터 삭제 #118

오늘의 레터 1. Vercel Sandbox, 글로벌 리전 지원 시작 2. Microsoft, 비영리 라이선스 종료 뒤 데이터 삭제 발생 Vercel Sandbox, 글로벌 리전 지원 시작 * Vercel Sandbox가 전 세계 서비스로 확대되며 4개 리전에서 실행 지원 * 초기 지원 리전은 워싱턴 D.C. iad1, 샌프란시스코 sfo1, 클리블랜드 cle1, 파리 cdg1 * 기본 리전은 iad1이며

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AI 에이전트 보안 경계와 음성인식 평가 변화 #116

오늘의 레터 1. NVIDIA, AI 에이전트 스택 보안 경계 제시 2. Hugging Face, 음성인식 벤치마크 최적화 측정법 공개 NVIDIA, AI 에이전트 스택 보안 경계 제시 * NVIDIA AI 안전·보안팀이 모델부터 추론 인프라까지 AI 에이전트 스택의 보안 통제 위치를 제시 * 스택은 모델, 하네스, 메타 하네스, 보안 런타임, 추론 데이터 플레인으로 구성됨

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AI 에이전트 성능 검증과 개발 도구 업데이트 #115

오늘의 레터 1. NVIDIA, AVO로 ARC-AGI-3 100% 달성 2. Hugging Face, 음성인식 벤치마크 최적화 측정법 공개 NVIDIA, AVO로 ARC-AGI-3 100% 달성 * NVIDIA의 범용 에이전트 시스템 Agentic Variation Operators(AVO)가 ARC-AGI-3 공개 세트에서 RHAE 100.00점을 기록하고 25개 환경의 183개 레벨을 모두 완료 * AVO는 코드와 문서를 확인하고 파일을 수정하며 명령

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