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장시간 실행 에이전트를 위한 효과적인 하네스
Effective harnesses for long-running agents
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Claude 개발자 플랫폼의 고급 도구 사용 기능 소개
Introducing advanced tool use on the Claude Developer Platform
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표준 LLM을 넘어서 - Sebastian Raschka 박사
Beyond Standard LLMs - by Sebastian Raschka, PhD
Linear Attention Hybrids, Text Diffusion, Code World Models, and Small Recursive Transformers
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MCP를 사용한 코드 실행: 더 효율적인 AI 에이전트 구축
Code execution with MCP: building more efficient AI agents
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권한 프롬프트를 넘어서: Claude Code를 더욱 안전하고 자율적으로 만들기
Making Claude Code more secure and autonomous with sandboxing
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실제 세계를 위한 에이전트 스킬
Equipping agents for the real world with Agent Skills
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LLM 평가의 4가지 주요 접근법 이해하기 (기초부터)
Understanding the 4 Main Approaches to LLM Evaluation (From Scratch)
Multiple-Choice Benchmarks, Verifiers, Leaderboards, and LLM Judges with Code Examples
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AI 에이전트를 위한 효과적인 컨텍스트 엔지니어링
Effective context engineering for AI agents
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최근 발생한 세 가지 이슈에 대한 사후 분석
A postmortem of three recent issues
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AI 에이전트를 위한 효과적인 도구 작성하기—AI 에이전트 활용
Writing effective tools for AI agents—using AI agents
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Qwen3을 처음부터 이해하고 구현하기
Understanding and Implementing Qwen3 From Scratch
A Detailed Look at One of the Leading Open-Source LLMs
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GPT-2에서 gpt-oss로: 아키텍처 발전 분석
From GPT-2 to gpt-oss: Analyzing the Architectural Advances
And How They Stack Up Against Qwen3
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주요 LLM 아키텍처 비교
The Big LLM Architecture Comparison
From DeepSeek-V3 to Kimi K2: A Look At Modern LLM Architecture Design
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LLM 연구 논문: 2025년 목록 (1월~6월)
LLM Research Papers: The 2025 List (January to June)
A topic-organized collection of 200+ LLM research papers from 2025
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Claude 데스크탑 확장: Claude 데스크탑용 원클릭 MCP 서버 설치
Claude Desktop Extensions: One-click MCP server installation for Claude Desktop
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LLM의 KV 캐시 이해와 처음부터 구현하기
Understanding and Coding the KV Cache in LLMs from Scratch
KV caches are one of the most critical techniques for efficient inference in LLMs in production.
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우리의 멀티 에이전트 연구 시스템 구축 방법
How we built our multi-agent research system
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바닥부터 배우는 LLM 코딩: 완전한 강의
Coding LLMs from the Ground Up: A Complete Course
Why build LLMs from scratch? It's probably the best and most efficient way to learn how LLMs really work. Plus, many readers have told me they had a lot of fun doing it.
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LLM 추론을 위한 강화학습의 현황
The State of Reinforcement Learning for LLM Reasoning
Understanding GRPO and New Insights from Reasoning Model Papers
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Claude Code: 에이전트 코딩을 위한 모범 사례 2025년 4월 18일
Best practices for Claude Code - Claude Code Docs
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처음부터 시작하는 추론: 1장
First Look at Reasoning From Scratch: Chapter 1
Welcome to the next stage of large language models (LLMs): reasoning. LLMs have transformed how we process and generate text, but their success has been largely driven by statistic…
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Think 도구: 복잡한 도구 사용 상황에서 Claude가 생각할 수 있도록 하기
The "think" tool: Enabling Claude to stop and think
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LLM 추론 모델 인퍼런스의 현황
The State of LLM Reasoning Model Inference
Inference-Time Compute Scaling Methods to Improve Reasoning Models
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Claude 3.5 Sonnet으로 SWE-bench Verified의 기준을 높이다
Claude SWE-Bench Performance
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효과적인 AI 에이전트 구축
Building Effective AI Agents
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AI 시스템의 맥락 기반 검색
Contextual Retrieval in AI Systems