[AI] 에이전트 메모리의 구성요소: dreaming과 위키+검색

Anthropic이 공개한 에이전트 메모리 글을 정리한다. 메모리 4계층, 오프라인 정리 과정 dreaming, Stainless 위키 실험(검색 53% 대비 위키+검색 61%)과 틀린 노트 교정 사례, 설계 지침과 한계를 다룬다.

[AI] GLM-5.3 Infra Agent: 모델이 자기 서빙 인프라를 튜닝한 방법

Z.ai는 GLM-5.3 기반 Infra Agent가 GLM-5.3-Flash 추론 스택을 2주 만에 처리량 약 3배로 끌어올렸다고 밝혔다. 핵심인 dense feedback 설계와 GIL·KDA·디코드 커널 사례, 검증 한계를 정리한다.

Cpp Optimization

[Cpp] Store forwarding 실패의 성능 함정: 좁은 store 뒤 넓은 load

좁게 쓰고 넓게 읽는 코드는 store-to-load forwarding이 실패해 x86에서 14–19 사이클을 낸다. Lemire의 5개 CPU 측정을 근거로 원리와 레지스터 우회법을 정리한다. 성능 함정을 피하는 판단 기준도 다룬다.

[AI] LLM 채점 루프 운영기: 85점 포화, 락 없는 스코어보드, 환각 인용

블로그 글을 매일 루브릭으로 채점하고 고치는 LLM 품질 루프를 몇 주 운영하며 만난 평가자 포화, 스코어보드 동시 실행 충돌, 환각 인용, 통과선 간극을 실제 사례와 점수 변화로 정리하고, 평가 루프 설계 교훈을 제안한다.

[AI] Kimi K3.1 Pro 가중치 공개: 2.8T MoE 오픈 모델 정리

Moonshot AI가 Kimi K3.1 Pro 가중치를 Hugging Face에 공개했습니다. 2.8T MoE 구조, KDA·Gated DSA 어텐션, 가격·벤치마크, 커스텀 라이선스, 로컬 실행 현실성을 출처 기준으로 정리합니다.

Cpp Optimization

[Cpp] = default와 {} 생성자는 다르다: GCC 15·16에서 4.5배 느려진 사례

span() = default와 span() {}는 같아 보이지만 triviality와 값 초기화가 다르다. Lemire가 보고한 GCC 15·16의 약 4.5배 차이(7.75–8.04 ns vs 1.73 ns)를 의미론부터 정리한다.

[AI] OpenAI DevDay 2026: Dots와 Decisions API가 말하는 상시 에이전트

OpenAI DevDay 2026의 Dots(상시 작동 에이전트), Decisions API, ChatGPT Space, Marketplace 발표를 확인된 사실 중심으로 정리하고, 에이전트 인프라 경쟁의 방향과 도입 시 판단 기준을 짚습니다.

English Vocabulary

[Vocabulary] bellwether 뜻과 의미 - 명사 핵심 정리

영어 명사 'bellwether'의 핵심 뜻(방울 단 선도 양, 선도 지표, 여론·시장의 풍향계)을 정리한다. 정치·경제·산업 뉴스에서 자주 쓰는 콜로케이션과 weather와 무관한 어원, 비슷한 말과의 차이, EN/KR 예문 50개로 정확한 용법을 익힌다.

[AI] YODAS v3: 110만 시간 스테레오 음성 데이터셋, 무엇이 달라졌나

ESPnet 팀이 공개한 YODAS v3는 48kHz·스테레오·100개 이상 언어의 110만 시간 오픈 음성 코퍼스입니다. 규모와 구성, TTS·번역·코덱 활용처, 약라벨 데이터의 한계와 도입 판단 기준을 정리합니다.

[AI] 제대로 된 AI 제품이라면 갖췄어야 할 것: Glyph의 검증 체크리스트

Glyph Lefkowitz가 제시한 '진지한 AI 제품'의 기능 목록을 따라가며 검증, 출처, 재현성, 컨텍스트 가시성, 샌드박스 요구가 왜 나오는지 정리하고 이 목록을 실무에서 어떻게 쓸지 판단 기준을 제안한다.