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LLM X/Twitter

Opus 5, 1M 토큰 예산으로 5,500줄 Three.js 장면 생성한 실험

LLM 평가가 짧은 프롬프트 그림 생성에서 장시간 실행 코드 생성으로 넓어지고 있다. Karpathy는 Opus 5가 약 $10의 1M 토큰 예산과 2시간 실행으로 5,500줄 Three.js 코드를 만들었다고 전했다.

2026년 8월 3일 1분 소요 20

#karpathy #opus-5 #multimodal

LLM

20개 지표로 agent 품질 추적, Gemini Enterprise 평가 서비스 GA

Agent 품질 검증이 개발 실험과 실제 운영 트래픽을 같은 엔진에서 비교하는 단계로 넘어갔다. Google은 Gemini Enterprise Agent Platform의 평가 서비스를 GA로 전환하며 20개 이상의 사전 구축 지표, adaptive rubrics, drift 알림을 묶었다.

2026년 8월 2일 2분 소요 21

#google #gemini #agents

LLM 레딧

Harness Training, 모델보다 “작업 발판”을 학습시키는 agent 실험

r/MachineLearning의 신선한 프로젝트 글은 모델을 다시 학습시키지 않고 harness 자체를 최적화하는 방식을 제안한다.

2026년 7월 20일 1분 소요 26

#agents #harness-training #pytorch

LLM

SWE-bench 순위도 흔들린 25.7% 결함, 벤치마크 감사 도구 등장

벤치마크 점수 경쟁의 약한 고리가 문제 자체라는 연구가 나왔다. ABA는 168개 벤치마크를 훑어 평가 과제의 25.7% 이상에서 치명적 결함을 찾았고, 필터링 뒤 SWE-bench Verified 평균 성능은 9.9% 달라졌다.

2026년 5월 27일 2분 소요 46

#benchmarks #swe-bench #agents

LLM 레딧

1930년에 멈춘 13B 모델 Talkie, r/singularity가 꽂힌 이유

r/singularity는 이 아이디어에 바로 반응했다. 1930년 이전 텍스트만 학습한 13B 모델이라는 설정이 신기해서만이 아니다. Talkie가 현대 웹 오염 없이 모델이 무엇을 배우는지 볼 수 있는 실험실처럼 읽혔기 때문이다.

2026년 4월 28일 2분 소요 28

#talkie #language-models #historical-data

LLM 레딧

SWE-bench Verified 사실상 수명 끝? LocalLLaMA가 benchmaxxed라 부른 배경

LocalLLaMA 반응은 놀람보다 체념에 가까웠다. 결국 공개 벤치마크는 이렇게 무너진다는 분위기였다. 이번엔 오염과 flawed test가 숫자로 정리되면서, 기존 자랑 포인트가 더는 안정적으로 보이지 않게 됐다.

2026년 4월 27일 2분 소요 44

#swe-bench #benchmarks #contamination

LLM

LLM judge, 문서 33-67%에서 일관성 붕괴를 숨겼다

새 arXiv 논문은 낮은 평균 오류율 뒤에 LLM judge의 per-document 불안정성이 숨어 있음을 보였다. SummEval에서 문서 33-67%가 directed 3-cycle을 하나 이상 보였고, prediction set width는 absolute error와 강하게 맞물렸다.

2026년 4월 17일 1분 소요 44

#llm #evaluation #benchmarks

LLM 해커뉴스

Qwen3.6의 pelican test, HN을 benchmark 논쟁으로 끌어들였다

HN이 이 농담 같은 테스트에 반응한 이유는 분명했다. 작은 local model의 선명한 SVG 한 장이 flagship model보다 좋아 보일 때, 그것이 무엇을 증명하는지 아무도 쉽게 합의하지 못한다.

2026년 4월 17일 2분 소요 44

#qwen #claude #local-llms

AI 해커뉴스

Hacker News에서 이어진 Mythos 후속 논쟁: 작은 open-weight model도 AI 보안 분석의 일부를 재현할 수 있나

1247점과 328개 댓글을 모은 Hacker News 스레드에서 AISLE는 scoped context가 주어지면 작은 open-weight model도 Mythos가 보여준 exploit analysis의 상당 부분을 재현할 수 있다고 주장했고, 댓글은 methodology를 두고 크게 갈렸다.

2026년 4월 13일 1분 소요 52

#cybersecurity #open-models #llm

AI 해커뉴스

Hacker News에서 주목한 Berkeley 경고: 주요 AI agent benchmark는 score hacking에 취약하다

520점과 132개 댓글을 모은 Hacker News 스레드에서 Berkeley 연구진은 8개 주요 AI agent benchmark가 실제 해결 없이도 harness 취약점으로 거의 만점에 가까운 score를 만들 수 있다고 주장했다.

2026년 4월 13일 1분 소요 43

#ai-agents #benchmarks #evaluation

AI 해커뉴스

Berkeley는 왜 AI agent benchmark 숫자를 믿기 어렵다고 말하나

UC Berkeley 연구진은 주요 AI agent benchmark 8종을 감사한 결과, 실제 문제를 풀지 않고도 거의 만점에 가까운 점수를 만들 수 있었다고 밝혔다. 글의 핵심은 leaderboard 수치보다 evaluation 설계와 공격 저항성을 먼저 보라는 것이다.

2026년 4월 12일 1분 소요 40

#benchmarks #ai-agents #evaluation

AI X/Twitter

Google DeepMind, 1만명 규모 연구 바탕으로 harmful manipulation 평가 툴킷 공개

Google DeepMind가 9건의 연구와 1만명 이상 참가자 데이터를 바탕으로 AI harmful manipulation을 측정하는 평가 툴킷을 공개했다. 금융과 건강처럼 도메인별로 조작 위험이 다르게 나타난다는 점도 함께 제시했다.

2026년 3월 30일 2분 소요 45

#google-deepmind #ai-safety #manipulation