吾唯知足 今日是好

Vercel 에서 python backend 가 가능해지면서 생긴 새로운 eve 템플릿. frontend 는 eve, backend 는 python 서버를 사용하는 예제

래블업에서 ‘GLM-5.2-NVFP4-DFlash-ko’를 공개했습니다. 100만 토큰 문맥과 코딩·에이전트 성능을 갖춘 GLM-5.2에 래블업의 한국어 특화 기술을 더해, 답변 생성 속도를 최대 1.92배 높였습니다. GLM-5.2는 긴 코드와 작업 기록을 한 번에 다루고, 코딩과 터미널 작업, 여러 도구를 연이어 사용하는 데 강점을 둔 오픈 가중치 모델입니다. 공식 모델 카드 기준 SWE-bench Pro 62.1점, Terminal-Bench 2.1 81.0점을 기록했습니다. 저희는 이 성능을 활용하면서 한국어 코딩과 도구 호출의 답변 생성 속도를 높이는 데 집중했습니다. 큰 모델이 답을 만들기 전에 작은 모델이 다음 내용을 미리 생성하고, 큰 모델이 이를 검증하는 ‘추측 디코딩’ 방식을 적용했습니다. 일반 벤치마크 문제만 사용하지 않고, 한국어로 현지화한 GitHub 이슈와 실제 코딩 에이전트의 여러 단계 작업 기록을 학습에 활용했습니다. 측정 결과, 한국어 코딩 질의의 답변 생성 속도는 약 1.92배, 도구 호출을 포함한 에이전트 작업은 약 1.72배 향상됐습니다. 초안 모델 가중치는 MIT 라이선스로 공개했습니다. 재배포할 때는 상위 모델과 학습 데이터의 라이선스를 별도로 확인해야 합니다. 공개 수치는 8개 GPU를 병렬로 사용한 환경에서 측정한 결과라 실제 속도는 서버 구성과 요청량에 따라 달라질 수 있습니다. 그래도 성능 좋은 모델을 선택하는 데서 그치지 않고, 실제 한국어 사용자가 기다리는 시간을 줄이는 것까지 직접 다뤄봤다는 데 의미가 있다고 생각합니다. huggingface.co/lablup/GLM-5.…

사랑한다, 내 아이야. 너와 함께한 시간들은 참 즐거웠다. 지난 십여 년 동안 네가 보여주고 내게 준 모든 것들이 너무 소중하고 기억할 만한 일이었다. 이번 마지막 여행을 마치고 깨달았다. 이제 너와 이런 여행은 더 이상 힘들겠구나 하는 생각이 들더구나. 너에게도 취향이 생기고, 호불호가 생기고, 너 자신의 이익과 선호도가 맞는 것이 중요해졌으니 말이다. 이제 나는 그저 네 말을 들어주고 받아들이며, 금전적인 지원을 해주는 것이 전부일지도 모르겠다. 나 역시 나의 취향을 보여주고, 이제 너와 나는 사람 대 사람, 인간 대 인간의 관계가 되어가는 것이다. 잘 가라, 내 아이야. 어서 커서 우뚝 서서, 이제 아빠가, 내가 필요 없는 사람이 되어라. 남이 아닌 자신을 위해 살고, 태어남 자체가 큰 행운임을 알고, 운을 믿고 따르고, 스스로를 담금질하고, 하고 싶은 것과 좋아하는 것을 좇아 살아라. 나는 이제 너를 놓아줄 준비가 되었고, 이 이치를 받아들인다. 네가 커감에 따라 나는 작아지고, 네가 밝아짐에 따라 나는 어두워진다. 네가 성숙해짐에 따라 나는 늙어간다. 하지만 그게 자연스럽고, 그것을 위해 내가 태어나고 너와 연결되었음을 알기에 전혀 당황하거나 두렵지 않다. 내일 새로운 네가 생기고, 내일 오래된 내가 사라진다. 그것이 자연이다.

ほんの少しのことでも、やらないよりはずっと良い

Coding is no longer a human task, and today, testing is also no longer a human task. Software development no longer requires a human touch. In the history, we decided to call that the factory. So that is why we try to build AGENT FACTORY