AI 뉴스
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TGRSS 피드총 976건

UT Austin 연구, 토큰을 줄이는 컨텍스트 압축이 코딩 에이전트를 느리게 할 수 있어

UT Austin 연구는 SWE-bench Verified와 Terminal-Bench에서 약 35,000회의 코딩 에이전트 실행을 수행하며 컨텍스트 압축 방식, 압축 발동 시점, 삭제량을 달리했다. Qwen을 사용한 Terminal-Bench에서는 약 3분의 1의 토큰을 쓰는 정책이 전체 컨텍스트를 유지할 때보다 20%에서 80% 더 오래 걸릴 수 있다.

EverMind AI, 모델 하네스를 진화시키는 오픈소스 시스템 Raven 공개

DAIR.AI는 EverMind AI의 오픈소스 멀티 에이전트 시스템 Raven을 소개한다. Raven은 모델과 도메인마다 별도의 하네스를 구축하고 실패로부터 이를 진화시킨다. DeepSeek-V4-Flash에서는 연구용 하네스가 BrowseComp에서 69.3%, Humanity's Last Exam에서 60.0%를 기록했다.