아티클 & 가이드

Claude API 중계소 가이드, 검출 원리, LLM API 실측 노하우

총 795개의 아티클

CCTest · Blog
SceneActBench: VLM 에이전트는 본 3D 장면에서 실제로 행동할 수 있을까
모델 평가
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SceneActBench: VLM 에이전트는 본 3D 장면에서 실제로 행동할 수 있을까

SceneActBench는 3D 장면을 설명하는 능력이 아니라, 그 장면 안에서 올바른 행동 결과를 만들어내는 능력을 평가한다. 이미지나 비디오 프레임을 기반으로 VLM 에이전트의 공간 이해와 3D 행동 능력을 기하학적 지표로 측정한다.

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CCTest · Blog
생성 비디오가 같은 장소를 기억하게 하는 학습 없는 일관성 기법
비전·비디오
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생성 비디오가 같은 장소를 기억하게 하는 학습 없는 일관성 기법

이 논문은 3D 엔진 조건 기반 장기 비디오 생성에서 카메라가 같은 장소를 다시 방문할 때 외관이 달라지는 문제를 다룬다. 과거 잠재 청크를 KV cache로 되돌리고, 자세와 깊이 재투영으로 attention을 유도해 추가 학습 없이 일관성을 높인다.

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CCTest · Blog
앤트 바이링, Agent 효율성 겨냥한 혼합 추론 모델 Ling-3.0-Flash 공개
모델 릴리스
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앤트 바이링, Agent 효율성 겨냥한 혼합 추론 모델 Ling-3.0-Flash 공개

앤트 바이링이 차세대 네이티브 혼합 추론 모델 Ling-3.0-Flash를 공개했다. 총 124B 파라미터 중 단일 계산에서 5.1B만 활성화하며, Agent 작업과 긴 문맥 처리, 낮은 추론 비용을 핵심 방향으로 내세운다.

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Wattage: AI 에이전트의 토큰 낭비를 CI에서 막는 비용 프로파일러
프레임워크·도구
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Wattage: AI 에이전트의 토큰 낭비를 CI에서 막는 비용 프로파일러

Wattage는 AI 에이전트 실행 trace를 분석해 토큰 사용량을 실제 비용으로 환산하고 낭비 패턴을 찾아내는 오픈소스 도구입니다. CI에 연결하면 에이전트 변경으로 인한 비용 회귀를 자동으로 차단할 수 있습니다.

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CCTest · Blog
촉각 데이터를 체화 AI의 핵심 인프라로: NeoteAI·푸단대 N0 시리즈
로보틱스·피지컬 AI
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촉각 데이터를 체화 AI의 핵심 인프라로: NeoteAI·푸단대 N0 시리즈

NeoteAI와 푸단대 신뢰 가능한 체화지능 연구원이 촉각 데이터, 시각-촉각-언어-행동 모델, 촉각 세계모델을 다룬 N0 시리즈 기술 보고서 3편을 공개했다. 핵심 메시지는 물리 세계에서 안정적으로 움직이는 로봇에는 시각만으로는 부족하다는 것이다.

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Cloudflare, AI 크롤러를 검색·에이전트·학습 트래픽으로 세분화
업계 동향
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업계 동향

Cloudflare, AI 크롤러를 검색·에이전트·학습 트래픽으로 세분화

Cloudflare가 AI 봇을 하나의 범주로 막는 방식에서 벗어나, 실제 목적에 따라 관리하는 새 옵션을 내놓는다. 검색, 에이전트, 학습을 분리해 사이트 운영자가 더 정교하게 접근을 제어할 수 있게 하는 방향이다.

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도서관에 몰리는 ‘AI 피하기’ 수업, 핵심은 기술 거부가 아니라 선택권
AI 교육
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AI 교육

도서관에 몰리는 ‘AI 피하기’ 수업, 핵심은 기술 거부가 아니라 선택권

미국 공공도서관에서 ‘AI 피하기’ 워크숍이 예상 밖의 인기를 얻고 있다. 이는 AI 자체에 대한 전면 거부라기보다, 일상 도구에 기본 탑재되는 AI 기능에 대한 피로와 통제권 요구를 보여준다.

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쓰러진 전선 하나가 드러낸 AI 데이터센터의 전력망 리스크
컴퓨팅·칩
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쓰러진 전선 하나가 드러낸 AI 데이터센터의 전력망 리스크

워싱턴DC 인근의 송전선 사고는 대규모 정전으로 이어지지 않았지만, PJM 전력망에 이례적인 전압 변동을 일으켰다. 북버지니아 데이터센터들이 거의 동시에 예비 전원으로 전환한 것이 핵심 원인이었다.

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Tencent WorkBuddy Bench, 코딩 에이전트를 실제 업무 관점에서 평가하다
모델 평가
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Tencent WorkBuddy Bench, 코딩 에이전트를 실제 업무 관점에서 평가하다

Tencent WorkBuddy Bench는 코드, 웹, 오피스, 보안 영역에서 코딩 에이전트의 업무 수행 능력을 평가하는 벤치마크다. 공개 재현성을 유지하면서도 오염에 강한 태스크 구성 방식을 내세운 점이 핵심이다.

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