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Andrej Karpathy의 '자동 연구' 워크플로우: 에이전트가 학습 코드 최적화

에이전트가 코드를 직접 수정하는 루프를 통해 성능을 개선하는 실무 사례입니다. 연구 및 개발 프로세스 자동화 전략 수립 시 참고할 가치가 있습니다.

원문 제목 @undefinedKi: Karpathy left an agent running overnight on his own training code, the code he had already spent a long time optimizing himself. I

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중요Cerebras, 'CS-4' 공개... 공정 변경 없이 추론 성능 2배 향상

GPT-OSS-120B에서 사용자당 4,400토큰/초. 초저지연 추론이 필요한 서비스라면 GPU 대안으로 검토 가치.

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