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[R] onPanda: 토큰 단위 교정 통한 에이전트 데이터 최적화
에이전트 온폴리시 정렬 데이터 생성 시 토큰 단위 교정으로 학습 효율 개선 기법.
원문 제목 @_akhaliq: onPanda Efficient Annotation of On-Policy Alignment Data for LLMs and Agents via Token-Level Correction paper: https://t.co/1QQvCB
원문 보기 ↗● 속보샘 올트먼, GPT-6 'Sol'·'Luna' 예고… 5.6 대비 성능↑ 토큰 비용 절반●GPT-6 Sol·Luna, GPT-5.6 대비 가격 절반으로 인하…지능·코딩 성능은 동일●OpenAI, GPT-6 라인업에 'Sol'·'Luna' 추가 공개● 속보OpenAI, GPT-6 Sol·Luna 출시…비용 낮추고 오류 줄여●Devin에 Claude Opus 5.5 도입… FrontierCode 1.1에서 Fable 5 제치고 저비용으로 1위●Cursor, Claude Opus 5.5 추가… CursorBench 57.8%로 최고 성능●Anthropic, 시스템 카드에 100개 병렬 에이전트 스케일링 최초 보고
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속보샘 올트먼, GPT-6 'Sol'·'Luna' 예고… 5.6 대비 성능↑ 토큰 비용 절반
코딩·컴퓨터 조작 강화에 토큰당 가격 절반, 작업당 비용은 더 낮아 마이그레이션 검토 필요.
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