Creeta — AI 개발자 도구 · 생태계 뉴스
bypassPermissions는 모든 관문을 없앱니다. 대신 이 모드를 쓰세요
acceptEdits, auto, dontAsk, allow 규칙은 bypassPermissions처럼 신뢰를 전부 내려놓지 않고도 마찰을 줄입니다.
GitHub 스타 4개, Ollama 음성 면접 트레이너 — GrillKit
Apache 2.0 라이선스 면접 트레이너. Whisper 음성 입력, Ollama 또는 클라우드 LLM 지원, 로컬 세션 기록 제공. SaaS 불필요, 회원가입 없음.
RDNA3, llama.cpp KV VRAM 47% 절감 — CUDA에는 동급 기능 없어
RDNA3 비트 패킹으로 RX 7900에서 llama.cpp KV VRAM 47% 절감. 플래그, VRAM 계산, 4.9× 압축을 위한 TurboQuant.
NodeCartel 접속 불가. 크로스 호스트 AI 오케스트레이션: 실제 대안은?
NodeCartel 접속 불가. Kore.ai, CrewAI Cloud, Northflank, AgentNode Pro의 크로스 호스트 AI 스케줄링 비교 분석.
17k 토큰 → 1.4k — Headroom이 원본을 언제든 복원 가능하게 유지
에이전트 파이프라인용 오픈소스 컨텍스트 압축 미들웨어: 토큰 60–95% 절감, CCR 가역성, AST 인식 엔진.
Cognition의 260억 달러, 12월까지 10억 달러 ARR이 필요하다. 수치가 빠듯하다.
4억 9,200만 달러 ARR에 260억 달러 밸류에이션: Cognition 시리즈 D 지표, Windsurf 기여 귀속 문제, 10억 달러 ARR 목표.
졸업식에서 야유를 받다 — 당신이 제품을 만들어야 할 AI 회의론자들
MIT 테크놀로지 리뷰 2026년 5월 과대평가 지수: 졸업식 야유, Z세대 정서(46%), 사상 최고 AI 투자 현황을 다룬다.
Opus 4.8, budget_tokens 폐기 — 그 외 변경 사항 총정리
Opus 4.8: 빠른 모드, 세션 중간 시스템 프롬프트, 1K 캐시 하한. 기존 budget_tokens 구문은 400 오류 반환.
llama-bench, 지원 GPU에서 FA 누락 — b9437로 수정됨
llama.cpp b9437 (5월 30일): llama-bench에서 -fa가 auto로, -ngl이 -1로 변경. b9437 이전 비교 결과는 플래그 검토 필요.
Qwen3.6-35B NVFP4, H100 하나로 구동 — A100 소유자는 제외
FP4 양자화 Qwen3.6-35B는 Hopper에서 약 23GB. vLLM serve 명령어, 환경 변수, DGX Spark 설정 및 주의사항 정리.
Step 3.7 Flash는 드롭인 교체 가능 — 단 하나의 엔드포인트 세부사항 제외
StepFun Step 3.7 Flash: 네이티브 비전과 어드바이저 모드를 갖춘 198B MoE 모델로, OpenAI 호환 API를 즉시 사용 가능. 엔드포인트 주의사항 및 reasoning_effort 예제 포함.
RL 알고리즘은 당신이 고르지 않는다 — SIA의 피드백 루프가 결정한다
SIA는 스캐폴드와 LoRA 가중치를 하나의 루프에서 공동 진화시킵니다. 설치, LawBench 실행, 커스텀 평가 추가까지 — Hexo Labs, 2026년 5월.
NVIDIA, Qwen3.6-35B을 3배 압축했지만 정확도는 거의 그대로
HuggingFace의 NVIDIA NVFP4 Qwen3.6-35B 체크포인트: 메모리 3.06배 절감, 정확도 손실 1% 미만, Blackwell 네이티브 지원, vLLM 플래그 포함.
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