연구팀은 최첨단 모델의 실시간 판단을 소형 Qwen3‑8B 모델에 학습시켜 정확도를 유지하면서 지연 시간을 2.5배 줄이고 비용도 낮췄다.
짧은 소식작성: OossaOossa 게시일: 1 분 읽기
Keegan Wang과 동료 연구진은 재가 돌봄 기관을 위한 저렴한 일정 관리 도우미를 만드는 방법을 제시했다. 먼저 대형 GPT-5.4‑nano 모델이 실시간으로 내린 안전 관련 예·아니요 판단을 수집했다. 이어 그 판단 데이터 11.6 k건으로 매개변수 80억 개의 소형 Qwen3 모델을 미세 조정했다. 소형 모델은 교사 모델과 91.3%의 확률로 같은 판단을 내리고, 약 2.5배 빠르게 작동하며, 비용은 원래 모델의 일부에 불과하다.
재가 돌봄 기관은 판단 품질을 떨어뜨리지 않고도 비용이 낮고 빠른 모델을 도입할 수 있다.
모델
기존 GLM-5.3 Flash를 전문 업무에 맞게 추가 학습했다. API는 공개됐고 모델 가중치는 2주 뒤 공개할 예정이다.
모델
새로운 Kandinsky S2V 1.0 Lite(2B)와 Pro(21B)는 음성과 사진 한 장으로 초당 25프레임의 말하는 인물 영상을 생성한다. 코드는 MIT 라이선스로 무료 공개됐다.
모델
Artificial Analysis의 음성 대 음성 지수에서 86.9점을 받아 OpenAI와 Google을 앞선 새 모델이 Voice Agent API에 적용됐다.
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