정밀도·재현율
precision · recall · 정밀도 · 재현율
정밀도는 찾은 항목 중 실제 정답인 비율이고 재현율은 전체 정답 중 찾아낸 비율입니다. 누락과 잘못 포함한 항목을 다른 방향에서 측정하며, 전체 정답 집합을 모르는 웹 조사에서는 재현율을 확정하기 어렵습니다.
‘정밀도·재현율’ 이 나오는 글2
아티클AI
GLM이 자기를 돌릴 시스템을 짰다, 13일 만에 처리량 3.22배
첫 구동 13일 뒤 처리량은 처음의 3.22배가 됐습니다. 파이썬 GIL 하나 때문에 20% 넘게 벌어지던 성능 차이를 1% 아래로 줄였고, 에이전트가 찾은 정밀도 문제의 수정은 오픈소스 라이브러리 Flash Linear Attention에 병합됐습니다.
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논문AI
바이트댄스 EdgeBench, 134개 과제의 학습 곡선이 공식 하나에 맞았습니다
7월 2일 공개된 EdgeBench의 12시간 점수는 Claude Opus 4.8 51.3점, GPT-5.5 48.4점이었습니다. 기록을 이어 가며 12시간을 쓴 Opus 4.8은 43.0점, 2시간마다 새로 시작하면 36.1점이었습니다.
13분
함께 나오는 용어5
- 에이전트한 번 답하고 멈추지 않고, 스스로 계획하고 도구를 부르고 결과를 확인하며 여러 단계를 이어가는 AI입니다. 브라우저·터미널·앱을 대신 조작하는 것이 대표 예입니다.
- 재귀적 자기개선AI가 다음 세대 AI를 만드는 일을 스스로 맡아, 개선 속도가 사람 손을 떠나 점점 빨라지는 상태입니다. 아직 일어나지 않았지만 여러 연구소가 이걸 기준으로 안전 정책을 세웁니다.
- 사이버 역량모델이 취약점을 찾아 실제로 작동하는 공격 코드까지 만들어 내는 능력입니다. 영국 AI안전연구소 측정에서 오픈웨이트와 폐쇄형 프런티어의 거리가 6~10개월에서 4~7개월로 좁혀졌고, 그 거리가 방어자에게 남은 준비 시간이 됩니다.
- 선형 어텐션입력이 길어져도 계산량이 제곱으로 늘지 않도록 고친 어텐션 계열입니다. 전체 어텐션 층과 섞어 쓰는 하이브리드 구성이 표준이 됐고, Qwen3.8은 층 대부분을 Gated DeltaNet으로 두고 16개 층만 전체 어텐션으로 남겨 멀리 떨어진 정보를 다시 연결합니다.
- 추론 칩학습보다 서비스 단계의 연산에 맞춰 설계한 전용 칩입니다. 범용 GPU보다 전력당 처리량을 높이는 쪽에 초점이 있고, 모델 가중치를 회로에 새기는 극단적 설계까지 나왔습니다.
어려운 말은 풀어서, 매주 한 통
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