<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom" xmlns:content="http://purl.org/rss/1.0/modules/content/"><channel><title>AI특화모델 on TechLLM</title><link>https://techllm.github.io/tags/ai%ED%8A%B9%ED%99%94%EB%AA%A8%EB%8D%B8/</link><description>Recent content in AI특화모델 on TechLLM</description><generator>Hugo</generator><language>ko</language><lastBuildDate>Sat, 23 May 2026 08:32:00 +0900</lastBuildDate><atom:link href="https://techllm.github.io/tags/ai%ED%8A%B9%ED%99%94%EB%AA%A8%EB%8D%B8/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>규모보다 전문화 — 3B 모델이 GPT-5, Claude Opus를 이긴 방법</title><link>https://techllm.github.io/posts/specialization-beats-scale-dharma-ocr/</link><pubDate>Sat, 23 May 2026 08:32:00 +0900</pubDate><guid>https://techllm.github.io/posts/specialization-beats-scale-dharma-ocr/</guid><description>Dharma-AI의 DharmaOCR 벤치마크가 증명했다. 30억 파라미터 특화 모델이 모든 프론티어 API를 품질·비용·안정성 세 축에서 모두 앞섰다. &amp;#39;AI는 클수록 좋다&amp;#39;는 조달 기본값이 흔들리고 있다.</description></item></channel></rss>