<?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>LLM런타임 on TechLLM</title><link>https://techllm.github.io/tags/llm%EB%9F%B0%ED%83%80%EC%9E%84/</link><description>Recent content in LLM런타임 on TechLLM</description><generator>Hugo</generator><language>ko</language><lastBuildDate>Sun, 24 May 2026 00:44:00 +0900</lastBuildDate><atom:link href="https://techllm.github.io/tags/llm%EB%9F%B0%ED%83%80%EC%9E%84/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>서버 없이 76토큰/초? 구글 LiteRT-LM이 온디바이스 AI의 병목을 뚫었다</title><link>https://techllm.github.io/posts/litert-lm-on-device-genai/</link><pubDate>Sun, 24 May 2026 00:44:00 +0900</pubDate><guid>https://techllm.github.io/posts/litert-lm-on-device-genai/</guid><description>Google AI Edge의 LiteRT-LM은 Gemma 4를 Android, iOS, WebGPU 환경에서 빠르게 돌리기 위한 온디바이스 LLM 런타임이다. MTP, 세션 복원, 메모리 최적화, 에이전트 기능까지 핵심을 정리했다.</description></item></channel></rss>