MLOps on TechLLMhttps://techllm.github.io/tags/mlops/Recent content in MLOps on TechLLMHugokoSun, 10 May 2026 09:00:00 +0900AI 평가가 새로운 compute 병목이 됐다 — $40,000짜리 벤치마크의 시대https://techllm.github.io/posts/ai-eval-costs-new-compute-bottleneck/Sun, 10 May 2026 09:00:00 +0900https://techllm.github.io/posts/ai-eval-costs-new-compute-bottleneck/HAL 리더보드는 9개 모델 평가에 4만 달러를 썼다. PaperBench 1회 실행 비용은 9,500달러. AI 평가 비용이 학계와 안전 기관이 감당할 수 없는 수준에 도달했다.오픈소스 모델로 AutoResearch를 돌리는 법: 멀티 에이전트 실험실의 가능성https://techllm.github.io/posts/multi-agent-autoresearch-open-source-models/Fri, 01 May 2026 17:12:00 +0900https://techllm.github.io/posts/multi-agent-autoresearch-open-source-models/Hugging Face 영상 Multi-Agent AutoResearch with Open Source Models를 바탕으로, Karpathy의 AutoResearch를 오픈소스 모델과 OpenCode 하네스로 재구성하는 방법과 핵심 인사이트를 정리한다.