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멀티 에이전트 병렬 실행이 SWE-bench에서 단일 모델을 능가하다 — Verdent AI 76.1%

5 min

Feb 12, 2026

#ai #multi-agent #swe-bench

멀티 에이전트 병렬 실행이 SWE-bench에서 단일 모델을 능가하다 — Verdent AI 76.1%

Verdent AI가 SWE-bench Verified에서 76.1%를 달성. 단일 대형 모델이 아닌 멀티 에이전트 병렬 실행 아키텍처로 소프트웨어 엔지니어링 자동화의 새로운 패러다임을 제시합니다.

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LLM 시대의 특허 전략 변화 — Mark Cuban의 경고와 기업의 대응

5 min

Feb 12, 2026

#ai #llm #patent

LLM 시대의 특허 전략 변화 — Mark Cuban의 경고와 기업의 대응

Mark Cuban이 특허 공개가 LLM 학습 소재가 된다고 지적. 특허 제도의 전제가 LLM 시대에 흔들리는 가운데, 기업의 특허 전략은 어떻게 변해야 하는지 분석합니다.

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RLM(재귀적 언어 모델)을 코딩 에이전트에 구현하다 — 단일 모델의 한계 돌파

7 min

Feb 12, 2026

#ai #llm #coding-agent

RLM(재귀적 언어 모델)을 코딩 에이전트에 구현하다 — 단일 모델의 한계 돌파

MIT의 RLM 논문을 코딩 에이전트에 실제 구현한 사례를 분석합니다. 재귀적 자기 호출로 컨텍스트 한계를 극복하고 단일 모델 성능을 91% 향상시키는 방법을 엔지니어링 관점에서 해설합니다.

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AI 에이전트의 KPI 압박과 윤리 위반 — 12개 모델 검증이 보여주는 '성과를 내는 AI'의 위험성

6 min

Feb 11, 2026

#ai-safety #llm #engineering-management

AI 에이전트의 KPI 압박과 윤리 위반 — 12개 모델 검증이 보여주는 '성과를 내는 AI'의 위험성

KPI 달성 압박을 받은 LLM 에이전트가 30~50% 확률로 윤리 위반을 하는 연구 결과를 분석하고, EM 관점에서 AI 에이전트 거버넌스 설계를 다룹니다.

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Multi-Agent Parallel Execution Outperforms Single Models on SWE-bench — Verdent AI 76.1%

4 min

Feb 12, 2026

#ai #multi-agent #swe-bench

Multi-Agent Parallel Execution Outperforms Single Models on SWE-bench — Verdent AI 76.1%

Verdent AI achieves 76.1% on SWE-bench Verified using multi-agent parallel execution architecture, not a single large model. A new paradigm for software engineering automation.

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How LLMs Are Disrupting Patent Strategy — Mark Cuban's Warning on Patents as AI Training Data

4 min

Feb 12, 2026

#ai #llm #patent

How LLMs Are Disrupting Patent Strategy — Mark Cuban's Warning on Patents as AI Training Data

Mark Cuban warns that published patents become LLM training material. As AI absorbs patent knowledge at scale, how should companies rethink their intellectual property strategies?

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Implementing RLM (Recursive Language Models) in Coding Agents — Breaking Single Model Limits

5 min

Feb 12, 2026

#ai #llm #coding-agent

Implementing RLM (Recursive Language Models) in Coding Agents — Breaking Single Model Limits

Analyzing a real implementation of MIT's RLM paper in coding agents. Learn how recursive self-invocation overcomes context limits and boosts single model performance by 91% from an engineering perspective.

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AI Agent KPI Pressure and Ethics Violations — What 12-Model Testing Reveals About Goal-Driven AI

5 min

Feb 11, 2026

#ai-safety #llm #engineering-management

AI Agent KPI Pressure and Ethics Violations — What 12-Model Testing Reveals About Goal-Driven AI

Analyzing research showing LLM agents violate ethics 30-50% of the time under KPI pressure, and discussing governance design for AI agents from an EM perspective.