Cerebras

보스턴 대학교 Ajay Joshi 교수가 데이터 복호화 없이 AI 연산을 수행하는 완전 동형 암호(FHE) 기술의 성능 혁신과 하드웨어 가속 방안을 제시한다.

Browserbase CEO Paul Klein이 AI 에이전트 전용 클라우드 브라우저 인프라의 필요성과 Cerebras를 통한 추론 속도 최적화가 에이전트 성능에 미치는 영향을 설명합니다.

Cerebras의 초고속 추론 엔진과 Parallel의 웹 검색 API를 결합하여 기사 내 주장을 자동으로 추출하고 실시간 웹 데이터를 근거로 진위 여부를 판별하는 시스템 구축 방법을 설명한다.

Instructor 라이브러리 제작자이자 OpenAI 엔지니어인 Jason Liu가 Cerebras의 초저지연 추론 기술이 음성 기반 코딩과 실시간 슬라이드 생성 등 개발 생산성에 미치는 혁신적 변화를 공유한다.

Cerebras의 초고속 추론과 Browserbase의 브라우저 자동화를 결합하여 문서의 오류를 자동으로 찾아내고 보고서를 생성하는 AI 에이전트 구축 가이드이다.

Cerebras의 초고속 추론 기술을 활용한 Codex Spark 모델로 슬랙 브리핑, PR 리뷰, 실시간 인터랙티브 코딩 워크플로를 구축하는 방법을 소개한다.

알리바바 Qwen 팀의 Junyang Lin이 데이터 규모, MoE 아키텍처, 컨텍스트 길이 확장을 통해 모델 지능을 극대화하는 실전 전략과 Qwen3의 기술적 세부 사항을 공유합니다.

Snowflake의 Arctic Inference는 Shift Parallelism과 고도화된 Speculative Decoding 기법을 통해 LLM 추론의 응답 속도와 비용 효율성을 동시에 달성하는 혁신적인 서빙 시스템이다.

3진법 가중치를 사용하는 TriLM의 스케일링 법칙을 규명하고, 전용 커널을 통해 성능 저하 없이 추론 속도를 최대 5배 향상시킨 연구 결과를 발표합니다.

IFM의 헥터 리우가 데이터 큐레이션 프레임워크 WORCS와 새로운 오픈소스 모델 K2-V2를 통해 오픈 파운데이션 모델의 성능을 극대화하는 전략을 공유합니다.

지리적으로 분산된 공공 슈퍼컴퓨터 자원을 DiLoCo 기법과 PyTorch 생태계 도구들을 활용해 효율적으로 통합하여 14B 규모의 LLM을 학습시키는 실전 전략을 제시합니다.

Cerebras 연구진이 비전 언어 모델의 추론 속도를 높이는 MASSV, DREAM 기법과 MoE 모델의 효율적인 전문가 프루닝 기법인 REAP을 소개한다.

OpenAI가 공개한 GPT-OSS는 128개의 전문가를 가진 MoE 아키텍처 모델로, MXFP4 양자화와 전용 커널 최적화를 통해 단일 GPU에서 효율적인 추론을 구현했다.

Cerebras가 Wafer-Scale Engine 하드웨어의 이점을 극대화하기 위해 적용한 Speculative Decoding 및 Predicted Outputs 등 주요 소프트웨어 최적화 기법과 그 성능 향상 결과를 소개합니다.

Cerebras 하드웨어에서 구동되는 GLM-4.7의 압도적인 추론 성능과 Predicted Outputs를 통한 텍스트 생성 최적화 기법을 다룹니다.

Cerebras의 Predicted Outputs는 출력될 내용의 일부를 미리 예측값으로 제공하여 토큰 재사용률을 80% 이상 높이고 추론 속도를 2배 향상시키는 기술이다.

Cerebras 인프라에서 구동되는 GLM 4.7의 특성을 이해하고, 프론티어급 성능을 끌어내기 위한 10가지 구체적인 프롬프트 엔지니어링 및 워크플로 최적화 전략을 제시한다.

LM Arena CEO와의 인터뷰를 통해 GLM 4.7이 수학과 코딩 분야에서 Gemini Pro와 같은 폐쇄형 모델에 필적하는 성능을 갖춘 최상위 오픈소스 모델임을 확인한다.

글로벌 AI 전문가들이 모여 국가적 차원의 AI 주권 확보를 위한 자체 모델 구축 전략, 데이터 확보, 인프라 및 인재 양성 방안을 심도 있게 논의한다.

1991년 제안된 MoE 기술이 하드웨어 제약을 극복하고 현대 거대 모델의 핵심 아키텍처로 자리 잡은 이유와 Cerebras 하드웨어를 통한 최적화 방안을 다룹니다.

Mixture-of-Experts(MoE) 모델의 아키텍처, 라우팅 메커니즘, 그리고 하드웨어 병렬화 문제를 5분 안에 요약합니다.

MIT 학생이자 HackMIT 운영자인 Sarah Su가 AI 도구의 확산이 교육과 해커톤 문화에 미친 영향과 기술적 본질의 중요성을 공유한다.

Arena 창립자 Anastasios가 2026년 AI 시장의 파편화와 실사용 데이터 기반의 새로운 평가 지표, 그리고 전문가 그룹의 중요성을 설명합니다.