관련 기사 바로가기
LLM 평가자마다 사실 판정이 달라지는 이유신규 LLM은 작업과 예산에 따라 승자가 달라집니다.Augment, Gemini 3.1 Pro 도입: Opus 대비 2.6배 저렴한 비용과 강력한 계획 능력 제공전문 지식 없이 Gemini로 개발한 무료 오프라인 음악 플레이어 제작기구글, 안드로이드 개발 특화 LLM 성능 측정을 위한 'Android Bench' 공개The Batch: Gemini 3.1 Pro의 부상, 인도 AI 서밋, 그리고 SaaS 시장의 격변구글의 새로운 AI, Gemini 3.1 Pro 핸즈온 테스트 및 주요 특징 분석Google DeepMind 연구: Gemini의 안전성은 RL이 아닌 SFT에서 결정된다Google DeepMind의 최신 AI 모델과 개발 도구 활용 실전 가이드Gemini 3.5 Flash for Vision: 평가 및 벤치마크Claude 4.6의 메모리 임포트 기능 사용 후 발생한 추론 붕괴 및 계정 영구 정지 사례MATHNET: 수학적 추론 및 검색을 위한 글로벌 멀티모달 벤치마크OpenAI의 Hermes 에이전트 유출 및 Google의 Deep Research 공개 분석9종의 최신 LLM 대상 식단 칼로리 추정 벤치마크 결과지정학적 위기 시나리오를 통한 8개 AI 모델의 정치적 편향성 비교 실험AI의 상호 확증 파괴(MAD) 분석 테스트: 이스라엘 핵 공격 시나리오에 대한 Gemini의 답변LLM 아첨(Sycophancy) 벤치마크: 화자에 따라 달라지는 모델의 판단 분석보안 테스팅 도구 Strix를 활용한 주요 LLM 모델 성능 비교 분석구글 제미나이 엔터프라이즈, '프로젝트' 기능 및 에이전트 실행 관리 탭 도입 준비Gemini 3.1 Pro의 벤치마크 석권과 10배 빠른 하드웨어 가속 모델의 등장
← 피드로 돌아가기
Gemini 3.1 Pro
약 70개 아티클
관심 태그 추가
관련 태그:GoogleARC-AGIGoogle DeepMindGPT-5.4ARC-AGI-2GPT-5.2Claude Opus 4.6GeminiAnthropicDeepSeek V3.2
TIMEHEADLINE
