2026-11-10 / Daily AI수집: 2026-11-10 07:05 KST오늘의 3줄 요약LangChain은 에이전트 평가를 사전 정의한 행동 기준과 실험 비교에 연결하는 개발 절차를 제안했고, 새 기능이 기존 질문을 망가뜨릴 수 있다고 설명했다.Anthropic은 Claude Fable 5.2가 설계한 전자기기 3종이 회로 수정 없이 작동했다고 보고했지만, 장기 내구성과 상용 인증은 확인되지 않았다.NVIDIA는 Holoscan 5의 로봇 제어 예제에서 CPU 코어 고정 시 p99.99 지연이 C++ 약 5배, Python 9.6배 줄었다고 보고했으며, 결과는 제시된 하드웨어와 제어 루프 조건에 한정된다.오늘의 인사이트 에이전트 도입 전에는 평균 점수뿐 아니라 기존 업무 회귀와 실제 하드웨어/운..

문제 링크: 프로그래머스 COS Pro 1급 모의고사 - 숫자 뽑기언어: Python 3핵심 개념: itertools.combinations, 정렬(Sorting), 슬라이딩 윈도우 문제 설명자연수가 들어있는 리스트 arr에서 숫자 K개를 선택한다. 이때, 선택한 숫자 중 (가장 큰 수 - 가장 작은 수)의 차이가 최소가 되도록 하는 그 최소 차이 값을 구하는 문제이다.제한 사항: arr 길이는 최대 1,000, K는 최대 501차 시도: 모든 조합 탐색 (시간 초과)가장 먼저 떠오른 직관적인 방법은 파이썬의 itertools.combinations를 활용해 모든 조합의 경우의 수를 다 구하는 방식이었다.작성한 코드from itertools import combinationsdef solution(arr..

자료 원본논문: https://arxiv.org/abs/2510.04618 Agentic Context Engineering: Evolving Contexts for Self-Improving Language ModelsLarge language model (LLM) applications such as agents and domain-specific reasoning increasingly rely on context adaptation: modifying inputs with instructions, strategies, or evidence, rather than weight updates. Prior approaches improve usability but ofarxiv.org 1. 연구 배경 ..

자료 원본논문: HANDBOOK.md: A Benchmark for Long-Context Agentic Instruction Following저자: Liudas Panavas, Sebastian Minus, Bradley Monton, Derek Ray, Suhaas Garre, Sushant Mehta, Edwin Chen (Surge AI)버전: arXiv v3, 2026-08-03벤치마크 소개: Surge AI HANDBOOK.md리더보드: HANDBOOK.md leaderboard 1. 연구 배경 및 목적1.1 문제일을 끝내는 것과 규칙을 지키는 것은 다르다.기존 에이전트 벤치마크는 주로 “요청한 일을 완료했는가?”를 평가한다. 그러나 실제 회사 업무에서는 완료 여부만큼 다음질문이 중요하다.긴 ..