출처 Hugging Face Blog
Measuring benchmark optimization in speech recognition8월 21일
한계 적음2.5k단어
우리가 본 것
제목과 링크만 주는 소스라 인용할 것이 없다.
대상 주장 — We evaluated 11 widely used open-source ASR models and found that several of the highest-scoring systems reproduced benchmark transcripts from the VoxPopuli English and LibriSpeech (clean…
나온 때 2026-08-21
가져온 때 2026-08-25 10:14 UTC · 8de96fd631a45d0c
뜯은 자리 — 원문 페이지
infinite video editingstreaming video generator출처 HF Daily Papers
Prompt EngineeringContext Engineering출처 HF Daily Papers
omni-modal large language modelsOmniAssistBench출처 HF Daily Papers
OmniAssistBench: Assistant-style Interaction Benchmark for Omni-LLMs28 추천2 댓글
omni-modal large language models저자 9명한계 적음
우리가 본 것
“OmniAssistBench evaluates real-time interactive video assistants by reverse-engineering multi-turn interaction videos, revealin…”
대상 주장 — Results show that the proprietary Gemini-3-Pro reaches 66.4 out of the max point of 100, while the open-source Qwen3-Omni-Instruct achieves 51.2.
나온 때 2026-08-20
가져온 때 2026-08-25 10:14 UTC · cb7314dbba846623
뜯은 자리 — 초록
토론 ↗ omni-modal understandingPer-vGrid출처 HF Daily Papers
출처 Hugging Face Blog
Up to 3.2x Faster Inference with LFM2.5-DSpark8월 20일
한계 언급 없음1.3k단어
우리가 본 것
제목과 링크만 주는 소스라 인용할 것이 없다.
대상 주장 — Faster inference : up to 3.18 throughput improvement on a GPU and up to 2.87x on-device.
나온 때 2026-08-20
가져온 때 2026-08-25 10:14 UTC · b41fa9c74f86007c
뜯은 자리 — 원문 페이지
Pythonai-video출처 GitHub
cclank/lanshu-create-ai-presenter-video883 스타153 포크
MITPython커밋 4일 전
국가 추정 · 미상
우리가 본 것
“Provider-neutral Codex Skill for producing verified AI presenter videos from a script and an authorized presenter image.”
나온 때 2026-08-20
가져온 때 2026-08-25 10:14 UTC · f2ced8b6406f4329
계정이 적어 둔 문자열 — 계정이 비워 뒀다
뜯은 자리 — README
Mixture-of-ExpertsMaximal Update Parameterization출처 HF Daily Papers
출처 OpenAI
Introducing AI Futures8월 20일
우리가 본 것
“Introducing AI Futures, a new OpenAI blog exploring how transformative AI could reshape power, governance, the economy, and ind…”
나온 때 2026-08-20
가져온 때 2026-08-25 10:14 UTC · ec2332dc6523ff28
뜯은 자리 — 목록뿐 (원문을 못 읽었다)
출처 OpenAI
Stampli cuts launch hours by 68% using ChatGPT Work8월 20일
우리가 본 것
“With a fixed deadline and design resources committed elsewhere, Stampli used Codex and ChatGPT Work to compress weeks of launch…”
나온 때 2026-08-20
가져온 때 2026-08-25 10:14 UTC · 1476f459afd654a9
뜯은 자리 — 목록뿐 (원문을 못 읽었다)
SWE-bench Sciencescientific software engineering출처 HF Daily Papers
SWE-bench Science: Can Coding Agents Resolve Engineering Tasks in Science?61 추천4 댓글
SWE-bench Science저자 5명한계 적음
우리가 본 것
“SWE-bench Science benchmarks coding agents on scientific software repair, revealing failure mechanisms and mixed effects of sci…”
대상 주장 — Even the best-performing agent, Claude Code with Opus-5 (max), achieves a pass@1 below 50%, highlighting the substantial challenges posed by scientific software engineering.
나온 때 2026-08-19
가져온 때 2026-08-25 10:14 UTC · bbf6eac293bcc02d
뜯은 자리 — 초록
토론 ↗ text-generationmlx출처 Hugging Face
OBLITERATUS/Qwen3.8-27B-OBLITERATED713 좋아요390k 다운로드
apache-2.0Qwen3.8-27B 기반
우리가 본 것
제목과 링크만 주는 소스라 인용할 것이 없다.
대상 주장 — A few subjects like philosophy and European history actually improved (+6pp and +4pp respectively), while abstract algebra and formal logic saw larger drops.
나온 때 2026-08-19
가져온 때 2026-08-25 10:14 UTC · 30b05f2788443301
뜯은 자리 — 모델 카드
any-to-anytransformers출처 Hugging Face
sensenova/SenseNova-U1.5-8B-MoT141 좋아요2.7k 다운로드
apache-2.0
우리가 본 것
제목과 링크만 주는 소스라 인용할 것이 없다.
대상 주장 — More efficient native 4K generation: more coherent global structure, color harmony, and stable high-resolution output with improved generation efficiency.
나온 때 2026-08-19
가져온 때 2026-08-25 10:14 UTC · dc5f49c564074f43
뜯은 자리 — 모델 카드
text-to-speechtransformers출처 Hugging Face
Audio8/Audio8-TTS-Preview-0.1b151 좋아요3.6k 다운로드
other
우리가 본 것
제목과 링크만 주는 소스라 인용할 것이 없다.
나온 때 2026-08-19
가져온 때 2026-08-25 10:14 UTC · e0cf23a392b802ca
뜯은 자리 — 모델 카드
text-generationtransformers출처 Hugging Face
ornith-ai/Ornith-1.5-9B-GGUF191 좋아요1.1M 다운로드
mit
우리가 본 것
제목과 링크만 주는 소스라 인용할 것이 없다.
대상 주장 — 🐦 We are introducing Ornith-1.5, a major step toward building foundation models through end-to-end self-improvement.
나온 때 2026-08-19
가져온 때 2026-08-25 10:14 UTC · 4195fce25151562f
뜯은 자리 — 모델 카드
text-generationtransformers출처 Hugging Face
ornith-ai/Ornith-1.5-9B206 좋아요98k 다운로드
mit
우리가 본 것
제목과 링크만 주는 소스라 인용할 것이 없다.
대상 주장 — 🐦 We are introducing Ornith-1.5, a major step toward building foundation models through end-to-end self-improvement.
나온 때 2026-08-18
가져온 때 2026-08-25 10:14 UTC · 435a2ec6edeb1ae4
뜯은 자리 — 모델 카드
text-generationtransformers출처 Hugging Face
incoai/Qwen3.8-27B-DFlash2174 좋아요106k 다운로드
apache-2.0Qwen3.8-27B 기반
우리가 본 것
제목과 링크만 주는 소스라 인용할 것이 없다.
나온 때 2026-08-18
가져온 때 2026-08-25 10:14 UTC · c48c76b964ad9c2d
뜯은 자리 — 모델 카드
Pythona2a출처 GitHub
wang2122/sprix-sage-router2.0k 스타24 포크
MITPython커밋 4일 전
국가 추정 · 미상
우리가 본 것
“Sprix AI at 屿智同行 — state-aware SELF/COLLABORATE/HANDOFF routing for A2A agent networks.”
대상 주장 — RouteLLM: Learning to Route LLMs with Preference Data, ICLR 2025 — preference-based cost-quality routing.
나온 때 2026-08-18
가져온 때 2026-08-25 10:14 UTC · 1c90000bebc39c3d
계정이 적어 둔 문자열 — 계정이 비워 뒀다
뜯은 자리 — README
image-text-to-texttransformers출처 Hugging Face
orcarouter/Qwen3.8-27B-Uncensored175 좋아요15k 다운로드
apache-2.0Qwen3.8-27B 기반
우리가 본 것
제목과 링크만 주는 소스라 인용할 것이 없다.
나온 때 2026-08-18
가져온 때 2026-08-25 10:14 UTC · 7e63adaac2fe5407
뜯은 자리 — 목록뿐 (원문을 못 읽었다)
JavaScriptagent-orchestration출처 GitHub
Spielewoy/autoprompt-skill845 스타54 포크
MITJavaScript커밋 오늘
국가 추정 · 못 알아봄
우리가 본 것
“Autoprompt is a coding-agent skill that cuts failures by 45% on agentic coding tasks.”
대상 주장 — Autoprompt is a coding-agent skill that cuts failures by 45% on agentic coding tasks.
나온 때 2026-08-17
가져온 때 2026-08-25 10:14 UTC · 5d07e174c6aaeff9
계정이 적어 둔 문자열 — DE
뜯은 자리 — README
parallel reasoningtemporal confidence출처 HF Daily Papers
ParaTempo: Efficient Parallel Reasoning via Temporal Confidence29 추천3 댓글
parallel reasoning저자 8명한계 적음
우리가 본 것
“ParaTempo improves parallel reasoning efficiency by using temporal confidence to dynamically prune, retire, and reallocate reas…”
대상 주장 — Experiments on challenging mathematical and scientific reasoning benchmarks show that ParaTempo reduces average latency by 21.8-32.2% and total token usage by 18.1-30.3% while maintaining…
나온 때 2026-08-17
가져온 때 2026-08-25 10:14 UTC · 0f7a16969a7c76aa
뜯은 자리 — 초록
토론 ↗ multimodal large language modelshybrid-thinking출처 HF Daily Papers
text-to-image diffusion modelsedit concept granularity출처 HF Daily Papers
Unlocking the Potential of Image Editing via Concept Scaling and Dense Supervision42 추천1 댓글
text-to-image diffusion models저자 7명한계 언급 없음
우리가 본 것
“A hierarchical taxonomy and dense supervision strategy improve diffusion-based image editing through fine-grained concepts, lar…”
대상 주장 — To address these issues, we establish a comprehensive hierarchical taxonomy featuring over 1,000 fine-grained edit concepts and build ConceptEdit-12M, a massive dataset of 12 million high…
나온 때 2026-08-16
가져온 때 2026-08-25 10:14 UTC · 38d02ea00a52b522
뜯은 자리 — 초록
토론 ↗ JavaScriptai-agents출처 GitHub
yjh051108/dsh-routing-suite6.8k 스타133 포크
MITJavaScript커밋 오늘
국가 추정 · 못 알아봄
우리가 본 것
“dsh-routing-suite — injector + router-standard kit: install the runtime injector first, then the task-aware reasoning-mode ro…”
나온 때 2026-08-14
가져온 때 2026-08-25 10:14 UTC · 5a272e5aab7c2bef
계정이 적어 둔 문자열 — 天津
뜯은 자리 — README
JavaScriptai-agents출처 GitHub
xmanrui/dsh-im828 스타88 포크
MITJavaScript커밋 오늘
국가 추정 · 미상
우리가 본 것
“通过扫码或机器人凭据把IM机器人接入DeepSeek Harness（支持飞书、微信、钉钉、企业微信、QQ、Slack…”
나온 때 2026-08-14
가져온 때 2026-08-25 10:14 UTC · 6e0d29f870534d9f
계정이 적어 둔 문자열 — 계정이 비워 뒀다
뜯은 자리 — README
text-generationtransformers출처 Hugging Face
superwhisper/s1-mini231 좋아요3.5k 다운로드
otherQwen3-0.6B 기반
우리가 본 것
제목과 링크만 주는 소스라 인용할 것이 없다.
나온 때 2026-08-12
가져온 때 2026-08-25 10:14 UTC · cccf20cd52859c98
뜯은 자리 — 모델 카드
TypeScriptagentteams출처 GitHub
NanmiCoder/dsh-agent-teams982 스타82 포크
MITTypeScript커밋 2일 전
국가 추정 · 중국
우리가 본 것
“AgentTeams plugin for DeepSeek Harness”
나온 때 2026-08-12
가져온 때 2026-08-25 10:14 UTC · ed5787155a705d01
계정이 적어 둔 문자열 — ShenZhen
뜯은 자리 — README
출처 Hacker News
출처 Google AI
출처 OpenAI
고른 조건에 맞는 것이 이 페이지에 없다.
논문·레포·모델·블로그·레딧·팟캐스트를 하루 한 번 기계가 긁는다. 모은 것은 한 번씩 뜯는다 — README·초록·모델 카드를 열어 보고, 거기서 나온 것은 카드가 되든 안 되든 계속 갖고 있는다. 제목과 링크는 원문으로 가고, 여기서 원문을 다시 싣지 않는다.
카드의 회색 줄은 소스가 내세우는 말이 아니라 뜯어서 나온 것이다 — 라이선스, 마지막 커밋, 무엇 위에 얹은 모델인지, 논문이 자기 한계를 적었는지. 무엇을 읽고 그렇게 적었는지는 「우리가 본 것」을 펴면 나온다. 「목록뿐」이라고 적힌 것은 원문을 못 읽었다는 뜻이다 — 우리를 막는 사이트가 있고, 그걸 읽은 척하지 않는다.
따옴표가 붙은 줄은 원문에서 그대로 옮긴 문장이다 — 대상이 스스로 밝힌 수치이지 우리가 잰 값이 아니다. 검증하지 않고 옮기기만 했고, 그러라고 따옴표를 붙였다.
카드마다 그때 실제로 읽은 문장 한 줄과, 그때 받아 온 응답의 지문을 남긴다. 원문은 여기 저장하지 않는다 — 나중에 원문이 바뀌거나 사라져도 담보하는 것은 "우리가 본 시점의 그 문장"이지 페이지 전체가 아니다.
계정이 스스로 적은 자유 문자열 하나로 추정한다. 절반은 그 칸을 비워 둔다 — 그래서 「미상」을 숨기지 않고 한 칸으로 둔다.