연구
LLM Gateway vs Router vs Inference Provider: 아키텍처 경계 이해하기
멀티 모델 시스템을 구축하는 팀을 위해 게이트웨이(gateway), 라우터(router), 프로바이더(provider), 그리고 서빙 레이어(serving-layer)의 역할을 명확하게 설명합니다.
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연구
TokenLab이 AI API 신뢰성을 강화하는 방법: 계약, 관측 가능성(Observability), 그리고 모델 진실성(Model Truth)
AI API의 신뢰성은 명시적인 요청 계약(request contracts), 유용한 오류 의미론(error semantics), 요청 수준의 관측 가능성(request-level observability), 그리고 최신 모델의 진실성(model truth)에 달려 있습니다. TokenLab은 이 요소들을 하나의 시스템으로 다룹니다.
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AI 인프라 군비 경쟁: 컴퓨팅, 오픈 모델, 그리고 에이전트 파워
AI 경쟁이 모델 리더보드 중심에서 컴퓨팅, 에너지, 오픈 웨이트(open weights), 모델 데이터, 라우팅, 그리고 에이전트 인프라로 어떻게 이동하고 있는지에 대한 연구 수준의 분석입니다.
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TokenLab Fusion: DRACO Weighted-100 연구 데이터셋을 통한 증거
TokenLab Fusion에 대한 연구 수준의 분석: 가중치 100 기반 페어드 프루프(weighted-100 paired proof), 검증자 어블레이션(validator ablations), 비용 회계, 프로토콜 IR, 도구 사용 제어, 그리고 제품 주장 이전에 여전히 요구되는 증거들.
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