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Open Design디자인 및 3D

OpenDesign은 오픈소스 설계 워크스페이스로, 로컬 프로그래밍 에이전트와 연동하거나 자체 모델 키를 사용하거나 클라우드 기반 모델을 활용하여 디자인 시스템을 중심으로 프로토타입, 웹페이지, 프레젠테이션 및 그래픽을 생성하고 편집할 수 있습니다. 로컬 소프트웨어는 무료이며, 모델 서비스 비용은 별도로 구분됩니다.

AI 디자인 도구分类推荐榜首무료 이용 가능자세히 보기 AI Short글쓰기 및 콘텐츠

AIS ALERT 관리 및 공유 플랫폼, 여러 시나리오의 빠른 명령

AI 힌트 명령分类推荐榜首요금 확인 전자세히 보기 WhisperAI 음성 인식

由OpenAI开发的通用语音识别模型。

번역 대기 중 · 원문 표시 · zh分类推荐榜首요금 확인 전자세히 보기 Warp코딩 및 개발

Warp는 현재 클라우드 기반 소프트웨어 공장 인프라를 핵심으로 하며, 구성 가능한 정의를 통해 저장소, 에이전트, 모델, 실행 환경 및 권한을 설정하고, 평가, 작업 통합 및 거버넌스 관리를 통해 개발 프로세스를 지원합니다. 공식 웹사이트에는 Warp Terminal 다운로드 경로도 여전히 제공됩니다.

AI 프로그래밍 도구分类推荐榜首요금 확인 전자세히 보기 BrowserOSAI 에이전트 및 자동화

BrowserOS neo는 AI 에이전트용으로 설계된 로컬 오픈소스 브라우저로, Chrome의 로그인 상태를 가져오고 호환되는 에이전트에 연결하여 작업 과정을 모니터링하고 세션을 재생할 수 있습니다. 브라우저 소프트웨어는 무료이지만, 외부 AI 서비스와 키는 사용자가 직접 구성해야 합니다.

分类推荐榜首자세히 보기 JAX모델 및 인프라

JAX는 가속기 기반의 Python 수치 계산 라이브러리로, 고성능 배열 계산과 대규모 머신러닝을 위해 설계되었으며, CPU, GPU, TPU 등 다양한 하드웨어 백엔드에서 동일한 코드를 효율적으로 실행할 수 있도록 지원합니다.

AI 개발 플랫폼分类推荐榜首요금 확인 전자세히 보기 MemoAI음악 및 오디오

MemoAI는 AI 기반 음성 및 영상 텍스트 변환 도구로, 데이터를 업로드할 필요 없이 로컬 처리를 지원하여 개인정보 보호를 확보합니다. YouTube 동영상, 팟캐스트는 물론 MP4, MP3, AAC, M4A 등 다양한 로컬 오디오·비디오 파일을 효율적으로 텍스트로 전환하며, 다국어 번역, 화자 분리, 실시간 자막, 플로팅 노트 등 핵심 기능을 제공해 회의록 작성, 인터뷰 정리, 콘텐츠 학습 등의 다양한场景에 적합합니다.

AI 오디오 도구分类推荐榜首요금 확인 전자세히 보기 ClipDrop이미지 생성 및 편집

Clipdrop은 배경 제거, 부분 정리, 이미지 확장, 확대, 조명 재조정, 텍스트 제거 및 배경 교체 기능을 포함하는 AI 이미지 생성 및 편집 도구 모음으로, 웹 페이지에서 이미지를 처리할 수 있으며 개발자용 이미지 처리 API도 제공합니다.

常用AI图像工具待评分 · 分类列表推荐자세히 보기 妙播마케팅 및 전자상거래

광고에서 AI 라이브 텔레콤 솔루션

待评分 · 分类列表推荐요금 확인 전자세히 보기 Clinicminds의료 및 건강

Clinicminds는 미용 클리닉을 위한 소프트웨어로, 온라인 예약, 영상 상담 및 AI 기반의 기록 관리를 포함한 완전한 클리닉 업무 흐름을 지원합니다.

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1663개 발행 뉴스
소프트웨어 업데이트 · 52 건의 뉴스필터 초기화 ×
2026-10-31
시간순으로 변화 읽기
13:19
lllama.cpp 릴리스·뉴스

llama.cpp · b12019

채팅 : reasoning_format none인 qwen3-coder에서 think block을 제거합니다(#31380) * 채팅 : reasoning_format none인 qwen3-coder 응답 형식에서 think block을 수용합니다. 지원자: Claude Opus 5.5 * 채팅 : qwen3-coder의 두 가지 think block 변형을 미리 정의합니다 **웹사이트:** - **인증서:** - **macOS/iOS:** - [macOS 애플 실리콘(arm64)](https://github.com/ggml-org/llama.cpp/releases/download/b12019/llama-b12019-bin-macos-arm64.tar.gz) - macOS 애플 실리콘(arm64, KleidiAI 활성화) [비활성화](https://github.com/ggml-org/llama.cpp/pull/23780) - [macOS 인텔(x64)](https://github.com/ggml-org/llama.cpp/releases/download/b12019/llama-b12019-bin-macos-x64.tar.gz) - [iOS XCFramework](https://github.com/ggml-org/llama.cpp/releases/download/b12019/llama-b12019-xcframework.zip) **Linu

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10:21
lllama.cpp 릴리스·뉴스

llama.cpp · b12018

sycl: CPY에서 f32를 q2_0/q4_0/q5_0으로 반올림하는 문제 수정(#31120) **웹사이트:** - **인증서:** - **macOS/iOS:** - [macOS 애플 실리콘(arm64)](https://github.com/ggml-org/llama.cpp/releases/download/b12018/llama-b12018-bin-macos-arm64.tar.gz) - macOS 애플 실리콘(arm64, KleidiAI 활성화) [비활성화](https://github.com/ggml-org/llama.cpp/pull/23780) - [macOS 인텔(x64)](https://github.com/ggml-org/llama.cpp/releases/download/b12018/llama-b12018-bin-macos-x64.tar.gz) - [iOS XCFramework](https://github.com/ggml-org/llama.cpp/releases/download/b12018/llama-b12018-xcframework.zip) **Linux:** - [Ubuntu x64(CPU)](https://github.com/ggml-org/llama.cpp/releases/download/b12018/llama-b12018-bin-ubuntu-x64.tar.gz) - [Ubuntu arm64(CPU)](https://github.com/ggml-org/llama.cpp/releases/download/b12018/ll)

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2026-10-30
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21:50
lllama.cpp 릴리스·뉴스

b12007

kv-cache : GPU에서 회전 상수를 유지 (#31073) * kv-cache : GPU에서 회전 상수를 유지 도움말: Codex * tests : 상주하는 KV 회전 버퍼 검증 도움말: Codex * kv-cache : 남아 있는 다중 디바이스 회전 작업 문서화 도움말: Codex * kv-cache : 레이어별 회전 버퍼 지원 도움말: Codex * kv-cache : 하이브리드 SWA 회전 입력 및 혼합 배치 확인 수정 도움말: Codex * models : mistral-large4와 dflash에서 레이어별 회전 사용 * tests: 회전 버퍼 테스트 삭제 --------- 공동 작성자: Pascal **웹사이트:** - **인증서:** - **macOS/iOS:** - [macOS 애플 실리콘(arm64)](https://github.com/ggml-org/llama.cpp/releases/download/b12007/llama-b12007-bin-macos-arm64.tar.gz) - macOS 애플 실리콘(arm64, KleidiAI 활성화) [비활성화](ht

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20:45
lllama.cpp 릴리스·뉴스

b12005

opencl: q2_0 초기 지원 추가 (#31340) * opencl: q2_0 AOS 이동 추가 공동 작성자: Shaofei Qi 보조 작성자: Codex * opencl: q2_0 SOA 이동 및 타일링된 mm 추가 공동 작성자: Shaofei Qi 보조 작성자: Codex * opencl: adreno용 q2_0 noshuffle gemm/gemv 추가 보조 작성자: Codex * opencl: adreno용 q2_0 dp4a 추가 * opencl: adreno의 q2_0 디코딩 및 좁은 배치 최적화 --------- 공동 작성자: Li He **웹사이트:** - **인증서:** - **macOS/iOS:** - [macOS 애플 실리콘(arm64)](https://github.com/ggml-org/llama.cpp/releases/download/b12005/llama-b12005-bin-macos-arm64.tar.gz) - macOS 애플 실리콘(arm64, KleidiAI 활성화) [비활성화](https://github.com/ggml-org/llama.cpp/pull/23780) - [macOS 인텔(x64)](https://github.com/ggml-org/llama.cpp/releases/download/b12005/llama-b12005-bin-macos-x64.tar.g

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19:00
lllama.cpp 릴리스·뉴스

b12002

ggml : 배치된 텐서 복사 API 추가 (#30881) * ggml : 범용 배치된 텐서 복사 API 추가 지원자: pi:llama.cpp/ggml-org/DeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp-GGUF (Mac Studio, M2 Ultra, 192GB) * llama : 컨텍스트 I/O에서 배치된 텐서 복사 API 사용 지원자: pi:llama.cpp/ggml-org/DeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp-GGUF (Mac Studio, M2 Ultra, 192GB) * ggml : 배치된 텐서 API에 CUDA 지원 추가 지원자: pi:llama.cpp/ggml-org/DeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp-GGUF (Mac Studio, M2 Ultra, 192GB) * ggml : 비동기 텐서_n API 제거 a

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16:44
nn8n 출시·뉴스

n8n · n8n@1.123.91

## [1.123.91](https://github.com/n8n-io/n8n/compare/n8n@1.123.90...n8n@1.123.91) (2026-10-30) ### 버그 수정 * **core:** 레거시 코드 노드 출력에 대해 $('Node') 표현식이 null을 반환하는 문제를 수정([#42249](https://github.com/n8n-io/n8n/issues/42249)) ([18c89cd](https://github.com/n8n-io/n8n/commit/18c89cdf2eda635fbb892730189a2de1a48b46da))

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16:26
nn8n 출시·뉴스

n8n@2.46.3

## [2.46.3](https://github.com/n8n-io/n8n/compare/n8n@2.46.2...n8n@2.46.3) (2026-10-30) ### 버그 수정 * **core:** 마이그레이션 소유자 알림 재전송 전에 쿨다운 시간을 추가함 ([#42567](https://github.com/n8n-io/n8n/issues/42567)) ([724efc3](https://github.com/n8n-io/n8n/commit/724efc352f51a52910924789b79cf66770807e09)) * **core:** 활성화 후 IMAP 트리거 표현식을 해결함 ([#42612](https://github.com/n8n-io/n8n/issues/42612)) ([17594a7](https://github.com/n8n-io/n8n/commit/17594a7eefa42bc37f532af35c4f38eb1986bbc5)) * **core:** 표현식에서 데이터로 사용할 때 __isError 키를 포함하여 사용자 데이터를 반환함 ([#42490](https://github.com/n8n-io/n8n/issues/42490)) ([9fe595e](https://github.com/n8n-io/n8n/commit/9fe595e1b83179b54ac5768d03c5f90f9c409f16)) * **editor:** 워크플로 프로젝트를 해당 이름으로 표시함

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12:25
lllama.cpp 릴리스·뉴스

b12000

Quant: OCP FP8 E4M3 지원 (#27512) * 진행 중인 OCP FP8 E4M3 지원 * Python 타입 체커 수정 * 변환 시 FP8에 대해서도 input_scales를 물리적으로 적용 * https://huggingface.co/RedHatAI/Qwen3.8-27B-NVFP4의 변환 문제 수정 1. 행별 FP8이 잘못되어 NVFP4로 변환되었는데, 이는 NVFP4가 차원만으로 검사했기 때문입니다. FP8의 경우 dtype까지 함께 확인해야 합니다. 2. 가중치를 재구성하는 방식과 동일하게 FP8 QKV 투영 스케일도 재구성해야 합니다. * 변환 과정에서 남아 있는 FP8 텐서의 디퀀타이징을 허용 * FP8 전용 압축 텐서 체크포인트에 대해 텐서 기반 전략을 사용할 수 있도록 지원 * FP8_E4M3에 대한 gguf-py 동작을 수정하고 테스트 * 잠시 동안 FP8에 대해 QKV 융합을 금지 * Qwen3-Next의 융합된 qkvz와 FP8 변환 문제를 해결 * --fuse-gate-up-exps 옵션에서는 서로 다른 ws를 가질 수 있으므로 FP8을 융합하지 않도록 함 * 변환 중에 FP8을 융합하지 않을 경우 경고 메시지를 출력

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04:16
lllama.cpp 릴리스·뉴스

b11986

opencl: iq2에 대한 초기 지원 (#31267) * opencl: iq2_s AOS 이동 추가 * opencl: iq2_s SOA 이동 및 타일링된 mm 추가 * opencl: adreno용 iq2_s noshuffle gemm/gemv 추가 * opencl: adreno용 iq2_s dp4a 추가 * opencl: adreno의 iq2_s 디코딩과 좁은 배치를 최적화 Co-authored-by: Hongqiang Wang * opencl: iq2_xs AOS 이동 추가 * opencl: iq2_xs SOA 이동 및 타일링된 mm 추가 * opencl: adreno용 iq2_xs noshuffle gemm/gemv 추가 * opencl: adreno용 iq2_xs dp4a 추가 * opencl: adreno의 iq2_xs 디코딩과 좁은 배치를 최적화 Co-authored-by: Hongqiang Wang * opencl: iq2_xxs AOS 이동 추가 * opencl: iq2_xxs SOA 이동 및 타일링된 mm 추가 * opencl: adreno용 iq2_xxs noshuffle gemm/gemv 추가 * opencl: adreno용 iq2_xxs dp4a 추가 * opencl: adreno의 iq2_xxs 디코딩과 좁은 배치를 최적화 Co-authored-by: Hongqiang Wang --------- Co-au

추론 시스템·배포원문 읽기 진행 상황 및 관련 보도
01:10
lllama.cpp 릴리스·뉴스

b11985

metal : 더 빠른 MXFP4 매트-벡터, 단항/이항/GLU를 위한 전체 스레드그룹 (#31075) * metal : 스레드그룹 조회 테이블 대신 fp16 비트 트릭으로 fp4 값을 디코드하고, 패킹된 니블을 정렬된 32비트 워드로 로드합니다. 이제 커널은 더 이상 스레드그룹 메모리를 사용하지 않습니다. * metal : 전체 스레드그룹을 이용해 연속적인 단항 및 이항 연산을 시작합니다. 기존에는 연속 단항 경로와 행 브로드캐스트 이항 경로가 각각 스레드그룹당 하나의 스레드를 사용했습니다. 이제 스레드그룹당 최대 256개의 스레드를 사용하며, 꼬리 부분에 대한 범위 검사를 적용합니다. * metal : GLU 행을 스레드그룹 간에 분할합니다. 기존에는 한 개의 GLU 행이 하나의 스레드그룹에서 처리되어, 단일 행 디코드 시 전체 연산에 대해 단일 스레드그룹만 사용했습니다. 이제 각 행을 최대 256개의 스레드를 갖는 여러 스레드그룹으로 분할합니다. **웹사이트:** - **인증서:** - **macOS/iOS:** - [macOS 애플 실리콘

추론 시스템·배포원문 읽기 진행 상황 및 관련 보도
2026-10-29
시간순으로 변화 읽기
22:15
트트랜스포머즈 릴리스·뉴스

v5.22.0: Mistral Large 4 (Le Chonk)

## 새로운 모델 ### Mistral Large 4 (Le Chonk) Mistral Large 4는 현재까지 Mistral이 개발한 모델 중 가장 크고 가장 강력한 모델로, 1조 개의 파라미터를 갖춘 네이티브 다중모달 전문가 혼합 모델이며, 토큰당 490억 개의 활성 파라미터(임베딩 및 출력층 포함 시 520억 개)를 가지고 있습니다. 이 모델은 유럽에 위치한 Mistral의 자체 데이터센터에서 NVIDIA Grace Blackwell GPU 3,800개를 사용하여 처음부터 학습되었습니다. Mistral Large 4는 지시사항 준수, 추론, 코딩 및 에이전트 기반 워크플로우를 단일 가중치 세트로 통합합니다. 범용 모델이지만 특히 사이버보안, 금융, 법률 등 다양한 작업 부하에서 뛰어난 성능을 보이며, 이미지 기반 언어 이해에서도 최첨단 폐쇄형 모델들을 능가합니다. 또한 유럽연합의 모든 공식 언어를 포함해 160여 개 이상의 언어에 대해 원활한 구사 능력을 갖추고 있습니다. #### 주요 특징 Mistral Large

모델 출시와 업데이트원문 읽기 진행 상황 및 관련 보도
20:17
lllama.cpp 릴리스·뉴스

b11982

hexagon: UPSCALE 연산 지원 (#31331) * hex-upscale: 기본 업스케일 연산(완전히 벡터화되지 않음) * hex-upscale: 가장 가까운 2배, 4배 및 이방성 4배 업스케일 최적화 * hex-upscale: 연속적이지 않은 행과 차원 축소 기능 추가 * hex-upscale: 스칼라 스테이징 대신 vgather 사용 * hex-upscale: 모든 커널 선택 로직을 호스트로 이전하고, 주석 검토 및 정리 작업 수행 * 테스트: qwen3-vl 이미지→텍스트 시나리오를 포괄하는 순열된 UPSCALE 테스트 추가 **웹사이트:** - **인증서:** - **macOS/iOS:** - [macOS 애플 실리콘(arm64)](https://github.com/ggml-org/llama.cpp/releases/download/b11982/llama-b11982-bin-macos-arm64.tar.gz) - macOS 애플 실리콘(arm64, KleidiAI 활성화) [비활성화](https://github.com/ggml-org/llama.cpp/pull/23780) - [macOS 인텔(x64)](https://github.com/ggml-org/llama.cpp/releases/downloa

추론 시스템·배포원문 읽기 진행 상황 및 관련 보도
17:08
OOpen WebUI 출시·뉴스

v0.12.5

### 추가됨 - 🧭 **분석 세션 탐색기.** 관리자는 이제 관리자 분석에서 각 채팅을 토큰, 응답, 오류 및 시간 범위와 함께 나열하는 세션 탭을 열 수 있으며, 검색, 모델, 토큰 범위 또는 하위 에이전트별로 필터링할 수 있고, “ENABLE_ADMIN_CHAT_ACCESS”가 활성화된 경우 채팅의 저장된 응답과 도구 호출 및 그 시점과 결과를 표시합니다. [커밋](https://github.com/open-webui/open-webui/commit/7b303cf496f22d665ff1f1013a2308de0d74a7a4) - 📑 **노트의 페이지.** 노트는 이제 여러 페이지와 하위 페이지를 포함할 수 있으며, 페이지 탭에서 추가, 이름 변경, 순서 재배치, 다른 페이지 아래로 이동, 다운로드, 링크 설정 및 삭제가 가능하고, 검색 결과와 모델도 이제 노트의 페이지 단위로 작동합니다. [커밋](https://github.com/open-webui/open-webui/commit/b34885efc639c10cbf06c35cd2d4ff605)

기능·제품 업데이트원문 읽기 진행 상황 및 관련 보도
15:10
lllama.cpp 릴리스·뉴스

b11980

[SYCL] 정량화된 KV 캐시를 위한 DPAS 플래시 어텐션 커널 추가 (#31125) * sycl : 정량화된 KV 캐시를 위한 DPAS 플래시 어텐션 커널 추가 디코딩 및 소규모 배치(쿼리 토큰 1~31개)는 이제 매 호출마다 전체 캐시를 f16으로 변환하거나 스칼라 디퀀터화하는 대신, q4_0 및 q8_0 KV 블록에서 직접 플래시 어텐션을 수행합니다. Q.K는 XMX에서 s8 x s4와 s8 x s8 DPAS를 사용하며, V.P는 f16으로 유지됩니다. dpas.s4.s8은 joint_matrix에 s4가 없기 때문에 인라인 vISA로 처리됩니다. 헤드 크기 64부터 512까지, GQA 최대 32 및 어텐션 싱크를 지원합니다. 프롬프트는 기존 커널에서 그대로 작동합니다. GGML_SYCL_FA_DPAS=0으로 설정하면 이 기능이 비활성화됩니다. B580, Llama 3.1 8B Q4_K_M, q4_0 KV, tg128: 16K 컨텍스트에서 31.3~54.2 t/s의 성능을 보입니다. FLASH_ATTN_EXT 4582/4584, 마스터와 동일한 2건의 실패 사례가 있습니다. 협조자: Claude * sycl : 헤드 수가 192개로 감소했으며, 문서에 Wildcat Lake가 추가되었습니다. 협조자: Claude * sycl : str

추론 시스템·배포원문 읽기 진행 상황 및 관련 보도
14:45
lllama.cpp 릴리스·뉴스

b11979

sycl : 재정렬 레이아웃의 디퀀타이제이션 스토어(vectorize) (Q4_0, K-쿼트, IQ3, MXFP4) (#30976) * sycl : 재정렬된 Q4_0 디퀀타이제이션 스토어를 확장 The 재정렬 레이아웃 Q4_0 변환 커널은 작업 항목당 하나의 qs 바이트를 처리하며, 두 개의 스칼라 스토어를 통해 16개의 요소 간격으로 배치되었습니다. #30775에서 Q8_0 커널에 적용된 것과 동일한 방식을 적용합니다: 하나의 32요소 블록 내에서 작업 항목당 네 개의 qs 바이트(8개의 출력)를 처리하는 평면형 sycl::range<1> 런치와 두 개의 벡터 스토어를 사용합니다. 스칼라 커널과 동일한 부동소수점 연산 및 반올림 방식을 사용하며, 출력은 비트 수준에서 동일합니다. 기존 k % QK4_0 == 0 확인 조건은 전체 32요소 블록을 보장하므로, k/8 런치는 각 행을 정확히 모두 다룹니다. 이제 더 이상 참조되지 않는 스칼라 재정렬 커널은 제거됩니다. Arc Pro B70, 프리필이 준비된 상태(재정렬이 설치된 텐서에서 디코딩 후 프리필): +6.4% ~ +7.3%

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2026-10-28
시간순으로 변화 읽기
16:06
nn8n 출시·뉴스

n8n@3.0.1

## [3.0.1](https://github.com/n8n-io/n8n/compare/n8n@3.0.0...n8n@3.0.1) (2026-10-28) ### 버그 수정 핵심: 축소된 빌드에서 ExpressionError 이름을 유지합니다 (https://github.com/n8n-io/n8n/issues/42309) ([b3192c6](https://github.com/n8n-io/n8n/commit/b3192c6d151125c76c88fe8a421e027b4242a3f9)) 핵심: QuickJS 표현식 결과에서 미정의 값을 유지합니다 (https://github.com/n8n-io/n8n/issues/42264) ([532f645](https://github.com/n8n-io/n8n/commit/532f645f21c99e178a09448caf37ebd77d24b56a)) 편집기: 분할 버튼 내 캐럿 정렬을 개선합니다 (https://github.com/n8n-io/n8n/issues/42203) ([61cbfea](https://github.com/n8n-io/n8n/commit/61cbfeafa267b5c769b345c50ccbd4fc504b0e69)) 편집기: 첫 로드 속도를 향상시킵니다 (https://github.com/n8n-io/n8n/issues/41987) ([8b6bdbb](https://github.com/n8n-io/n8n/commit/8b6bdbbe874b

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