DeepReinforce (@deep_reinforce)

IterX의 주요 업그레이드 발표: 에이전트 통합 지원이 추가되어 인프라, CUDA, 스마트 컨트랙트, DB, AI/ML Ops 등 광범위한 코드 최적화를 에이전트(예: claude code, cursor)가 처리하도록 하여 수동 코딩을 줄이고 온보딩을 간소화했습니다.

https://x.com/deep_reinforce/status/2021297645092995134

#iterx #agents #cuda #mlops #ai

DeepReinforce (@deep_reinforce)

IterX를 사용해 Anthropic의 take-home 챌린지에서 약 1140 사이클을 달성한 데모를 공유하며, 문제 해결 없이도 해당 성과를 얻었다고 보고하고 피드백을 요청하고 있습니다. 벤치마크 데모와 성능 결과 관련 알림입니다.

https://x.com/deep_reinforce/status/2016613671129272823

#iterx #anthropic #benchmark #demo #ai

DeepReinforce (@deep_reinforce)

CUDA-L1의 결과는 iterX와 무료 토큰을 사용하면 쉽게 재현할 수 있다는 안내입니다. 실험 재현성과 접근성을 높여주는 도구(또는 워크플로우) 소개로, 연구 결과 검증 및 실습에 유용한 정보입니다.

https://x.com/deep_reinforce/status/2015895161965011299

#cudal1 #iterx #reproducibility #codegeneration

DeepReinforce (@deep_reinforce)

iterX의 딥싱킹 모델이 Anthropic의 테이크홈 챌린지에서 사람 지식 없이 1,133 cycles를 달성했다고 보고했습니다. 이 성능은 이전 최고 기록인 Claude 4.5(1,363 cycles)를 능가하며, Anthropic의 채용 기준에 부합할 만큼 강력하다고 주장합니다. 현재 추가 훈련이 진행 중이라고 덧붙였습니다.

https://x.com/deep_reinforce/status/2015579815374704963

#iterx #anthropic #benchmark #claude

DeepReinforce (@deep_reinforce)

iterX 팀이 Anthropic의 take-home 과제용으로 코드 공개를 통해 1,158 cycles 성능을 달성했다고 발표했습니다. 이는 동일 과제에서 보고된 Claude 4.5(1,363 cycles) 결과보다 우수하며, Anthropic의 채용 기준을 충족한다고 주장합니다. 코드 공개와 벤치마크 성과를 알리는 공지입니다.

https://x.com/deep_reinforce/status/2015663230644035970

#iterx #anthropic #benchmark #claude

Brain Glitch (@brain_glit82035)

새 출시 알림: IterX 출시를 축하하며, IterX는 자동화된 코드 최적화(automated code optimization)에 대한 흥미로운 접근법으로 보인다는 반응입니다. 트윗에서는 출시 자체를 'Exciting launch!'로 평가하며 개발사 @deep_reinforce에 축하를 전하고 있습니다.

https://x.com/brain_glit82035/status/2013267576537731199

#iterx #deepreinforce #codeoptimization #automatedoptimization