Anthropic (@AnthropicAI)
연구의 핵심 교훈은 자율성은 모델, 사용자, 제품이 함께 구성하는 것이며 사전 배포 평가만으로는 완전하게 규정할 수 없다는 점입니다. 블로그에 개발자와 정책입안자에 대한 권고사항과 상세 내용이 제공된다고 알립니다.
#modelevaluation
新清士@(生成AI)インディゲーム開発者 (@kiyoshi_shin)
Sonnet 사용 중 드러난 단점: 조사 결과의 출처를 요약해 가져오다 보니 미묘한 뉘앙스가 부정확해지는 경우가 있음. 추가로 강하게 추궁하면 뉘앙스 차이가 드러나고, 사용자의 의견에 쉽게 맞춰 답변을 바꾸는 '의지의 약함' 같은 특성이 보인다는 관찰.
Prediction Arena (@predictionbench)
Zai_org의 모델 GLM 4.7이 최근 유가(가스) 예측에서 큰 손실을 기록했고, predictionarena.ai에서 해당 손실과 모델의 회복 여부를 추적할 수 있다는 알림성 트윗입니다. 모델 평가·경쟁 플랫폼에서의 실시간 성능 변동 사례로 유의미합니다.
Elias Kempf (@elkmf)
새 모델 출시 후 변경된 LLM 동작을 체계적으로 찾아내기 위한 파이프라인을 구축·평가한 내용입니다. 저자들은 다양한 모델 차이 탐지(model diffing) 방법이 동일한 동작 변화를 발견하는 경우가 많지만, 그 변화에 대해 서로 다른 추상화 수준으로 기술한다는 점을 관찰했습니다. changelog에 없는 동작 변화 탐지에 초점을 둡니다.
Ivan Fioravanti ᯅ (@ivanfioravanti)
GPT 5.3 Codex Spark에 대한 긴급 검토 필요성 제기: 초당 1000토큰 처리 같은 높은 처리량은 의미가 없으며 모델이 기본 프롬프트를 제대로 따르지 못하는 문제를 지적. 성능(throughput) 대비 응답 준수성·정확성 문제를 우려하는 내용.
Curious Refuge (@CuriousRefuge)
Kling_ai 3.0과 LumaLabsAI Ray 3.14를 비교 테스트한 결과를 공유. 장면에 따라 승패가 갈렸지만 프롬프트 준수성, 시간적 일관성, 시각적 충실도, 모션 품질, 스타일, 영화적 리얼리즘 등 여러 평가 항목에서 전반적으로 Kling이 더 돋보였으며 점수를 매겨 평가를 정리함.
cory (@corysimmons123)
한 트윗에서 특정 AI 모델이 길거리 복장의 'AD'를 벤치 위에서 아주 정확하게 재현했다고 극찬하며 "지금까지 만든 모델 중 가장 정확하다"고 표현합니다. 모델의 사실성·정확도가 매우 뛰어나다는 평가를 담고 있어 성능·품질 관련 화제성 있음.
AI Notkilleveryoneism Memes (@AISafetyMemes)
Anthropic이 해당 모델을 ASL-4일 가능성을 배제할 수 없다고 언급하면서도, 인간이 안전평가를 따라잡을 수 없다며 모델 자체에게 안전성 평가를 맡기고 있다는 점을 비판적으로 지적하는 내용입니다. 모델 자가평가 신뢰성에 대한 우려를 드러냅니다.
Deedy (@deedydas)
개인 리뷰: '5.2 xhigh' 모델(설정)은 백엔드의 일부 까다로운 작업에 유용하지만, 일상적 코드 작업에서는 Claude Code를 대체하지 못한다는 평가를 제시함(원문 출처: Hacker News 링크).
TechFollow (@TechFollowrazzi)
Micah Hill-Smith는 ArtificialAnlys의 공동창업자 겸 CEO로, 독립적인 AI 벤치마킹 플랫폼을 운영해 팀들이 특정 사용 사례에 맞는 최적의 모델과 API 제공자를 선택하도록 도와줍니다. 모델 평가·비교에 특화된 서비스라는 점이 강조됩니다.
金のニワトリ (@gosrum)
Kimi-K2.5가 어떤 에이전트와 조합해도 문제가 없는지 확인하기 위해 kimi-cli, opencode 외에 Claude Code와 조합한 측정도 수행했으며, 추가로 Claude Code(v2.1.25)와 Opus 4.5 / Sonnet 4.5 조합 결과를 덧붙였다는 안내입니다.
Heba AI (@SubarcticRec)
프롬프트에 'Wan'을 포함했지만 'Grok Angels'가 이를 무시했다고 언급하며, Grok의 립싱크(lipsync) 성능은 최고 수준은 아니고 다소 약하지만 생성 결과(젠)는 괜찮다고 평가하는 짧은 의견입니다. 모델의 특정 기능(립싱크)에 대한 품질 언급입니다.
What Is F1 Score in Machine Learning? A Practical Guide
A simple way to balance precision and recall when accuracy is misleading.
This post explains F1 with a clear confusion-matrix view, when it matters (imbalanced classes), and how to interpret trade-offs—plus a small Python example.
#MachineLearning #DataScience #Python #ModelEvaluation #ai #medium #ML
@ai @theartificialintelligence @programming @towardsdatascience
@pythonclcoding @chartrdaily @medium
金のニワトリ (@gosrum)
Claude Code, GLM-4.7, Remotion Skills를 동일한 프롬프트로 비교 테스트한 내용입니다. 결과에서 GLM-4.7은 순수한 디자인 감각 면에서는 상대적으로 불리했고, 일부 출력 표시가 이상한 부분이 있다는 평가입니다. 여러 모델·스킬 간 퍼포먼스 비교 사례입니다.
Epsilon (@ElfntOfEpsilon)
LMarena에서 테스트한 모든 변종 모델들이 형편없다고 평가하면서도 웹 개발 영역에서는 사후 학습(post training)이 이루어져 4.1보다 개선된 부분이 있다고 언급. 또한 출시 일정이 조정되어 2월로 연기되었다는 업데이트를 전함.
Probability Calibration with Python
Make model scores behave like real probabilities.
Many classifiers rank well but give bad probabilities (0.9 does not mean “90%”). This post shows how to test calibration (reliability curves, Brier score) and fix it with Platt scaling or isotonic regression in Python.
:medium: https://hasanaligultekin.medium.com/probability-calibration-with-python-6ee602760ab6
#MachineLearning #Python #ModelEvaluation #DataScience #MLOps
@programming @ai @towardsdatascience @pythonclcoding
@chartrdaily
Antoine Moyroud (@antoine_moyroud)
AI 모델의 가격·품질·지연 시간 트레이드오프가 불투명하다는 문제를 지적하며, @ArtificialAnlys와 Hugging Face가 함께 실제로 선도하는 모델(공개 API 및 폐쇄형)을 더 명확하게 보여준다고 평가한 글입니다. 모델 비교·평가에서 두 플랫폼의 중요성을 강조하고 있습니다.
Q*Satoshi (@AiXsatoshi)
문헌 해석에서 Gemini의 답변이 잘못됐고 사용자가 지적해도 수정하려 하지 않았던 반면, GPT-5.2는 응답이 느리지만 정정 지시에 대해 정보를 재검토해 매우 정확한 답변을 제공했다고 비교. 작성자는 이러한 이유로 ChatGPT Pro를 계속 사용한다고 밝힘.
Brie Wensleydale (@SlipperyGem)
re-cam LoRA 모델이 요가 포즈 같은 특정 포즈에서 성능이 좋지 않다고 평합니다. 원본(OG)과 다양한 이상한 출력들이 나온다고 불평하며 해당 LoRA의 한계와 출력 품질 문제를 지적합니다.
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