벤치마크가 단일 점수표에서 속도·정확도 같은 복수 지표를 같이 보여준다. 모델 선택 근거를 빠르게 좁히는 용도로 지금 써볼 만함.
Open ASR Leaderboard는 WER와 RTFx를 함께 지원. 정확도만 보던 비교에서 추론 속도까지 걸러낼 수 있음.COCO 객체 탐지 리더보드도 mAP에 FPS를 추가. 데모·모바일용 모델 고를 때 실사용 성능 확인이 쉬워짐.GitHub·블로그·BioRxiv를 AI가 태그, repo, eval로 자동 보강한다.이름-값 쌍을 나열하는 UI는 div 반복보다 <dl>이 더 정확하다. 편의시설, 청구 항목, 스펙 표시에 바로 적용할 수 있는 작은 마크업 습관.
<dl>은 이름-값 쌍 목록을 의미적으로 표현하는 HTML 요소. 용어집 전용 태그가 아니다.<dt>, 값은 <dd>로 나누면 커스텀 구조 없이도 의미가 살아난다.차트, 표가 많은 PDF에서 QA 구현 시, 파일을 통째로 비전 LLM에 넣는 방식은 정확도와 비용 모두 OCR 기반 파이프라인에 밀렸습니다. 아직은 OCR이 더 안정적이고 효율적인 선택지입니다.
비전 LLM 접근은 쿼리당 $0.2552로 가장 비쌌지만, 정확도는 52.0%로 6개 방식 중 5위에 그쳤습니다.비전 LLM의 강점으로 꼽히던 차트·표 페이지에서 오히려 성능이 저하됐고, 레이아웃을 분석하는 프리미엄 OCR이 더 나은 결과를 보였습니다.비전 LLM은 특정 PDF 파일에서 7%의 영구적 실패율을 기록한 반면, OCR 파이프라인은 재시도 후 실패율 0%를 달성해 안정성이 더 높았습니다.데스크톱 앱 런타임 의존 구조가 Bun 중심에서 멀어진다. Electron 대안을 검토 중이면 추적할 만하지만, 당장 갈아탈 신호는 아님.
Electrobun 2.0은 Rust 재작성과 함께 Bun 의존을 낮춘다. 런타임 배포·업데이트 구조가 바뀔 가능성이 큼.