카테고리별 기사

Claude의 ‘워터마크’가 글쓰기를 왜곡하는 방식

Claude의 ‘워터마크’가 글쓰기를 왜곡하는 방식

Anthropic이 EU 규정 준수를 위해 Claude의 200토큰 초과 생성 텍스트에 워터마크를 적용할 예정. 보이지 않는 문자가 아니라 비밀 키로 토큰 선택 확률을 조정해 글의 스타일과 단어 분포를 바꾸는 방식.

AI 크레딧 재판매 시장 - Token Broker와 Relay는 어떻게 움직이나

AI 크레딧 재판매 시장 - 토큰 브로커와 Relay는 어떻게 움직이나

OpenAI, Anthropic 등 AI API 크레딧을 공식가보다 싸게 재유통하는 시장이 커짐. 남는 크레딧을 사고파는 Token Broker와 여러 계정·API Key를 묶어 단일 Endpoint로 제공하는 Relay 구조가 확산됨.

모델은 의도적으로 더 멍청해지고 있다

모델은 의도적으로 더 멍청해지고 있다

소형·MoE 모델은 적은 활성 파라미터로 수학·코딩 추론을 강화하는 대신 세부 사실 회상은 약해지는 경향이 있음. 사실 지식보다 문제 분해, 검산, 되돌아가기 같은 추론 절차에 용량을 더 쓰는 방향으로 최적화가 이동함.

Qwen 3.8 27B는 뛰어나지만 기본 설정에서 추론 시간이 지나치게 김

Qwen 3.8 27B는 뛰어나지만 기본 설정에서 지나치게 오래 추론함

Alibaba Qwen 3.8 27B는 비전 기능, 262,144토큰 컨텍스트, 17GB 양자화 파일로 노트북에서도 코드 작성과 도구 호출, 이미지 분석을 수행함. 다만 기본 추론 강도 xhigh가 단순 요청에도 과도하게 작동해 응답 지연이 커짐.

Claude 시스템 프롬프트 변경 이력

Claude 시스템 프롬프트 변경 이력

Claude 웹·모바일 앱의 시스템 프롬프트 변경 내역을 추적한 글. 최신 정보 주입, 응답 행동 지침, Markdown 코드 포맷 강제 등 응답 품질 조정 방식이 정리됨.

LLM이 5학년 이후 학습 자료를 전혀 보지 못하면 어떻게 될까?

LLM이 5학년 이후의 학습 자료를 전혀 보지 못하면 어떻게 될까?

LittleLearner를 미국 초등학교 K–5 교육과정으로만 제한한 880억 토큰 말뭉치로 처음부터 학습해, 사전학습 지식의 경계가 모델 능력에 미치는 영향을 검증함. FineWeb-Edu를 Common Core 기준의 5단계 파이프라인으로 필터링하고 5학년 이후 개념·사실·어휘를 명시적으로 제외함.

AI는 수학자보다 더 잘 생각하는 게 아니라 더 많이 기억함

AI는 수학자보다 더 잘 생각하는 게 아니라 더 많이 기억함

AI 수학 성능은 단순한 추론력보다 긴 컨텍스트를 작업 공간처럼 활용해 조건, 중간 계산, 실패한 시도를 함께 유지하는 능력에서 나올 수 있음. 인간은 작업 기억을 청킹과 메모로 보완하지만, AI는 긴 추론 사슬을 넓게 보존하는 방식으로 강점을 보임.

AI와 일하는 방식은 코딩보다 리더십에 가깝다

AI와 일하는 방식은 코딩보다 리더십에 가깝다

AI는 같은 요청에도 다른 답을 낼 수 있어 정확한 명령보다 맥락, 명확성, 피드백이 더 중요함. 컴파일러처럼 통제하기보다 의도를 주고받는 협업 대상으로 다룰 때 활용도가 높아짐.

내가 여전히 회의적인 이유

내가 여전히 회의적인 이유

LLM이 비자명한 소프트웨어 개발에 실제로 효과적인지 아직 입증되지 않았다는 회의론. 4년간의 혁명에도 품질·속도·비용·기능·보안 개선이 뚜렷하지 않았다는 지적.

Graph 엔지니어링 vs Loop 엔지니어링: 실제로 달라진 것은 무엇인가

Graph 엔지니어링 vs Loop 엔지니어링: 실제로 달라진 것은 무엇인가

Graph Engineering은 여러 Agent Loop를 하나의 작업 흐름으로 연결하는 오케스트레이션에 가까움. 병렬 실행, 검증, 작업 인계, 공유 상태, 중단 조건을 명시적으로 설계하는 방식으로 정리됨.

AI by Hand — 손으로 익히는 AI 수학·알고리즘·아키텍처

AI by Hand — 손으로 익히는 AI 수학·알고리듬·아키텍처

AI의 수학, 알고리즘, 아키텍처를 손으로 따라가며 학습하는 콘텐츠를 소개. Qwen 3.6, Gemma 4, OpenClaw, Google Ironwood TPU 등 최신 모델과 미세조정·강화학습 주제도 다룸.

Codex 자동 연구로 기준보다 232배 빠른 GPU 커널 만들기

Codex 자동 연구로 기준보다 232배 빠른 GPU 커널 만들기

GPU Mode qr_v2 대회에서 Codex 기반 반복 최적화로 torch.geqrf 기준 419,000µs를 1,805µs까지 줄여 183명 중 12위를 기록함. 순차 의존성이 큰 Householder QR을 블록 Householder와 WY 표현으로 재구성해 성능을 끌어올림.

DeepSeek 피크·오프피크 API 요금 업데이트

DeepSeek 피크·오프피크 API 요금 업데이트

DeepSeek가 V4 라인업과 함께 피크·오프피크 API 요금제를 도입. 오프피크는 50% 저렴하며, 2026년 8월 16일부터 새 요금이 적용됨.

Qwen 3.8 27B

Qwen 3.8 27B

Qwen3.8-27B-FP8은 이미지·영상 이해와 장기 에이전트 작업을 지원하는 270억 파라미터 밀집형 모델. FP8 양자화 가중치를 제공하며 기본 추론 모드는 요청별로 끌 수 있음.

Qwen3.8-27B, 17~19GB 메모리에서 4-bit 로컬 실행 가능

Qwen3.8-27B, 17~19GB 메모리에서 4-bit 로컬 실행 가능

Qwen3.8-27B가 Unsloth GGUF/NVFP4로 공개되며 개인 장비에서 4-bit 로컬 실행이 가능해짐. 비전, 추론, 256K 컨텍스트를 지원하고 YaRN으로 최대 1M 컨텍스트 확장도 가능.

AI 텍스트 워터마킹의 작동 원리

AI 텍스트 워터마킹의 작동 원리

AI 텍스트 워터마킹은 문자 삽입이 아니라 다음 단어 선택 확률에 비밀 패턴을 심는 방식. Google Gemini와 최신 Claude가 모델 수준 워터마킹을 적용하고 있음.

실전 루프 엔지니어링

실전 루프 엔지니어링

에이전트 루프 설계의 핵심은 자율성 확대보다 완료 조건과 제약을 명확히 두는 것. 어떤 판단을 사람에게 남길지 정하고 반복 실행을 제어해야 안정적으로 동작함.

Suno Studio 2.0 - MIDI와 AI Chat을 결합한 본격적인 음악 제작 도구

Suno Studio 2.0 - MIDI와 AI Chat을 결합한 본격적인 음악 제작 도구

Suno가 Studio 2.0을 공개하며 MIDI 편집, 음량·효과 자동 조절, 신시사이저, 음원 분리 기능을 추가. 단순한 AI 음악 생성기를 넘어 DAW에 가까운 제작 도구로 확장함.

Google, 동형 암호화로 Private AI를 실용화

Google, 동형 암호화로 프라이빗 AI를 실용화

Google이 암호화된 데이터를 복호화하지 않고 AI 추론에 활용하는 오픈소스 컴파일러 HEIR를 Private Computing Toolkit에 추가. 서버가 암호문만 처리해 사용자 데이터 보호와 프라이빗 AI 적용 범위를 넓힘.

GLM-5.3: 포스트 트레이닝 확장으로 프런티어급 코딩·사이버 역량 달성

GLM-5.3: 포스트 트레이닝 확장으로 프런티어급 코딩·사이버 역량 달성

기반 모델은 유지한 채 환경·과제·연산을 늘리는 포스트 트레이닝 확장으로 코딩과 장기 과제 성능을 끌어올림. Terminal Bench 3.0과 DeepSWE v1.1 등에서 유의미한 상승을 보임.

Qwen3.8-27B 출시 예정

Qwen3.8-27B Upcoming release

한국 시간 8월 15일 00시 공개 예정인 Qwen3.8-27B 모델 소개 글. 벤치마크는 아직 미공개이며 확장 토큰 문맥 길이는 100만 토큰으로 표기됨.

Mistral OCR 4.1 공개

Mistral OCR 4.1 공개

Mistral AI의 최신 OCR 서비스가 2026년 7월 16일 Public Preview로 공개됨. 문단 경계 상자, 구조적 블록 레이블, 블록 단위 신뢰도 점수를 기본 제공함.

이해가 새로운 병목이다

이해가 새로운 병목이다

AI 에이전트가 코드를 빠르게 생성하면서 인간의 이해 속도가 새로운 병목으로 부상했다. 단순 검증을 넘어 아이디어를 만들고 프로젝트를 발전시키는 개념적 유창성이 더 중요해지고 있다.

Opus 5는 왜 함께 작업하기 더 불편하게 느껴지는가?

Opus 5는 왜 함께 작업하기 더 불편하게 느껴지는가?

Opus 5는 벤치마크 성능은 높지만 실제 작업에서는 더 세밀한 감독이 필요하다는 평가. 의도 불명확 시 질문하고 계획을 보정하던 이전 모델과 달리 확인 절차가 약해 협업 부담이 커졌다는 지적이다.

하나의 프롬프트를 11개 AI 모델에 실행했더니 나온 서로 다른 결과

하나의 프롬프트를 11개 AI 모델에 실행했더니 나온 서로 다른 결과

Netlify가 동일한 커피숍 웹사이트 프롬프트를 11개 AI 모델에 각각 3회씩 실행해 결과를 비교함. 디자인·콘텐츠 품질과 평균 크레딧 사용량이 모델별로 크게 달라, 실제 생성 결과 기준의 주관적 벤치마크임을 보여줌.

Gemini 3.7 Flash

Gemini 3.7 Flash

Google이 3.6 Flash 출시 3주 만에 Gemini 3.7 Flash를 공개함. 소프트웨어 엔지니어링, 지식 업무, 웹 개발 벤치마크에서 3.6 Flash보다 높은 성능을 보였다.

palmier-pro - AI를 위해 만든 macOS 영상 편집기

palmier-pro - AI를 위해 만든 macOS 영상 편집기

타임라인 안에서 사용자와 에이전트가 함께 영상 생성·편집을 수행하는 오픈소스 macOS 편집기. Swift로 새로 개발됐으며 AI 도구를 워크플로에 깊게 통합하도록 설계.

Grok 4.6, AAII 61점으로 비용 효율에서 선두권 진입

Grok 4.6, AAII 61점으로 비용 효율에서 선두권 진입

Grok 4.6이 AAII 61점으로 GPT-5.6 Sol과 동점을 기록하며 상위권에 올라섬. 에이전트 성능도 빠르게 개선돼 비용 대비 경쟁력이 부각됨.

인간이 루프의 중심이어야 한다

인간이 루프의 중심이어야 한다

AI 사용이 생산성보다 의존성과 피로를 키울 수 있다는 반성이 제기됨. 여러 에이전트와 대화를 병행하는 방식은 미완성 작업과 인지 부담을 늘린다는 문제의식이 강조됨.

Show GN: JPyRust – Java에서 Python AI 모델을 subprocess 대신 shared memory로 호출해본 결과

Show GN: JPyRust – Java에서 Python AI 모델을 subprocess 대신 공유메모리로 호출해봤습니다. (390배 향상된 속...

Java 백엔드에서 Python AI 모델을 호출하는 방식을 shared memory 기반으로 바꿔 성능을 크게 끌어올린 실험. 기존 subprocess 방식 대비 최대 390배 향상을 주장함.

DeepSeek Harness - 모든 구성 요소를 플러그인으로 만든 오픈소스 코딩 에이전트

DeepSeek Harness - 모든 구성 요소를 플러그인으로 만든 오픈소스 코딩 에이전트

모델 어댑터, 도구, 세션 로그, 에이전트 루프까지 전부 플러그인으로 분리한 오픈소스 코딩 에이전트. 핵심 코어를 직접 수정하지 않고 플러그인 추가·교체로 동작과 실행 환경을 조립하는 구조다.

DeepSeek V4 Pro 0813

DeepSeek V4 Pro 0813

OpenRouter가 단일 공급자 호스팅 방식으로 제공. 실제 고객 기준 가중 평균 가격은 입력 100만 토큰당 $0.03508, 출력 $0.8697 수준.

Qwen3.8-2.4T-A95B 오픈 웨이트 공개

Qwen3.8-2.4T-A95B 오픈 웨이트 공개

Qwen이 Max급 최상위 모델 계열의 오픈 웨이트 버전을 공개. 총 2.4T 파라미터 중 95B를 토큰당 활성화하는 MoE 구조로 자체 인프라 운영이 가능해짐.

에이전틱 코드 리뷰에서 인간-AI 시너지: 인간과 AI는 다르게 리뷰한다

에이전틱 코드 리뷰에서 인간-AI 시너지 : 인간과 AI는 다르게 리뷰한다

300개 GitHub 프로젝트의 27만여 개 인라인 코드 리뷰 대화를 분석해 인간과 AI의 피드백 패턴을 비교함. AI는 문제를 찾아 즉시 수정안을 제시하는 경향이 강했고, 인간은 구현 이유와 테스트, 프로젝트 관례를 묻는 상호작용에 더 집중함.

Linux용 Codex 앱, 프리뷰 제공 시작

Linux용 Codex앱, 프리뷰 제공 시작

Linux용 ChatGPT 데스크톱 앱이 프리뷰로 공개돼 ChatGPT, Work, Codex를 하나의 네이티브 데스크톱 환경에서 통합 사용 가능해짐. 프로젝트 관리, 파일 작업, 브라우저 워크플로우와 함께 Codex 실행을 지원함.

xberg - 다국어 문서 인텔리전스 프레임워크

xberg - 다국어 문서 인텔리전스 프레임워크

PDF, 이미지, 스프레드시트, 오디오, URL, 아카이브, 소스 트리 등 다양한 입력을 받아 텍스트, 표, 메타데이터, 구조화 데이터를 반환하는 문서 인텔리전스 프레임워크임. 포맷 감지부터 OCR과 추출까지 단일 코어가 처리해 복수 라이브러리 파이프라인 구성을 줄임.

Unsloth Desktop - 로컬 AI 모델 실행/학습/에이전트를 하나로 묶은 오픈소스 앱

Unsloth Desktop - 로컬 AI 모델 실행/학습/에이전트를 하나로 묶은 오픈소스 앱

Unsloth가 로컬에서 LLM과 diffusion, embedding, vision, TTS/STT 모델을 실행·학습할 수 있는 Desktop 앱을 공개. GGUF, MLX, safetensors를 지원하고 Mac, Windows, Linux, WSL 및 다양한 GPU 환경을 포괄함.

Unsloth, Qwen3.8 2.4T를 397GB로 줄여 로컬 실행 지원

Unsloth, Qwen3.8 2.4T를 397GB로 줄여 로컬 실행 지원

Unsloth가 Qwen3.8-2.4T-A95B의 GGUF 양자화 모델과 로컬 실행 가이드를 공개. BF16 4.89TB 원본을 Dynamic 1-bit 기준 397GB까지 줄여 로컬 구동 장벽을 낮춤.

Show GN: 흩어진 AI 소식을 실시간 한국어 요약으로 모아 보기

Show GN: 흩어진 AI 소식을 실시간 한국어 요약으로 모아 보기

공식 기술 블로그, YouTube, Reddit, X, GitHub, Hugging Face, 논문 등으로 흩어진 AI 소식을 한곳에 모아 한국어로 요약하는 서비스 소개. 이전에 공개된 aitrends.kr의 후속 소개글.

Grok Bot

Grok Bot

데스크톱과 iOS에서 동료에게 지시하듯 업무를 맡기면 처음부터 끝까지 수행하는 AI 팀원. 여러 Bot을 동시에 배치해 프로젝트와 운영 업무를 병렬 처리하고, 승인 필요 시 스레드로 되돌아오는 구조.

llama.cpp: 내 컴퓨터에서 실행하는 오픈소스 AI

llama.cpp: 내 컴퓨터에서 실행하는 오픈소스 AI

llama.cpp는 API 키와 텔레메트리 없이 로컬에서 AI 모델을 실행하는 오픈소스 런타임. 노트북부터 클러스터까지 같은 바이너리와 모델을 쓰며 다양한 CPU·GPU 환경에 맞게 최적화된다.

Grok 4.6 공개, 파라미터 확장 대신 사후학습에 투자한 모델

Grok 4.6 공개, 파라미터 확장 대신 사후학습에 투자한 모델

xAI가 Grok 4.6을 공개하고 Cursor와 Grok Build에서 즉시 사용 가능하게 했다. 대규모 파라미터 확장보다 사후학습 강화에 집중한 모델로, 여러 벤치마크 합산 지표에서 GPT-5.6 Sol과 동률을 주장했다.

AI가 소프트웨어 엔지니어링의 중산층을 없애고 있음

AI가 소프트웨어 엔지니어링의 중산층을 없애고 있음

AI가 구현 속도의 병목을 크게 줄이면서, 복잡한 프로젝트가 붕괴 가능한 수준의 난이도에 더 빨리 도달함. 사람의 검토·이해 속도는 그대로여서 잘못된 설계와 추상화가 더 쉽게 누적됨.

Solar Pro 4 - 에이전트 작업 특화 LLM

Solar Pro 4 - 에이전트 작업 특화 LLM

Upstage가 문서 읽기·도구 호출·코드 실행을 거쳐 Excel, Word, PPT 같은 실제 업무 파일을 생성하는 에이전트용 LLM을 공개함. Terminal-Bench v2.1 57점, GDPval-AA v2 39점 등 업무형 벤치마크 성능을 제시함.

Xirp - Spotify가 만든 조직 컨텍스트 기반 AI 코딩 환경

Xirp - Spotify가 만든 조직 컨텍스트 기반 AI 코딩 환경

AI 코딩 도구의 병목이 코드 생성이 아니라 조직 맥락 검색임을 지적. Slack 대화, 담당자 기억, 오래된 README, Confluence 등에 흩어진 정보를 찾아 에이전트가 운영상 올바른 결정을 내리도록 하는 환경을 다룸.

LLM Evals에 대해 알아야 할 모든 것

LLM Evals에 대해 알아야 할 모든 것

700명 넘는 엔지니어와 PM에게 AI 평가를 가르친 경험을 바탕으로 실무형 FAQ를 정리. 벤치마크 점수보다 실제 응답 품질을 어떻게 검증하고 평가 체계를 설계할지에 초점.

코드가 아니라 아이디어를 통제하라

코드가 아니라 아이디어를 통제하라

AI 시대의 프로그래머는 생성된 코드를 한 줄씩 검토하기보다 소프트웨어가 담아야 할 아이디어와 설계를 통제해야 한다고 주장. LLM은 국소 최적 코드 작성에는 강하지만 큰 설계에서는 한계가 있다고 봄.

OpenAI 윤리 책임자, 합류 1년도 안 돼 퇴사

OpenAI 윤리 책임자, 합류 1년도 안 돼 퇴사

OpenAI AI 윤리 책임자 Chloé Bakalar가 2025년 8월 합류 후 1년도 되지 않은 2026년 7월 퇴사함. 최근 안전 시스템 책임자 Johannes Heidecke와 최고 미래 책임자 Joshua Achiam도 회사를 떠난 것으로 전해짐.

AI가 코드를 쓰는 시대, antirez는 왜 다시 C로 만드는가

AI가 코드를 쓰는 시대, antirez는 왜 다시 C로 만드는가

Redis 창시자 antirez가 Apple Silicon용 멀티모달 추론 엔진 H3-metal을 C, Objective-C, Metal로 구현해 공개함. 범용 프레임워크 대신 하드웨어와 모델 요구에 맞춘 저수준 구현을 택한 사례.

Mark Zuckerberg, Meta의 개방형 모델 복귀와 함께 ‘폐쇄형’ AI 경쟁사 비판

Mark Zuckerberg, Meta의 개방형 모델 복귀와 함께 ‘폐쇄형’ AI 경쟁사 비판

Meta가 Muse Glimmer의 가중치를 공개하고 더 강력한 Muse Spark도 수주 내 공개하기로 하며 오픈 모델 전략으로 복귀. Mark Zuckerberg는 강력한 AI가 기업과 정부에 집중돼서는 안 된다고 강조하며 폐쇄형 경쟁사를 비판.

AI 제품의 가격을 책정하는 방법

AI 제품의 가격을 책정하는 방법

AI 제품은 토큰 비용이 사용량에 비례해 누적돼 기존 SaaS의 좌석 기반 과금보다 사용량·성과 기반 가격 모델이 중요해짐. AI 우선 기업의 총마진은 50~60% 수준으로 전통 SaaS보다 낮아 비용과 고객 가치의 균형 설계가 핵심임.

프로그래밍 언어가 코딩 에이전트의 토큰 효율과 정확성에 미치는 영향

프로그래밍 언어가 코딩 에이전트의 토큰 효율과 정확성에 미치는 영향

Zstd와 Pandoc 구현 평가에서 동적 언어가 항상 더 토큰 효율적이라는 가정이 재현되지 않음. 과제 난이도와 추론 노력에 따라 정확도, 비용, 시간 순위가 달라져 언어별 우열을 일반화하기 어려움.

OpenChamber - AI 코딩을 위한 에이전트 개발 환경

OpenChamber - AI 코딩을 위한 에이전트 개발 환경

목표 설정부터 다중 모델 실행, 코드 변경 검토, 앱 미리보기, GitHub 워크플로까지 한곳에 묶은 AI 코딩용 개발 환경이 소개됨. Session Goals와 Multi-run/Fusion 기능으로 여러 모델 결과를 비교·통합하며 작업을 이어갈 수 있음.

Needle 2 - 스마트폰·웨어러블·스마트홈·로봇을 위한 14MB 에이전틱 LLM

Needle 2 - 스마트폰·웨어러블·스마트홈·로봇을 위한 14MB 에이전틱 LLM

도구 호출·기기 제어·구조화 추출에 특화된 45M 파라미터 LLM. 전체 크기 14MB, 세션 RAM 최대 28MB로 경량 온디바이스 에이전트 용도에 맞춤.