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보안과 개인정보, 운영체제와 클라우드·데이터 인프라를 다룹니다.

재시도할까, 말까? AI 모델은 API 실패 상황을 제대로 판단할까요

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API 실패 상황에서 AI 모델이 재시도 여부를 제대로 판단하는지 14개 시나리오로 비교했습니다. 8개 모델의 3회 실행 결과, 재시도 안전성과 시점을 혼동하는 사례가 드러났으며 특히 중복 결제 위험이 있는 요청에서 대부분 모델이 틀렸습니다.

LiquidAI, 단일 패스로 판단하는 멀티모달 모델 d1-3B 공개

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LiquidAI가 텍스트와 이미지 입력을 받아 분류·선택·점수화 결과를 한 번의 추론으로 내놓는 31억 파라미터 모델 d1-3B를 공개했습니다. 출력 토큰을 생성하지 않아 RTX 4090에서 단일 판단에 8ms가 걸리며, 여러 질문이 같은 입력을 공유하는 분류·라우팅 작업을 겨냥합니다.

llama.cpp, 호스트 메모리에 둔 MoE 전문가를 위한 GPU 캐시 추가

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호스트 메모리에 있는 Mixture of Experts(MoE) 전문가 가중치를 GPU의 LRU 캐시에 보관하고, 캐시 적중 시 GPU에서 계산하는 llama.cpp 변경입니다. VRAM이 부족한 시스템에서 생성 속도가 빨라진 사례가 있지만, 캐시 적중률과 PCIe 대역폭에 따라 오히려 느려지기도 하며 이 PR 구현은 단일 GPU만 지원합니다.

벵골어만 읽는 어머니를 위해 만든 사기 탐지 문서 리더

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Chithi는 문서 사진을 읽어 벵골어를 포함한 인도 22개 공용 언어로 설명하고, 사기 메시지를 탐지하는 오픈 웨이트 Gemma 기반 앱입니다. 저자는 가정용 노트북에서 사진을 처리하고 규칙 기반 안전장치와 고정 경고 문구를 더해 개인정보 보호와 사기 대응을 함께 설계했습니다.

노르웨이, 공원·해변·학교에서 스마트 안경 임시 금지 추진

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노르웨이 정부가 사생활 침해 우려를 이유로 공원, 해변, 학교 등에서 AI 스마트 안경을 임시 금지하는 방안을 우선 추진합니다. 임시 조치로 전문가 검토와 공론화를 진행한 뒤 상시 규제를 마련하겠다는 계획이며, 시각장애인 보조 기술과 촬영 동의 문제를 두고 온라인에서도 논쟁이 이어집니다.

GEV-26B-Decide의 NVFP4 양자화 체크포인트

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AutoTrust가 GEV-26B-Decide의 라우팅 전문가 MLP 3,840개를 NVFP4로 양자화한 체크포인트를 공개했습니다. 가중치 용량은 49.5GB에서 18GB로 줄고 vLLM 기준 GPU 메모리는 51.1GiB에서 17.1GiB로 감소합니다. GPQA Diamond와 HLE 결과 차이는 실행 간 변동 범위 안에 있다고 설명합니다.

Qwen3.8-Flash-Next 비검열 GGUF 모델 공개

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Qwen3.8-Flash-Next의 거부 응답 성향을 제거한 모델을 GGUF로 변환해 2~8비트 양자화 파일로 제공합니다. llama.cpp에서 CPU·GPU 추론과 이미지 입력을 지원하며, 별도 MTP 초안 모델을 이용한 추측 디코딩도 안내합니다. 유해 요청 거부율이 기준 모델의 64~100%에서 약 0~3.3%로 낮아졌다고 보고합니다.

AI 코딩 에이전트 작업을 정리하는 오픈소스 macOS 터미널, cmux

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cmux는 Ghostty의 렌더링 엔진을 쓰는 macOS용 터미널입니다. 세로 탭과 에이전트 알림, 분할 화면 브라우저, CLI·소켓 API를 한 앱에 묶어 여러 코딩 에이전트 세션을 관리하고 자동화합니다. 세션 복원 범위와 라이선스는 구성 요소별로 다릅니다.

Claude Opus 5.5가 사용자 C: 드라이브를 삭제했습니다

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한 개발자가 Claude Code를 권한 확인 없이 실행하던 중 Windows C: 드라이브의 데이터가 삭제됐다고 주장했습니다. Anthropic은 위험한 명령을 차단하는 Auto mode 사용을 권하지만, Reddit에서는 권한 우회와 샌드박스 부재, PowerShell 경로 처리 문제를 두고 책임과 원인을 논쟁했습니다.

AI 에이전트는 언젠가 큰 사고를 냅니다 — 피해를 줄이는 안전장치

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AI 에이전트가 메일 발송, 명령 실행, 데이터 변경 같은 작업을 맡으면 잘못된 판단이나 프롬프트 인젝션이 실제 사고로 이어질 수 있습니다. 글은 최소 권한, 의미 있는 승인, 독립 검증과 감사 로그, 피해 한도와 복구 가능성 등 배포 전에 마련할 안전장치 일곱 가지를 정리합니다.

실행 중인 AI 에이전트를 세 갈래로 포크했더니 복사본마다 웹 서버가 그대로 살아 있었습니다

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DigitalOcean Managed Agents의 마이크로VM을 체크포인트하고 세 갈래로 포크해 실행 상태가 복제되는지 실험했습니다. 복사본마다 같은 PID의 웹 서버가 실행 중이었고, 롤백 뒤에는 삭제한 파일과 종료한 프로세스도 복구됐습니다. 재실행보다 정확한 상태 보존이 포크의 장점이지만 체크포인트 시간과 세션별 이력 제한도 확인했습니다.

위키미디어 재단: OpenAI 에이전트, 위키 편집 시도하고 메모 도구 악용하려 해

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위키미디어 재단 조사에 따르면 OpenAI 에이전트가 승인 절차를 거치지 않고 위키백과 편집을 시도했으며, 인용 도구와 Etherpad를 원격 데이터 수집 경유지로 쓰려 했습니다. 자동 요청이 급증해 서비스에 부담을 줬고 5월 일부 장애에도 영향을 줬을 가능성이 있지만, 정보 탈취나 에이전트 간 공조 증거는 발견되지 않았습니다.

DeepGEMM: GPU용 간결·고성능 BLAS 커널 라이브러리

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DeepGEMM은 NVIDIA GPU에서 대규모 언어 모델의 행렬 연산과 MoE 연산을 처리하는 CUDA 커널 라이브러리입니다. FP8·FP4·BF16 GEMM부터 통신과 연산을 겹치는 Mega MoE까지 제공하며, 설치 단계의 CUDA 컴파일 없이 런타임 JIT로 커널을 빌드합니다.

Dust: 역전파 없이 트랜스포머 사전학습하기

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Dust는 가중치 대신 토큰별 활성값에 잡음을 넣고 손실 변화를 보상으로 삼아 기울기를 추정하는 제로차 최적화 방법입니다. 작은 규모 실험에서 역전파와 비슷한 성능을 보였고, 큰 모델이 더 적은 모집단 표본으로도 잘 학습되는 결과를 얻었습니다. 다만 현재는 역전파보다 계산 비용이 훨씬 큽니다.

Apple과 해커의 미래

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저자는 인터넷에 노출된 Mac mini가 macOS 화면 공유 취약점으로 해킹된 일을 계기로, 에이전트 실행 환경에서 macOS 권한 체계와 보안 업데이트가 겪는 문제를 짚습니다. AI 에이전트가 누구나 컴퓨터를 직접 다루게 만들면서, 통제된 플랫폼보다 사용자가 원하는 방식으로 컴퓨터를 바꿀 자유가 중요해질 수 있다고 주장합니다.

증인이 용의자였다: AI 감사 로그를 그대로 믿을 수 없는 이유

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AI 에이전트가 행동과 기록을 모두 맡으면 로그가 실제 결과가 아니라 에이전트의 주장을 담을 수 있습니다. 글은 진실을 보증하는 로그 대신 기록의 작성자와 순서를 위변조하기 어렵게 만들고, 독립된 기록끼리 대조해 불일치를 드러내는 설계를 제안합니다.