BFS: 얼굴·머리·신체 교체용 LoRA 모음
BFS는 Qwen Image, Flux 2 Klein, Krea 2와 실험용 LTX-2에서 얼굴·머리·신체 교체를 지원하는 LoRA 모음입니다. 버전마다 맞는 기반 모델과 입력 순서, 프롬프트, 워크플로가 다르므로 해당 가이드를 확인해야 합니다.
최신기사
AI, 개발 도구, 오픈소스, 보안과 인프라의 변화와 이용 조건을 설명하는 최신 기사와 해설입니다.
ZenABM — AI 도구에서 LinkedIn 광고를 만들고 최적화·보고하기
ZenABM은 MCP 서버나 AI 에이전트 Zena를 통해 LinkedIn 광고 캠페인과 광고 세트를 만들고, 타기팅·입찰을 설정하며 성과를 보고하는 서비스입니다. 캠페인은 LinkedIn Campaign Manager에 초안으로 저장돼 담당자가 검토한 뒤 게시합니다.
월마트, 매장 내 AI 생성 안내문 금지
월마트가 AI 도구로 만든 매장 안내문과 포스터를 금지했습니다. 매장 표지물은 본사 공식 카탈로그에서 주문해야 하며, 승인된 대안이 없는 긴급한 업무상 필요가 있을 때만 사진 부서에 도움을 요청할 수 있습니다.
에이전트가 클립은 만들지만 편집은 못해 로컬 영상 작업공간을 만들었습니다
BeatDesign은 에이전트가 만든 영상과 사람이 편집한 결과물을 한 프로젝트에서 관리하는 로컬 영상 편집 도구입니다. 29개 MCP 도구로 에이전트가 작업을 이어가며, 기본 편집과 내보내기는 API 키 없이 사용할 수 있습니다.
사람의 코드 리뷰는 당분간 사라지지 않습니다
AI 에이전트가 개발 단계를 한 작업 흐름으로 압축해도, 코드 리뷰가 맡던 위험 관리와 책임까지 없어지지는 않습니다. 글은 에이전트의 반복 작업은 격리된 환경에서 끝내고, CI가 근거를 담은 리뷰 브리핑을 만들며, 담당자가 최종 승인하는 방식을 제안합니다.
LUCI Desktop — AI 에이전트가 화면 기록을 기억하게 합니다
LUCI Desktop은 화면 기록과 회의 녹취를 기기에 저장하고, Claude Code·Cursor·Codex 같은 AI 에이전트가 검색하도록 돕는 앱입니다. 앱별 커넥터 없이 과거 화면 맥락을 찾으며, 기록 보관 기간과 개인정보 설정을 제공합니다.
텍스트 분류 언어 모델의 역사 — BoW부터 Jev까지
Sebastian Raschka가 단어 빈도 기반 분류기부터 신경망과 트랜스포머를 거쳐 Jev에 이르는 텍스트 분류의 흐름을 정리합니다. Jev는 IMDb 테스트에서 정확도 96%대를 기록했으며, 저자는 넓은 작업 범위와 빠르고 저렴한 추론을 강점으로 꼽습니다. 다만 내부 구조와 학습법은 공개되지 않았습니다.
iFixAi — AI 에이전트의 정렬 문제를 찾는 독립 감사
iFixAi는 AI 에이전트가 업무 규칙과 권한을 지키는지 검사하는 독립 감사 서비스입니다. 69개 범주, 250개 이상의 검사 항목으로 레드팀 테스트와 운영·거버넌스 관점을 결합하고, 기업용 위험 보고서와 엔지니어가 조사할 증거를 제공합니다.
그다지 프로메테우스답지 않은
LLM이 코딩 비용을 크게 낮췄다는 주장만으로 개발의 병목이 사라지지는 않습니다. 글은 DHH의 Rails World 기조연설을 비판적으로 검토하며, 코드 작성 뒤에 남는 배포·유지보수·회귀 방지와 새로운 아이디어의 희소성을 짚습니다.
코딩 에이전트 시대에도 코드 리뷰가 필요할까요?
코딩 에이전트가 구현과 테스트를 맡아도 검증과 책임은 사라지지 않습니다. 작성자 본인의 검토를 소유권의 기준으로 삼되, 위험도에 따라 아키텍처 제약·자동 검사·전문 에이전트·동료 리뷰를 조합하자는 제안입니다.
MiniMax H3 캐릭터 교체 LoRA — 장면 보존을 목표로 한 실험 어댑터
Akatz Labs가 MiniMax H3용으로 학습한 캐릭터 교체 LoRA를 공개했습니다. 배경 보존은 기본 모델보다 나은 경우가 있었지만 긴 영상의 움직임과 표정, 장면 전환은 불안정하며, 라이선스의 표준 허용 지역에서 한국이 제외됩니다.
ChatGPT Pro 500 요금제 출시
OpenAI가 월 500달러짜리 ChatGPT Pro 500 요금제를 내놓고, Pro 200 신규 가입도 다시 받습니다. Pro 500에서만 Astra Ultrafast를 쓸 수 있으며, 기존 Pro 200 가입자의 사용량 혜택은 일정 기간 뒤 줄어듭니다.
DeepSeek Harness 앱 공개
DeepSeek Harness는 플러그인으로 도구와 인터페이스를 확장하는 오픈소스 AI 작업 환경입니다. 채팅으로 플러그인을 만들고, 문서·스프레드시트·코드를 다루며, 예약 작업과 실행 추적 기능도 제공합니다. 현재 프리뷰 단계입니다.
AI로 2035년까지 미국 노동자 1,100만 명이 새 직업 찾아야 할 수도
McKinsey는 자동화와 AI 도입으로 2035년까지 미국 노동자 1,100만 명이 직종을 바꿔야 할 수 있다고 추산합니다. 일자리는 전체적으로 늘어날 수 있지만, 노동자들이 새 직종으로 옮기는 과정과 이를 뒷받침할 지원이 과제로 남습니다.
Jeeves: 추론을 더한 Jev 계열 의사결정 모델
Jeeves는 Qwen3.5-9B에 추론과 선택지 점수화 기능을 더해, 확률을 출력하는 Jev 호환 의사결정 모델로 만든 오픈소스 프로젝트입니다. 공개 JevBench에서 Jev보다 높은 정확도를 기록했지만, 추론을 켜면 중앙값 지연 시간이 3.3초이고 p90은 17.1초입니다.
코드 리뷰는 권한 경계가 아닙니다
AI가 생성한 코드의 안전성을 코드 리뷰와 테스트에만 맡기면, 코드가 실제로 행사할 권한은 통제하지 못합니다. 글쓴이는 최소 권한(capability-based security)을 적용한 실험으로 권한을 런타임에서 제한하는 방법과 자동 권한 발견 방식의 한계를 보여줍니다.
Livenerf: Opus 5.5 성능 저하 여부를 매일 측정합니다
Livenerf는 모델 출시 뒤 성능이 조용히 낮아지는지 확인하려고 Claude Opus 5.5를 30일간 추적하는 벤치마크입니다. 고정한 질문과 채점기, 사전 등록한 통계 기준을 사용해 일화 대신 성능·출력 토큰 변화를 측정합니다.
AI가 개발 속도를 높여줍니다. 하지만 실력을 떨어뜨리게 두고 싶지는 않습니다
AI는 조사와 디버깅, 코드 작성 속도를 높여주지만, 개발자가 직접 기억하고 추론하는 과정까지 대신하면 학습과 실력이 약해질 수 있습니다. 글쓴이는 AI 사용을 줄이기보다 먼저 가설을 세우고, 설명을 요청하고, 생성된 코드를 직접 이해하는 습관으로 생산성과 학습을 함께 지키자고 제안합니다.
Anthropic이 GLM을 위한 최고의 광고를 내놨습니다
Anthropic은 Zhipu AI의 오픈 웨이트 모델 GLM-5.3이 취약점 탐색과 익스플로잇 개발에서 자사 Mythos Preview에 가까운 성능을 보였으며, 안전장치도 쉽게 우회할 수 있다고 주장합니다. Reddit에서는 보안 위험보다 Anthropic의 경쟁 모델 홍보에 가깝다는 반응과, 방어에도 쓸 수 있는 모델을 제한해선 안 된다는 의견이 맞섰습니다.
자신감 있는 답변이 정확한 답변은 아닙니다 — AI 환각이 생기는 방식
AI 환각은 모델이 사실을 확인하고 거짓말을 택한 결과가 아니라, 다음에 올 가능성이 높은 토큰을 생성하는 과정에서 생기는 오류입니다. 글은 환각이 잦은 상황과 RAG의 한계를 설명하고, 제품에 출처·수정 기능을 제공하는 등 대응 방법을 제안합니다.