Claude Code의 effort level과 모델 선택 가이드
Claude Code에서 모델은 고정된 가중치와 전반적인 능력 범위를, effort level은 파일 탐색·도구 호출·검증·추론에 투입할 작업량을 결정합니다. Anthropic은 기본 설정에서 시작한 뒤, 문제가 어려워 지식이 부족하면 더 큰 모델을, 실행이 불충분하면 더 높은 effort를 선택하라고 안내합니다.
최신기사
AI, 개발 도구, 오픈소스, 보안과 인프라의 변화와 이용 조건을 설명하는 최신 기사와 해설입니다.
합참의장, 미군은 자율 시스템에 ‘사냥당할’ 상황에 대비해야 한다고 강조
미 합참의장 댄 케인은 AI 드론과 자율 시스템이 전장을 바꾸고 있다며, 미군이 실시간 추적·전자전·자율 공격이 결합된 환경에서 작전할 준비를 해야 한다고 말했습니다. 우크라이나 전쟁과 오만 인근 구조 작전을 사례로 들며 AI와 무인 시스템의 실전 적용을 설명했습니다.
일본 게임 개발자의 거의 86%가 업무에 AI 사용 — 2025년 51%에서 급증
CESA 조사에서 일본 게임 개발자의 85.8%가 생성형 AI를 게임 개발 과정에 사용한다고 답했습니다. 활용 영역은 디버깅·오류 수정·자동 테스트 등 반복 업무에 집중됐으며, 창작과 최종 판단은 인간이 맡는 것으로 나타났습니다.
빅테크는 데이터센터를 짓기 위해 원주민 조약상의 권리를 짓밟고 있습니다
Oracle, OpenAI, Amazon, Microsoft, Google의 데이터센터 개발 과정에서 원주민 부족과의 사전 협의 및 동의가 어떻게 다뤄지는지 법적·사례별로 추적합니다. 기업의 ESG와 지역사회 참여가 조약과 연방정부의 신탁 의무를 대신할 수 없으며, 데이터센터 건설의 책임이 인프라 사업자와 임차 기업 사이에서 분산되고 있다고 지적합니다.
LLM 보안 제품의 전체 영업 루프를 AI 에이전트에 30일 맡겨봤습니다 — 실제로 망가진 것들
LLM 레드팀 스캐너의 마케팅, DM 응답, 결제, 제품 전달을 AI 에이전트가 30일간 사람 개입 없이 수행했습니다. 에이전트 트래픽은 많았지만 결제액은 주로 사람이 만들었고, 가장 큰 문제는 결제 재시도·스팸보다 광고와 실제 산출물 사이의 버전 불일치였습니다.
Microsoft 이사: AI 스크래핑은 ‘인류 역사상 가장 큰 노동의 도둑질’
뉴욕타임스와 OpenAI·Microsoft의 저작권 소송에서 양사의 내부 문서와 증언이 공개되면서, AI 학습용 스크래핑이 콘텐츠 산업의 시장을 잠식할 수 있다는 우려가 드러났습니다. Microsoft 내부에서는 Copilot이 뉴욕타임스의 클릭률을 Bing 검색보다 최대 93% 낮췄다는 분석도 나왔습니다.
6개월 동안 AI에게 테스트를 작성하게 해봤습니다 — 실제 프로덕션에서 살아남은 것들
AI는 테스트 코드의 보일러플레이트와 버그 재현용 골격을 빠르게 만드는 데 효과적이지만, 중요한 실패 시나리오와 올바른 검증 조건까지 찾아주지는 못합니다. 작성자는 Playwright와 Flutter 테스트 경험을 바탕으로 AI 생성 테스트의 한계와 사람이 반드시 맡아야 할 역할을 설명합니다.
DraftKings는 어떻게 가장 많이 잃을 가능성이 높은 도박꾼을 AI로 겨냥하는가 — 베팅 인센티브 대상을 정하는 데이터 과학, 중독 위험 이용자 보호에는 같은 기술을 쓰지 않았습니다
DraftKings는 고객의 베팅 기록으로 프로모션에 반응해 더 많이 잃을 가능성이 높은 이용자를 점수화하고, 이들에게 무료 베팅과 보너스를 집중해 왔습니다. 반면 전직 직원들은 도박 중독 위험을 예측하고 보호하기 위한 유사한 기술 도입 시도는 중단되거나 무산됐다고 말합니다.
jev(TypeSafe의 System One 모델)로 2048을 플레이해 보기
jev-1.13.0에 2048 보드와 이동 선택지를 입력해 네 가지 프롬프트 구성을 비교했습니다. 보드만 제공하면 무작위 이동과 비슷했으며, 각 이동 후 보드와 점수까지 제공했을 때 중앙값 2,494점으로 가장 나은 결과를 보였습니다. 다만 게임 수가 적고 결과 편차가 커 추가 검증이 필요합니다.
AI 코딩 에이전트는 자신이 여는 저장소의 공격을 받을 수 있습니다
AI 코딩 에이전트는 저장소 파일만 읽는 것이 아니라 Git 명령, 설정, 스크립트, 에이전트 지침까지 실행하거나 해석할 수 있습니다. GitSpawn 사례처럼 악성 Git 설정과 프롬프트 인젝션이 에이전트의 권한을 악용할 수 있으므로, 신뢰하지 않는 저장소는 격리 환경에서 검토하고 자격 증명은 최소한으로 제공해야 합니다.
모든 곳의 보안을 고칠 수 있는 시간은 1년입니다
저렴하고 로컬에서 실행할 수 있으며 악성 행위를 거부하지 않는 AI 모델이 실제 취약점 탐색과 익스플로잇 작성에 활용될 수 있다는 경고입니다. 글은 공격 모델이 대중화되기 전에 보안 패치의 배포·백포트·검증 체계를 정비하고, 샌드박싱과 최소 권한, 공급망 보안을 강화해야 한다고 주장합니다.
첫 AI 심사관 인터뷰 — 대체 무엇이 잘못될 수 있을까요?
AI의 도움으로 금융 의사결정 도구를 만든 뒤 AI 심사관의 기술 인터뷰를 받은 참가자의 회고입니다. 구현 세부사항과 검증 한계를 설명하지 못했던 경험을 통해, AI-assisted 개발에서도 설계·코드·실패 조건을 직접 이해하고 설명하는 능력이 중요하다는 점을 보여줍니다.
Brood War Bench — 에이전트는 스타크래프트를 어디까지 플레이할 수 있나
Brood War를 에이전트만으로 플레이하게 만든 환경에서 19개 모델·추론 설정을 라운드 로빈 방식으로 대결시켰습니다. Codex Astra가 18승 무패로 1위를 차지했지만, 모든 모델은 여전히 초보자 수준을 넘지 못했습니다.
Flock으로도 부족했나 — 댈러스, 쓰레기 수거 차량의 AI 카메라로 주택을 촬영해 57건의 소환장 발부
댈러스가 쓰레기 수거 차량에 장착한 AI 카메라로 주택을 촬영하고 ‘황폐화 점수(blight score)’를 매겨 규정 위반 단속 우선순위를 정하고 있습니다. 4개월 동안 2만 1,000개 주소가 표시됐고 34개 부동산에 57건의 소환장이 발부됐지만, 오인 탐지와 저소득층 부담, 모호한 안내문이 논란이 되고 있습니다.
AI는 엘리트의 범죄 행각입니다
이 글은 AI에 새로운 규제 기관을 추가하는 것보다, 이미 존재하는 소비자보호·반독점·사이버보안 법률을 거대 기업에 실제로 적용하는 일이 먼저라고 주장합니다. FTC의 AI 관련 조치와 그 후퇴, 저작권 침해 의혹을 사례로 들어 규제 실패의 핵심이 법의 부재가 아니라 권력자에게 법을 집행하지 않는 데 있다고 분석합니다.
AI에게 글쓰기를 맡기면 안 되는 거의 모든 이유
에릭 그루네월드는 글쓰기가 단순한 표현 작업이 아니라 사고와 검증의 과정이므로, 실질적인 글을 AI로 작성하지 말아야 한다고 주장합니다. AI가 만드는 문장은 그럴듯하지만 모호하고 미묘하게 틀리기 쉬우며, 공개 시 독자와의 암묵적 신뢰를 훼손할 수 있다고 설명합니다.
두 낯선 사람이 제 댓글에서 에이전트 위임 프로토콜을 만들었습니다 — 그래도 규제자가 필요합니다
AI 에이전트의 권한을 만료 시간만으로 관리하는 방식의 한계를 짚고, 작업마다 단일 사용 위임을 발급·소진하며 타임아웃과 재시도를 펜싱하는 프로토콜 논의를 설명합니다. 결국 지연 메시지를 차단할 보존 기간은 기술만으로 정할 수 없으며, 명시적인 소유자와 변경 절차가 필요하다고 주장합니다.
YuE2-3B용 실시간 오디오 토크나이저와 디코더 LoRA — 실제 녹음 기반 음악 생성·커버 도구
YuE2-3B에 포함되지 않은 오디오→시맨틱 토큰 인코더와 실제 녹음에 맞춘 NAR 디코더 LoRA를 제공하는 Hugging Face 저장소입니다. 자체 녹음 토큰화, 아티스트별 AR LoRA 학습, 음악 생성과 커버 제작을 지원하며 v4부터 v9까지의 학습 방식과 평가 수치도 함께 공개합니다.
AI에게 계산을 맡기지 않는 포트폴리오 분석 도구를 만들었습니다 — Asterisk
Asterisk는 개인 투자자가 기관 수준의 포트폴리오 위험 분석을 이용할 수 있도록 만든 도구입니다. VaR·포트폴리오 최적화·팩터 모델 분석은 결정론적 수학으로 처리하고, AI는 결과를 자연어로 설명하는 역할만 맡습니다.
yynxxxxx/Codex-X — OpenAI Codex 데스크톱·CLI를 위한 시각형 관리 도구
Codex-X는 OpenAI Codex 데스크톱과 Codex CLI에서 흩어지기 쉬운 Prompt, Provider/API, Session, Skills/MCP, TOML 설정을 하나의 크로스플랫폼 UI로 관리하는 오픈소스 도구입니다. Prompt의 추가·교체, Provider 전환, 세션 동기화·삭제, Token 사용량 확인과 설정 백업을 제공하며 Tauri 2, React, TypeScript, Rust, SQLite로 구성됩니다.