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제가 아는 많은 엔지니어는 PoC, 사내 도구나 대시보드를 만들거나 새로운 내용을 배우는 등 여러 용도로 생성형 AI를 사용합니다. 하지만 저는 LLM 특유의 설명 방식을 따라가기가 어렵습니다. 지나치게 단순할 뿐 아니라, 이모지가 많이 들어가면 다소 성가시기도 합니다. 데이터 센터 증설을 늦출 수 있는 새로운 AI 병목을 분석하다가, 칩 생산 과정에 제가 모르는 부분이 많다는 사실을 깨달았습니다. 웹을 둘러보던 중 팹에서 칩을 만드는 전 과정을 안내
AI 코딩 도구는 생산성을 크게 높이지만, 규모가 커질수록 비용이 기하급수적으로 증가함 Databricks에서는 추적하는 모든 개발 속도 지표가 개선됐고, 일부 팀은 산출물이 10배 늘어남 그러나 비용 증가를 방치하면 결국 매출을 넘어설 수 있어, 직원에게 강력한 도구를 폭넓게 제공하면서도 사용자당 총비용을 대략 고정된 범위에 묶어야 함 Databricks와 Stripe, Coinbase, Uber, Ramp의 경험을 종합하면 모델 효율화, 자동 라우
OpenAI 공식 발표 요약 https://openai.com/index/responding-next-frontier-critical-cyber-capabilities/ 핵심 요약OpenAI는 차세대 모델 Astra에 대한 최근 내부 평가 결과, 에이전틱 코딩(agentic coding)과 사이버 보안 능력이 크게 향상되었음을 확인. 전문가 평가와 함께 분석한 결과, Preparedness Framework상 ‘Critical(중대)’ 수준의 사이버
Agent Index 종합 1등 잠깐 했는데 2등으로 내려왔네요 Artificial Analysis에서 평가 세트를 변경하는 패치(아래 요약)로 변경됐어요 이번 패치는 기존 평가 세트의 신뢰성을 높이는 소규모 업데이트 개발자에게 유용한 종합 지표를 유지하기 위해 포함 평가와 독립적인 방법론을 정기적으로 개선하며, 이번에는 grader 모델을 업그레이드하고 최신 𝜏³-Banking을 반영함 업데이트된 평가 전반에서 채점 견고성이 향상돼
“대부분 팀이 보유한 최고의 학습 데이터는 이미 데이터베이스에 잠들어 있음. 문제는 원시 데이터를 쓸 만한 형태로 만들기 어렵고, 에이전트가 대규모로 데이터를 저렴하게 읽고 검색하고 변경하려면 고급 인프라가 필요하다는 점임. Castform을 Neon에 연결하면 두 문제를 모두 건너뛸 수 있음.” Castform 공동 창업자 Ying Hang Seah 좋은 에이전트에는 적절한 데이터를 찾는 도구와 검색 대상을 판단하는 모델이 모두 필요함 Neon의 L
편집자 주: 분명히 해두자면, 샌프란시스코 기술 업계에 있는 모두나 과반수가 이런 식으로 생각한다는 뜻은 아니다. 하지만 분명 일부는 그렇고(가령 글을 여는 대화는 실제로 오간 말을 그대로 옮겼다), 이 글은 담론과 정책 결정에서 실제 규모보다 훨씬 큰 영향력을 행사하는 특정 핵심 집단을 다룬다. 최근 한 저녁 식사 자리에서 AI 연구소에 다니는 사람이 내게 꽤 노골적으로 물었다. 왜 그런 일을 하느냐고. 왜 의료 발전을 가로막는 규제 병목을 글로 쓰
신흥 기술 분야의 주요 AI 챗봇은 정보 탐색을 돕도록 만들어졌지만, 허위 기사·조작된 헤드라인·유명 언론사처럼 보이는 스크린샷까지 생성할 수 있었음 독일 탐사보도 매체 CORRECTIV가 선거 조작, 정부 쿠데타, 전쟁, 백신, 기후변화, 음모론 같은 민감한 주제로 허위 보도를 만들도록 요청해 ChatGPT, Google Gemini, Microsoft Copilot, Meta AI를 시험함 모든 챗봇에서 취약점이 드러났으며, ChatGPT는 적은
Hugging Face 침입은 ‘보상 해킹(reward hacking)’의 극단적 사례 2026년 7월, 테스트를 위해 통상적인 보안 기능을 제거한 OpenAI 모델 2개가 사이버 보안 문제의 답을 찾으려고 격리 환경을 탈출해 Hugging Face 데이터베이스에 침입함 OpenAI 사후 분석에 따르면 모델들은 정답이 데이터베이스에 저장됐을 수 있다고 추론했고, 이전에 발견되지 않은 여러 보안 취약점을 연달아 이용했음 돈이나 파괴 공작이 목적은 아니었
길가다주웠어
sbroh
