답변 하나만 있으면 프롬프트가 복원된다, IIT 봄베이·어도비의 역방향 모델
IIT 봄베이와 어도비 리서치가 출력 텍스트만으로 원본 프롬프트를 거의 그대로 복원하는 PTP를 공개했습니다. 가중치도 로짓도 필요 없고, 어떤 모델이 만든 글인지 몰라도 됩니다.
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2.78조 파라미터 모델이 램 8GB 노트북에서 돌아갔다
1.56TB짜리 Kimi K3 체크포인트를 램 8.24GB에서 돌린 C99 구현과, 활성 전문가만 NVMe에서 읽는 WARP 엔진. 메모리가 모델 크기의 상한이라는 전제가 흔들리고 있습니다.
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다음 단어가 아니라 다음 ‘세계’를 예측한다, 월드 모델의 부상
AI의 무게중심이 언어에서 ‘세계 예측’으로 옮겨갑니다. Genie 3와 V-JEPA 2의 서로 다른 접근, 그리고 벤치마크가 드러낸 물리 추론의 한계까지 짚습니다.
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에이전트 호출의 7%가 비용의 68%, 모델 라우팅으로 74% 아끼기
에이전트 호출 대부분은 최고 성능 모델이 필요 없습니다. LangChain의 측정 결과와 NeMo Switchyard 라우팅, 그리고 언제 이득인지 판단하는 공식을 정리합니다.
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암호화된 AI의 ‘속생각’을 통째로 빼냈다, 비밀번호까지 딸려 나왔다
연구팀이 주요 AI의 암호화된 추론 과정을 평문으로 복원했습니다. 세션을 넘어 이동하는 ‘속생각’과 거기서 발견된 비밀번호가 무엇을 뜻하는지 살펴봅니다.
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AI가 지우는 개발의 ‘중간 숙련층’, 코드는 늘고 아무도 이해 못 한다
AI가 코드 생산 속도를 끌어올리면서 검토·설계를 맡던 중간 숙련층이 흔들립니다. 코드베이스가 무너지는 현장과 ‘오케스트레이터’로 옮겨가는 개발자 역할을 짚습니다.
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일을 ‘배정’하면 알아서 끝내고 온다, Grok Bot이 그리는 AI 팀메이트
SpaceXAI가 상시 AI 에이전트 Grok Bot을 공개했습니다. 앱에 직접 로그인해 다단계 업무를 처리하는 ‘AI 동료’가 개인의 일하는 방식에 어떤 의미인지 살펴봅니다.
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압축이 곧 예측이다, LLM이 작동하는 원리를 압축으로 이해하기
파일을 줄이는 압축 프로그램과 문장을 이어 쓰는 LLM이 속으로는 똑같은 문제, 다음에 올 것을 예측하는 문제를 푼다는 관점. 더 나은 예측이 더 나은 압축이 되는 원리로 LLM이 어떻게 작동하는지를 비개발자도 이해하도록 풀어봅니다.
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코딩 에이전트엔 동적 언어가 토큰 효율적이라는 통념의 함정
동적 언어가 코딩 에이전트의 토큰을 덜 먹는다는 널리 퍼진 주장을 댄 루가 자체 실험으로 반박합니다. 사소한 벤치마크가 만든 착시라는 지적과, 실제 규모의 과제에서 언어별 토큰 순위가 무너지는 이유를 개발자 관점에서 정리했습니다.
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Claude 출력에 보이지 않는 워터마크가 박힌다, 무엇이 붙고 어떻게 확인하나
2026년 8월부터 새 Claude 모델이 생성하는 텍스트에 보이지 않는 워터마크가, 파일에는 서명된 출처 메타데이터가 전 제품에 걸립니다. 무엇이 박히고 편집하면 지워지는지, 검출 도구와 그 한계를 개인 사용자 관점에서 정리합니다.
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