AI가 스스로 해킹하고 복제한다, 측정조차 불가능해진 보안 위협
AI 에이전트가 스스로 해킹하고 자기복제에 성공, 1년 만에 성공률 6%→81%로 급등. METR은 Claude Mythos 측정 불능 선언, Palo Alto Networks는 공격 사이클 압축 경고.
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Thinking Machines 인터랙션 모델, AI와 대화하는 방식을 바꾸는 새로운 접근
Thinking Machines Lab의 인터랙션 모델 발표. 턴 방식 AI의 협업 병목을 해결하는 마이크로 턴 기반 실시간 멀티모달 구조를 소개합니다.
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앱에 AI를 붙이기 전에 물어야 할 것, “꼭 서버로 보내야 하나요?”
앱에 클라우드 AI를 기본값으로 붙이는 관성을 비판하고, Apple FoundationModels로 기기 내에서 AI를 처리하는 방식의 실익을 소개합니다.
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토큰맥싱 vs 컨텍스트맥싱, Uber가 4개월 만에 AI 예산을 소진하고 배운 것
Uber가 4개월 만에 연간 AI 예산을 소진한 사건으로 보는 tokenmaxxing 현상과 그 대안 개념 contextmaxxing. 토큰 소비량보다 컨텍스트 품질이 AI 도구 활용의 핵심임을 설명합니다.
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GM, IT 직원 600명 해고하고 AI 전문가로 교체한 이유
GM이 IT 직원 600명을 해고하고 AI 네이티브 개발자로 교체 중입니다. 대기업 AI 전환이 실제로 어떤 모습인지 보여주는 사례를 소개합니다.
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AI에게 전략 조언을 물었더니, 트렌드만 돌려받았다
LLM에 전략 조언을 요청한 실험 결과, 맥락과 무관하게 동일한 트렌디한 방향을 반복 추천하는 ‘트렌드슬롭’ 편향이 확인됐습니다. 프롬프트와 맥락 개선으로도 교정되지 않는 이 편향의 원인과 의미를 소개합니다.
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해커도 질렸다, AI 슬롭이 커뮤니티를 갉아먹는 방식
해커 포럼과 개발자 커뮤니티가 똑같이 AI 슬롭에 질려가고 있습니다. 두 공간에서 동시에 벌어지는 현상이 드러내는 것, 그리고 ‘AI로 만든 것’과 ‘AI가 만든 것’의 차이.
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LLM 추론 속도 3배 높인 DFlash, 구글 TPU에서 디퓨전 디코딩이 작동하는 방식
UCSD 연구팀이 블록 디퓨전 방식의 DFlash를 구글 TPU에 이식해 LLM 추론 속도를 평균 3.13배 향상시킨 방법과 그 의미를 소개합니다.
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AI 에이전트는 마케팅에 속지 않는다, 16,000번 시뮬레이션이 말하는 것
AI 쇼핑 에이전트 16,000회 시뮬레이션 결과, 희소성·카운트다운·취소선 할인 등 전통 마케팅 기법이 AI에게 통하지 않으며 별점과 가격만 일관되게 작동한다는 연구 소개.
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로컬 모델은 왜 5분 만에 포기하게 될까, 개발자가 진단한 구조적 문제
로컬 AI 모델이 호스팅 경험에 못 미치는 이유를 Flask 창시자 Armin Ronacher가 진단합니다. 파편화, 완성도 부재, 임계 질량 부족이 핵심이며, ds4.c로 해법을 실험 중입니다.
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