Diffusion LLM 추론 속도 14배 높인 CDLM, 두 가지 병목을 동시에 푼 방법
Together.ai가 공개한 CDLM은 Diffusion Language Model의 추론 속도를 최대 14배 높이는 포스트 트레이닝 기법입니다. KV 캐시 문제와 과도한 정제 스텝, 두 가지 병목을 동시에 해결합니다.
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AI 에이전트 소셜 네트워크 Moltbook, 연구팀이 일주일 만에 1,000개 에이전트 장악한 방법
AI 에이전트 소셜 네트워크 Moltbook의 과장된 실체와 보안 취약점 분석. 연구팀이 일주일 만에 70개국 1,000개 에이전트를 조종한 실험 결과를 소개합니다.
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에이전트 AI 도입 실태, 800명 설문이 보여주는 4가지 역설
Docker가 전 세계 805명 설문으로 분석한 에이전트 AI 도입 실태. 높은 도입률 뒤에 숨겨진 MCP 보안 공백, 오케스트레이션 복잡성, 배포 표준 부재를 짚습니다.
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프롬프트 두 번 붙여넣기로 LLM 정확도 높이는 방법, Google 연구 결과
Google Research가 발견한 프롬프트 반복 기법. LLM에 같은 프롬프트를 두 번 입력하면 비용·지연 증가 없이 정확도가 오릅니다.
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GGML·llama.cpp, Hugging Face 합류, 로컬 추론 오픈소스 단일화
llama.cpp 제작팀 GGML이 Hugging Face에 합류. transformers와 llama.cpp 통합 가속화로 로컬 AI 오픈소스 생태계의 큰 변화를 소개합니다.
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다국어 LLM 안전장치의 허점, 영어엔 되고 파르시어엔 안 된다
AI 안전장치가 영어와 비영어권에서 36~53% 점수 차이를 보인다는 Mozilla 연구. 가드레일을 검사하는 도구마저 같은 편향을 가진 구조적 문제를 분석합니다.
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AI 생성 얼굴, 이제는 진짜보다 더 진짜 같다, UNSW·ANU 연구
UNSW·ANU 연구팀이 125명 실험으로 확인한 AI 얼굴 탐지의 한계. 일반인 정답률 50.7%, 전문가도 57%에 그친 이유와 ‘하이퍼 애버리지’ 현상을 소개합니다.
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AI 에이전트 스펙 작성, 2,500개 파일이 알려준 실패 패턴
GitHub 2,500개 에이전트 파일 분석이 밝힌 AI 에이전트 스펙 실패 패턴과 성공하는 스펙의 6가지 핵심 영역, 3계층 경계 설정 방법을 소개합니다.
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Claude Code Security 출시, 수십 년간 숨어있던 취약점 500개 찾아낸 방법
Anthropic이 AI 기반 코드 취약점 탐지 도구 Claude Code Security를 출시했습니다. 패턴 매칭을 넘어 추론 기반으로 작동하며, 수십 년간 숨어있던 취약점 500개를 이미 발견했습니다.
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AI가 코드를 10배 빠르게 짜도, 리뷰는 여전히 사람 몫인 이유
AI 코딩 도구가 빨라질수록 리뷰 병목과 방향 설계 문제가 생깁니다. 두 개발자의 실전 경험으로 보는 AI 시대 개발자의 역할.
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