AI 기술 분석
AI 에이전트 명령 승인, 사람은 위협 3건 중 1건을 놓쳤다
코딩 에이전트의 명령을 사람이 승인하는 방식, 정말 안전한 걸까요. 4만 판 40만 건의 판단을 모아보니 위협 3건 중 1건이 그대로 통과했습니다. npm run 뒤에 숨긴 코드가 왜 두 배로 잘 먹히는지, 그리고 Zed가 샌드박싱을 기본값으로 켠 이유를 짚었습니다.
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하네스가 스스로를 고치기 시작했다, 자기개선 루프의 현재 좌표
에이전트를 개선한다는 건 지금까지 사람이 프롬프트와 도구를 손보는 일이었습니다. 그런데 최근 나온 하네스들은 그 손보는 일 자체를 에이전트에게 넘기죠. 1965년 재귀적 자기개선 개념이 어떻게 2026년의 코딩 하네스 설계로 내려왔는지, 그리고 자기진화가 왜 아직 출렁이는지 함께 짚었습니다.
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LLM은 왜 50년 된 알고리즘에마저 지는가, 표 데이터의 숨은 변수
SQL도 짜고 대학원 시험도 통과하는 LLM이 유독 엑셀 표 예측에서는 50년 전 알고리즘에 집니다. 연구진이 5가지 가설을 하나씩 검증한 끝에 찾아낸 진짜 원인은 데이터의 노이즈도, 형식도 아니었습니다.
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MiniMax H3 오픈웨이트 공개, 2K 영상과 스테레오 사운드가 한 번에 나온다
대사와 효과음이 그림과 같은 패스에서 나오는 2K 영상 모델이 오픈웨이트로 풀렸습니다. 전체 정밀도로 123.6GB인 이 모델이 RTX 3060에서 돌아가게 된 건 파라미터 40%를 룩업 테이블로 바꾼 덕이었죠. MiniMax H3가 무엇이고 어디까지 확인됐는지 정리했습니다.
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같은 모델인데 결과가 다르다, DeepSeek V4 Flash가 보여준 추론 강도의 힘
DeepSeek V4 Flash 0731이 지능 대비 비용에서 독보적 위치를 차지했습니다. 그런데 벤치마크 개선의 실체와, 같은 모델도 추론 강도 설정에 따라 결과가 크게 갈린다는 사이먼 윌리슨의 실험을 함께 짚어봅니다.
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AI 추론 과정의 절반을 지워도 답은 그대로 나온다
AI가 답을 내기 전 보여주는 “생각의 사슬” 중 상당수는 실제 답변과 인과관계가 없다는 연구 결과가 나왔습니다. 절반을 지워도 성능이 유지된다는 실험을 통해, AI 추론 과정을 얼마나 믿어야 할지 짚어봅니다.
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AI 에이전트의 기억, 하나가 아니라 다섯 겹으로 나뉜다
왜 어떤 AI 비서는 어제 얘기한 걸 까먹고, 어떤 건 몇 달 전 대화까지 기억할까요. AI 교육자 비노드 추가니가 정리한 에이전트 기억의 5가지 아키텍처 패턴으로, “기억”이라는 한 단어 안에 실은 전혀 다른 다섯 가지 구조가 섞여 있다는 걸 풀어봅니다.
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에이전트 하네스 논쟁, 덜어낼수록 좋아지는 이유
“하네스는 덜어낼수록 좋은가, 그 자체로 가치가 있는가.” AI 업계에서 답이 갈리던 이 질문에 실마리가 나왔습니다. 하네스를 둘로 나눠 보면 두 주장이 동시에 맞을 수 있다는 설명과, 실제로 지시문을 걷어내자 성능은 그대로에 비용만 줄어든 LangChain의 실험 결과를 함께 살펴봅니다.
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AI가 답변에 붙이는 확신도 90%, 사실은 아무 근거가 없다
AI 답변에 붙는 확신도 점수는 왜 근거가 없을까요. 모델이 자기 확신을 정량화할 수 없는 이유와, 실제로는 정확성을 대신 묻는 질문일 뿐이라는 점을 짚어봅니다.
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5분마다 이메일로 지시받는 가짜 에이전트, AgentForger가 보여준 새로운 위협
평범해 보이는 링크 하나를 클릭했을 뿐인데, 회사 안에는 이미 자율 에이전트가 만들어져 있었습니다. 새 동의창도, 이상한 화면도 없었죠. Zenity Labs가 밝힌 ChatGPT Workspace Agents의 허점, AgentForger가 조직의 신뢰 경계를 어떻게 뚫었는지 살펴봅니다.
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