AI 기술 분석
전문가 12.5%만 써도 성능 그대로, Ai2의 새로운 MoE 학습법 EMO
Ai2와 UC Berkeley가 발표한 EMO는 문서 경계를 학습 신호로 활용해 전문가들이 도메인별로 특화되게 만드는 MoE 학습 방식입니다. 전문가 12.5%만으로도 성능 손실 3% 이내를 달성했습니다.
Written by
이미지 생성 단계 40→4로, Qwen Image 2.0의 압축과 증류 전략
알리바바 Qwen-Image-2.0 기술 분석. 파라미터는 20B→7B로 줄었는데 성능은 올랐습니다. VAE 압축률 2배 개선과 생성 단계 40→4로 줄인 증류 전략을 소개합니다.
Written by
GPT-5도 모르는 마지막 20%, 도메인 특화 검색 에이전트의 등장
기존 검색 스택의 한계와 에이전트 기반 검색으로의 전환을 소개합니다. GPT-5가 채우지 못하는 도메인 특수성과, 이를 해결할 특화 소형 모델의 등장을 정리했습니다.
Written by
저장소 클론 한 번으로 GitHub 토큰을 빼가는 악성 Claude Code 스킬
Claude Code 스킬의 동적 컨텍스트 기능이 AI 모델의 보안 판단을 우회하는 공격 경로가 될 수 있다는 Datadog 보안 연구. 저장소 클론만으로 악성 스킬이 주입되는 공급망 위협을 분석합니다.
Written by
Meta AI 인코그니토 채팅, 서버에 기록 안 남는 AI 대화의 기술 원리
Meta가 WhatsApp에 출시한 인코그니토 채팅의 기술 원리 소개. TEE·OHTTP·RA-TLS로 Meta조차 대화를 볼 수 없는 구조가 어떻게 작동하는지 분석합니다.
Written by
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.
Written by
Gemma 4 추론 속도 3배 높인 MTP 드래프터, 작동 원리는
Google이 Gemma 4에 MTP 드래프터를 추가해 품질 손실 없이 최대 3배 추론 속도를 달성했습니다. Speculative Decoding의 작동 원리와 개발자에게 갖는 의미를 설명합니다.
Written by
LLM이 문서에서 스스로 공부하는 법, Ctx2Skill 멀티에이전트 프레임워크
LLM이 전문 문서에서 스킬을 자동 추출·진화시키는 Ctx2Skill 프레임워크 소개. 파인튜닝 없이 어떤 모델에도 적용 가능한 멀티에이전트 셀프플레이 방식을 다룹니다.
Written by
Claude가 말 안 한 생각을 읽는다, Anthropic의 NLA 해석 기술
Anthropic이 Claude의 내부 활성화를 자연어로 변환하는 NLA 기술을 공개했습니다. Claude가 말하지 않은 생각과 숨겨진 동기를 읽어내는 새로운 AI 감사 도구입니다.
Written by
Claude Code가 캐시 적중률에 SEV를 선언하는 이유, 프롬프트 캐싱 설계법
Claude Code 팀이 공유한 프롬프트 캐싱 설계 원칙. 캐시 적중률을 업타임처럼 관리하는 이유와, 도구 설계·모델 전환·Compaction에서 캐시를 보호하는 방법을 설명합니다.
Written by
