AI 기술 분석
MCP Apps Extension: AI 대화에 인터랙티브 UI가 온다
MCP Apps Extension 제안 발표. AI 대화에 인터랙티브 UI를 표준화하는 확장 명세로, 커뮤니티 협업을 통해 생태계 분열을 방지합니다.
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TOON: LLM 토큰 비용 60% 줄이는 새로운 데이터 포맷
LLM 토큰 비용을 60% 줄이는 TOON 포맷 소개. JSON보다 효율적이면서 구조는 유지하는 새로운 데이터 표현 방식을 벤치마크와 함께 분석합니다.
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AI가 새로운 걸 배우면 옛날 기억을 잊는다: Google의 Nested Learning이 제시하는 해법
Google Research가 제시한 Nested Learning 패러다임. AI의 치명적 망각 문제를 해결하고 인간 뇌처럼 지속적으로 학습하는 AI를 향한 새로운 접근법을 소개합니다.
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AI 검열 자동 제거 도구 Heretic: 성능 손실 최소화하며 거부율 97%→3%로
명령어 한 줄로 AI의 안전 정렬을 제거하는 Heretic 도구. 기존 방식보다 6배 낮은 성능 손실로 거부율을 97%에서 3%로 낮춥니다.
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WhatsApp 메시지 하나로 AI 에이전트 해킹: MCP 공격 실제 시연
AI 에이전트와 WhatsApp을 연결하면 대화 내역이 유출될 수 있습니다. Invariant Labs의 실제 공격 시연으로 본 MCP 보안 취약점과 메시지 주입 공격.
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2025년 가장 많이 쓰인 AI 모델 TOP 10: HuggingFace 다운로드 순위
2025년 HuggingFace에서 가장 많이 다운로드된 오픈소스 AI 모델 TOP 10. 거대 모델 대신 효율적이고 실용적인 특화 모델들이 개발 현장을 주도하고 있습니다.
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데이터 고갈 시대의 해법: Diffusion 모델이 보여준 ‘크로스오버’ 현상
제한된 데이터로 학습 시 Diffusion 언어 모델이 기존 AR 모델보다 3배 효율적이라는 연구. 같은 데이터 반복 학습 시 나타나는 ‘크로스오버’ 현상을 소개합니다.
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AI 에이전트의 새로운 취약점: 구조화된 데이터로 AI를 조종하는 DSI 공격
AI 에이전트의 새로운 보안 위협 DSI(Data-Structure Injection)를 소개합니다. JSON, XML 같은 구조화된 데이터로 AI를 조종하는 공격 방식과 실제 랜섬웨어 생성 사례를 다룹니다.
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Google AI Mode가 웹을 읽는 두 가지 방법: browsing vs content_fetcher
Google AI Mode가 웹 콘텐츠를 수집하는 두 가지 방식—단일 페이지 분석(browsing)과 배치 처리(content_fetcher)—의 차이와 실무 활용법을 소개합니다.
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표준 LLM을 넘어서: 5가지 대안 아키텍처 둘러보기
GPT와 Claude를 넘어서는 5가지 대안 LLM 아키텍처 소개. Linear Attention으로 메모리 75% 절감, Diffusion으로 병렬 생성, 코드 실행을 시뮬레이션하는 Code World Model까지.
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