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AI 뉴스와 코딩 에이전트, LLM, AI 인프라의 변화를 기록합니다.
30명 물리 AI 팀, Mistral이 고른 산업 에이전트의 좁은 길
Mistral의 Emmi AI 인수는 LLM 경쟁이 물리 시뮬레이션, CAD/CAE, 제조 R&D 에이전트로 내려가는 신호입니다.
93% 승인 피로, Claude 격리가 보여준 에이전트 보안의 새 기준
Anthropic의 Claude containment 공개는 에이전트 보안의 중심이 프롬프트 방어에서 환경 격리와 폭발 반경 관리로 옮겨가고 있음을 보여줍니다.
LLM 추론 90% 병목, CUDA 13.3의 새 튜닝 레버
NVIDIA CUDA 13.3은 CompileIQ와 CUDA Python 1.0으로 LLM 추론 비용의 낮은 계층인 커널과 컴파일러 병목을 겨냥합니다.
100개 모델이 Pixel TPU로 간다, 온디바이스 AI의 좁은 문
Google Tensor SDK Beta는 Pixel 10 TPU를 LiteRT와 100개 이상 모델 정원으로 열며 온디바이스 AI 배포 병목을 겨냥합니다.
문서 클릭이 사라진다, 에이전트 GTM의 새 추적층
Reo.Dev의 Agent Intent Gateway는 개발자 제품 평가가 문서 클릭에서 AI 에이전트와 MCP 질의로 이동했음을 보여줍니다.
28일 뒤 사라지는 기억, Copilot 메모리 통제의 새 단위
GitHub Copilot Memory 업데이트는 코딩 에이전트의 장기 기억을 저장소, 사용자, CLI, 삭제 정책으로 나누기 시작했습니다.
조직별 모델 규칙, Copilot 비용 통제권의 새 단위
GitHub Copilot targeted model rules 공개 프리뷰는 코딩 에이전트 모델 선택을 개인 피커에서 조직별 운영 정책으로 옮깁니다.
안전 경고는 클라우드를 기다리지 않는다, 달리는 에이전트의 조건
Google DeepMind Running Guide agent는 물리 세계 에이전트의 핵심이 모델 성능보다 지연 시간, 온디바이스 안전, 검증에 있음을 보여줍니다.
LLM도 잠이 필요하다, 긴 문맥 병목을 우회한 빠른 가중치
Language Models Need Sleep 논문이 제안한 sleep-like fast weight consolidation과 장기 에이전트 메모리의 의미를 짚습니다.
아이디어 토너먼트, Co-Scientist가 바꾼 연구 병목
Google DeepMind Co-Scientist의 Nature 발표가 과학용 다중 에이전트 설계와 검증 병목에 던진 의미를 짚습니다.
1만개 버그 뒤의 병목, Mythos가 당긴 패치 속도전
Anthropic Project Glasswing 초기 결과는 AI 보안 모델이 취약점 발견보다 검증과 패치 처리량을 새 병목으로 만든다는 신호입니다.
84% 줄어든 승인창, Claude가 드러낸 에이전트 격리의 조건
Anthropic의 Claude containment 공개는 에이전트 보안의 중심이 프롬프트 방어에서 런타임 격리와 blast radius 제한으로 옮겨감을 보여줍니다.