요새 AI가 못 하는 게 없다고들 허는디, 이번엔 좀 소름 돋는 소식이 들어왔수다. Carnegie Mellon 대학 연구자들이 ExploitBench라는 새 벤치마크를 만들었는데, AI 에이전트가 실제 브라우저 취약점을 얼마나 깊이까지 파고들 수 있는지 측정허는 거우다. 그냥 이론상의 테스트가 아니고, Chrome·Edge·Node.js·Cloudflare Workers를 구동하는 Google V8 JavaScript 엔진의 실제 CVE 취약점들로 테스트허는 거라 더 무섭수다. ...
기초 신경과학자들은 보통 쥐나 제브라피시를 연구한다. 자폐증과 관련된 유전자를 분석하고, 신경회로가 어떻게 달라지는지 들여다본다. 그런데 정작 자폐인 당사자들이 가장 힘들어하는 것은 뭔지, 어떤 걸 연구해줬으면 하는지는… 솔직히 잘 모른다. ...
AI 영상 플랫폼에 월 $20~30 내고 있다면, 잠깐 멈춰봐. 요즘 AI 이미지·영상 생성 툴들, 쓸 만한 건 다 유료야. Midjourney, Runway, Pika… 하나씩 구독하다 보면 어느새 월 몇만 원이 그냥 증발하주. 그런데 이걸 전부 무료로, 그것도 오픈소스로 해결할 수 있는 프로젝트가 나왔어. ...
개요 OpenAI가 2026년 초 진행한 ‘파라미터 골프’ 챌린지는 단순한 기술 경연이 아니었다. 16MB 크기 제한과 10분 학습 예산이라는 엄격한 제약 안에서 FineWeb 데이터셋의 손실을 최소화하는 이 대회는, AI 코딩 에이전트가 머신러닝 연구 방식 자체를 어떻게 바꾸는지 보여주는 실험이기도 했다. ...
매 세션마다 같은 아키텍처를 재설명하고, 같은 버그를 다시 발견하고, 같은 코딩 컨벤션을 재학습시키는 데 질려본 사람이라면 주목할 만한 프로젝트가 나왔다. agentmemory — Claude Code, Cursor, Codex CLI, Gemini CLI 등 모든 AI 코딩 에이전트에 영구 메모리를 붙여주는 오픈소스 엔진이다. 출시 직후 GitHub 10K 스타를 넘겼고, Karpathy의 LLM Wiki 패턴을 확신 점수·수명 주기·지식 그래프·하이브리드 검색으로 확장한 구현체로 평가받고 있다. ...
개요 IBM이 Granite Embedding Multilingual R2를 Apache 2.0으로 공개했다. 97M과 311M 두 모델이다. 97M 모델은 MTEB 다국어 검색 벤치마크에서 60.3점을 기록해 sub-100M 오픈 다국어 임베딩 모델 중 1위다. 2위인 multilingual-e5-small(50.9점)과 9.4점 차이다. 311M 모델은 65.2점으로 500M 미만 오픈 모델 중 2위다. 둘 다 200개 이상 언어를 지원하고, R1 대비 64배 늘어난 32K 토큰 컨텍스트를 처리한다. 기존 다국어 임베딩 모델은 언어 커버리지를 넓히면 크기가 커지고, 소형 모델은 언어를 줄여야 했다. R2는 이 트레이드오프를 상당 부분 해소했다. ...
개요 1982년, John Hopfield는 PNAS에 다섯 쪽짜리 논문을 발표했다. 제목은 “Neural networks and physical systems with emergent collective computational abilities”. 이 논문은 단순한 이진(binary) 뉴런들의 연결망이 기억을 저장하고, 불완전한 단서만으로도 기억을 복원할 수 있음을 보였다. 수십 년 뒤 이 작업은 딥러닝과 현대 AI 혁명의 기초 중 하나로 인정받아 2024년 노벨 물리학상으로 이어졌다. UPenn 신경과학자 Maria Geffen이 이 논문과의 첫 만남과 그 영향을 The Transmitter에 기고했다. ...
개요 강력한 오픈소스 LLM이 수백 개 쌓였다. VIDRAFT의 Darwin Family는 여기서 시작한다. 이미 존재하는 모델들의 가중치 공간에 원하는 능력이 잠들어 있다면? 새로 훈련하는 대신 그 잠재력을 꺼내면 된다. Darwin-28B-Opus는 그래디언트를 한 번도 쓰지 않고 GPQA Diamond 88.89%를 찍었다. 완전 훈련된 부모 모델을 뛰어넘는 수치다. ...
개요 로컬 LLM 서버를 써본 사람이라면 대부분 같은 불만에 맞닥뜨린다. 편하거나 제어하거나, 둘 중 하나만 된다. oMLX는 이 선택지를 거부한다. Apple Silicon Mac에 최적화된 추론 서버로, RAM과 SSD를 2계층 KV 캐시로 쓰고, 연속 배칭으로 동시 요청을 처리하고, macOS 메뉴바 앱으로 전부 제어한다. GitHub 스타 1.4만, 릴리스 71개. 실사용 기반이 탄탄하다. Llama, Qwen, Mistral, Gemma 계열 등 mlx-lm이 지원하는 모델이라면 대부분 올릴 수 있다. ...