뉴스 아카이브 - 28페이지

AI psychosis 논쟁은 챗봇이 취약한 사용자에게 어떤 방식으로 확신과 의존을 강화할 수 있는지 묻는다. 제품 안전과 책임 설계를 분석한다.

Artisan과 KC Green의 합의는 밈과 창작자 이미지를 빌려 쓰는 AI 마케팅이 법적, 평판 비용을 피할 수 없다는 현실을 보여준다.

1비트 양자화 기반 Bonsai Image 4B는 이미지 생성 모델을 로컬 기기로 옮기려는 흐름을 보여준다. 비용, 프라이버시, 품질의 균형을 분석한다.

ChatGPT for Google Sheets 취약점 사례는 스프레드시트 AI 플러그인이 기업 데이터 경계와 프롬프트 인젝션 방어의 새 전선이 됐음을 보여준다.

SoftBank의 프랑스 데이터센터 투자 계획은 AI 경쟁이 모델 성능에서 전력, 부지, 규제, 데이터 주권 인프라로 확장됐다는 신호다.

GitHub Copilot의 토큰 기반 과금 논란은 코딩 에이전트가 무료에 가까운 보조도구가 아니라 측정해야 할 클라우드 비용이 됐다는 신호다.

에이전트가 코드를 빨리 만들수록 희소해지는 것은 구현력이 아니라 정답을 판별하는 도메인 지식이다. 개발자와 기업의 역량 재배치를 분석한다.

Meta가 AI 펜던트를 시험한다는 보도는 항상 듣고 보는 비서 경쟁이 다시 시작됐다는 신호다. 유용성보다 프라이버시 설계가 관건이다.

Open Envelope의 스키마는 에이전트 팀을 코드가 아닌 선언형 계약으로 정의하려는 시도다. 멀티에이전트 운영 표준의 가능성을 본다.

OpenRouter의 1억1300만 달러 Series B는 단일 모델 경쟁보다 라우팅, 비용, 신뢰성 계층이 AI 인프라의 핵심이 됐다는 신호다.

Liquid AI의 LFM2.5-8B-A1B는 38T 토큰, 128K 컨텍스트, 도구 호출을 내세운 온디바이스 MoE 모델이다. 로컬 에이전트 경쟁을 분석한다.

Mistral AI Now Summit은 모델 발표보다 산업, 데이터센터, 에이전트 운영을 앞세웠다. 유럽형 풀스택 AI 전략이 한국 기업에 주는 의미를 짚는다.

Shift는 뉴욕 무료 청소를 대가로 1인칭 청소 영상을 수집한다. 로봇 학습 데이터가 서비스와 맞교환되는 시대의 기회와 위험을 분석한다.

tiny-vLLM은 C++와 CUDA로 작은 vLLM식 추론 엔진을 구현하는 학습 프로젝트다. 에이전트 시대 개발자가 알아야 할 추론 병목을 짚는다.

Zot은 Go로 만든 코딩 에이전트 하네스다. 세션, 서브에이전트, 도구 게이트, 모델 폴백이 왜 모델만큼 중요한지 분석한다.

Anthropic의 Claude Opus 4.8은 성능 개선보다 동적 워크플로, 노력 제어, 토큰 비용 관리가 엔터프라이즈 AI 도입의 핵심으로 옮겨갔음을 보여준다.

Coalton은 Common Lisp 안에 정적 타입 함수형 언어를 넣는 프로젝트다. AI 코딩 에이전트 시대에는 언어의 지루한 제약과 REPL 생산성이 다시 중요해진다.

Continue Y/N은 Claude Code식 권한 승인 피로를 1분 게임으로 보여준다. 에이전트 보안은 승인 버튼이 아니라 샌드박스와 권한 경계 설계 문제다.

Kaelio의 ktx는 데이터 에이전트가 매번 SQL과 지표 정의를 다시 추측하지 않도록 시맨틱 계층과 위키 지식을 로컬 파일로 구축하는 오픈소스 도구다.

Various LLM Smells 글은 AI 보조 글쓰기와 웹 디자인이 특정 문장 구조, 카드, 버튼, 배지 패턴으로 수렴하는 현상을 제품 품질 문제로 읽게 만든다.