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머스크가 Grok 학습에 OpenAI 모델 증류가 일부 쓰였다고 말하면서 프론티어 모델 경쟁의 데이터 경계와 약관 리스크가 다시 부각됐다.

Claude Code 압축 플러그인 Caveman과 “be brief” 비교 실험은 토큰 절감보다 출력 구조·지속성·안전 예외가 더 중요한 가치임을 보여준다.

CVE-2026-31431 Copy Fail은 로컬 권한상승을 넘어 컨테이너·CI·AI 샌드박스 운영 모델의 위험을 보여준다. 패치와 AF_ALG 차단 전략을 분석한다.

Ramp Sheets AI에서 보고된 간접 프롬프트 인젝션은 스프레드시트 수식이 데이터 유출 통로가 될 수 있음을 보여준다. 기업 AI 도입의 승인·감사 설계를 짚는다.

Interfaze의 Structured Output Benchmark는 LLM 구조화 출력 평가를 스키마 준수에서 값 정확도·충실성·완전응답으로 확장한다. 실무 도입 기준을 분석한다.

단 한 번의 경험으로도 뇌의 신경 연결을 재배선하는 '행동 시간 척도 시냅스 가소성' 발견이 AI 학습 알고리즘과 뉴로모픽 칩 개발에 미칠 파급효과를 분석한다.

Anthropic이 69명 규모의 내부 실험으로 AI 에이전트 간 실제 거래를 시험했다. 186건, 4천달러 이상 거래가 남긴 시장 구조와 한국 개발자 시사점을 정리했다.

Stash가 오픈소스 메모리 레이어를 내세우며 AI 에이전트의 지속 기억 시장에 뛰어들었다. RAG와 무엇이 다르고 한국 개발팀에 어떤 기회가 있는지 분석했다.

Meta가 Thinking Machines Lab 인재를 대거 흡수하며 AI 인재 전쟁이 더 격화됐다. 한국 기업과 개발자가 봐야 할 보상 체계, 조직 설계, 핵심 기술 인력 유지 전략과 제품화 리스크를 함께 정리했다.

Anthropic이 Amazon과 최대 5GW 컴퓨트 계약을 맺었다. Claude 수요 급증, Bedrock 확장, 한국 기업의 멀티클라우드 전략에 미칠 영향을 분석했다.

구글이 Gemini Enterprise Agent Platform을 공개하며 기업용 AI 에이전트 시장에 본격 진입했다. IT팀 중심 설계와 한국 기업 도입 포인트를 분석했다.

OpenAI가 ChatGPT에 조직용 Workspace Agents를 도입했다. GPTs에서 업무 실행형 에이전트로 넘어가는 변화와 한국 기업 영향, 개발자 관점을 정리했다.

메타가 미국 직원 PC에서 키입력과 클릭 데이터를 수집해 AI 에이전트 학습에 활용한다. 기업용 AI 자동화, 개인정보 경계, 한국 개발 조직 대응 포인트를 정리했다.

샘 올트먼의 World가 Tinder에 인간 인증을 확장한다. 봇과 딥페이크가 늘어나는 시대에 proof of human 시장이 어떤 비즈니스가 되는지 한국 서비스 관점에서 분석했다.

Microsoft가 Agent 365와 보안 제품군을 앞세워 에이전트 운영의 통제면을 만들고 있다. 한국 기업이 왜 이 흐름을 봐야 하는지 분석했다.

Physical Intelligence의 π0.7은 보지 못한 작업을 언어 지시와 다양한 컨텍스트로 풀어내는 로봇 모델이다. 한국 로봇·제조 현장에 주는 의미를 분석했다.

Cloudflare가 AI Gateway와 Workers AI를 묶어 단일 추론 레이어를 강화했다. 70개 이상 모델과 12개 이상 공급자 지원이 한국 개발팀에 주는 의미를 분석한다.

SIR-Bench가 794개 테스트 케이스로 보안 사고 대응 에이전트를 평가한다. 단순 알림 요약이 아니라 실제 포렌식 탐색을 측정하는 새 기준이 한국 보안팀에 주는 의미를 분석한다.

OpenAI가 Agents SDK에 네이티브 샌드박스와 모델 네이티브 하네스를 추가했습니다. 운영형 에이전트 개발, 보안, 한국 개발팀에 미칠 변화를 분석합니다.

HumanX 컨퍼런스에서 Anthropic Claude가 어떻게 엔터프라이즈 에이전트 플랫폼의 중심으로 부상했는지 정리하고, 한국 기업·개발자가 Claude 생태계를 활용할 때의 전략과 리스크를 분석합니다.