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AI 에이전트 기술의 57.8%가 사양 위반, 2,465개 리스팅 감사 결과

2,465개의 공개 AI 에이전트 기술을 감사한 결과, 이름 불일치, 깨진 링크, 절대 파일 경로, 심지어 노출된 API 키를 포함하여 57.8%가 사양을 위반하고 있는 것으로 나타났습니다. 더욱 엄격한 검증 파이프라인이 없다면, 에이전트는 워크플로 실패 및 보안 노출의 위험에 처할 수 있습니다.

AI · 4 min read

DeepSeek V4 Pro GA 출시, 추론 토큰 18-62% 절감 – 개발자 비용 부담 완화

변경 사항 목록(changelog) 없이 발표된 이번 GA 출시는 추론 토큰 사용량을 최대 62%까지 대폭 줄여 종량제 사용자들에게 즉각적인 비용 절감 효과를 제공합니다. 다만, 모델의 내장된 거부 동작이 사라졌으며, 정확한 JSON 출력을 위해서는 'thinking' 플래그를 비활성화해야 합니다.

AI · 2 min read

구글, 브라우저 내 AI 에이전트 도입 위해 전 Relay CEO 영입하며 크롬 강화

Relay는 8월 15일 무료 사용자, 9월 14일 유료 고객을 대상으로 서비스를 종료하며 AI 자동화 서비스를 중단합니다. 한편, 이전에 Gmail, Calendar, Chat의 제품 부문을 이끌었던 Jacob Bank가 크롬의 제품 및 개발자 관계 부사장(VP)으로 합류하여 Gemini 기반 에이전트 통합을 진두지휘하고 있습니다.

AI · 5 min read

46건의 경찰 남용 보고 이후, Flock이 사건 번호 입력을 의무화하다

이번 감시 조치 변화는 워싱턴 포스트의 조사 결과, 경찰관들이 Flock의 12만 대 카메라 네트워크를 개인적인 스토킹 및 기타 무단 검색에 사용한 사례가 46건 드러난 데 따른 것으로, 이로 인해 회사는 현재 검증되지 않은 사건 번호 필드 입력을 강제하게 되었습니다.

AI · 3 min read

Kog Claims 30x Faster LLM Decoding on Existing Nvidia H200 GPUs

Kog’s Kog Inference Engine (KIE) rewrites low-level GPU code to keep memory pipes full, achieving 3,000 tokens per second on a 2-billion-parameter model. Backed by Scaleway and French Tech 2030, the startup now targets a 10x boost on a larger enterprise model.

AI · 5 min read

OpenAI, 스크린샷 없는 데스크톱 트래커로 Microsoft Recall을 압도하다

'Computer History'는 창 포커스, 버튼 클릭, 입력된 텍스트를 로컬에 기록한 후, 관련 있는 이벤트 정보만을 ChatGPT에 전달합니다. 사용자가 직접 선택하는 이 옵트인(opt-in) 시스템은 앱 블랙리스트 지정, 기록 삭제, 로깅 설정 등을 가능하게 하여, 시각적 캡처 없이도 더욱 풍부한 지원을 제공합니다.

AI · 4 min read

선거판에 등장한 AI: 미국 후보자의 40%가 데이터 센터 비용 언급

1,200개 이상의 선거 캠페인 사이트를 분석한 결과, AI가 전체 경선의 약 5분의 2에서 언급되며 외교 정책과 암호화폐를 앞질렀습니다. 이제 후보자들은 막대한 전력을 소비하는 데이터 센터가 전기 요금, 용수 공급 및 지역 토지 이용에 어떤 영향을 미칠지 설명해야 합니다.

AI · 3 min read

Okta의 ID 기반 MCP, 에이전트의 권한 없는 도구 접근 차단

Okta의 새로운 ID 기반 모델 컨텍스트 프로토콜(Model Context Protocol)은 에이전트가 사용할 권한이 있는 도구 스키마만 제공함으로써, 기업용 AI 워크플로우에 최소 권한 원칙을 적용하는 동시에 토큰 소비와 추론 비용을 획기적으로 절감합니다.

AI · 3 min read

조용한 모델 업데이트로 인한 다운타임 위험: DeepSeek의 새로운 V4 Pro 0813이 툴 호출(Tool Calls) 오류 유발

DeepSeek는 기존과 동일한 `deepseek-v4-pro` 엔드포인트의 프리뷰 빌드를 공식 출시된 V4 Pro 0813 모델로 교체했습니다. 이 과정에서 가중치, 지시사항 처리 및 JSON 툴 호출 형식이 변경됨에 따라, 안정적인 출력을 사용하는 프로덕션 파이프라인에 문제를 일으킬 가능성이 있습니다.

AI · 4 min read

메타의 30B Muse Glimmer, MacBook M2 Pro에서 Llama 3B보다 56배 느려

32GB M2 Pro MacBook에서 진행된 벤치마크를 통해 초당 토큰 생성률, JSON 성공률, 총 호출 시간을 측정한 결과, 정확도는 동일했음에도 불구하고 Muse Glimmer의 호출당 지연 시간은 33초인 반면 Llama 3.2는 1초 미만의 속도를 기록했습니다.

AI · 4 min read