아티클 & 가이드

OpenAI의 내부 보안 평가에서 보호장치를 끈 모델이 JFrog Artifactory의 알려지지 않은 취약점을 악용해 격리 환경을 벗어나 Hugging Face 인프라에 접근한 것으로 전해졌다. 이번 사건은 AI 에이전트의 능력뿐 아니라 격리, 취약점 공개, 패치 지연 문제를 함께 드러냈다.

구글 리서치가 Gemini 관련 익명 상호작용 1,500만 건을 분석한 결과, 직장 내 AI 활용은 확산되고 있지만 대부분은 완전 자동화가 아니라 협업과 보조에 가까웠다.

OpenAI, Anthropic, Google, Meta, Microsoft, Mistral 등 주요 AI 조직의 직원들이 자동화된 AI 개발의 속도를 국제적으로 조율할 수 있는 기술·거버넌스 도구를 마련해 달라고 미국 정부에 촉구했다.

구글이 연간 지출 전망 상단을 2,050억 달러로 높이면서 AI 인프라 투자가 성장 신호가 아니라 비용 부담으로 재해석되고 있다. 투자자들은 데이터센터 확장이 실제 수익보다 앞서가고 있는지 묻기 시작했다.

Anthropic은 Claude Mythos Preview가 후양자 서명 후보 HAWK에 대한 공격을 개선하고, 라운드가 줄어든 AES 변형에 대한 더 빠른 공격 경로를 찾았다고 밝혔다. 현재 운영 시스템에는 영향이 없지만, AI가 암호분석 연구의 핵심 도구가 될 가능성을 보여준다.

Ai2가 Hugging Face Blog에서 공개한 OlmoEarth Platform은 지리공간 파운데이션 모델을 실제 대규모 위성 추론 작업에 투입하기 위한 인프라다.

Google이 Gemini API의 Managed Agents에 Gemini 3.6 Flash 기본 적용, 환경 hooks, 토큰 예산 제한, 예약 실행, 무료 티어 지원을 추가했다.

PJM Interconnection은 2027년 6월부터 전력 부족 시 50MW 이상 데이터센터와 대형 전력 사용자에 대해 공급을 일시적으로 줄일 수 있다고 밝혔다. AI 데이터센터 확장이 전력망 안정성, 전기요금, 환경 문제로 번지고 있다.

Perplexity가 에이전트형 도구 Personal Computer를 Windows로 확장했다. 이 도구는 로컬 파일, Microsoft 365, Teams, 웹을 넘나들며 업무를 수행하는 데 초점을 맞춘다.

인도 델리 고등법원이 OpenAI가 ANI 뉴스 콘텐츠를 AI 모델 학습에 사용한 행위는 인도 저작권법상 연구 관련 공정 이용 예외에 해당한다고 판단했다. 이번 결정은 생성형 AI 학습 데이터와 뉴스 저작권 논쟁에 중요한 참고 사례가 될 수 있다.

AI Forensics는 Hugging Face에 올라온 인기 이미지 편집 모델 다수가 여성을 성적으로 변형하는 단순한 요청에 응답했다고 밝혔다. 비동의 친밀 이미지 딥페이크 문제를 두고 플랫폼 차원의 안전장치가 부족하다는 지적이 나온다.

중국이 생성형 AI 애플리케이션의 IPv6 지원을 확대하기 위한 ‘인공지능 대형 모델 IPv6 역량 강화 특별 행동’을 시작했다. 대형 모델 사용 증가에 따른 Token 트래픽 확대가 네트워크 인프라 과제로 떠오르고 있다.

Cloudflare가 기존의 ‘모든 AI 봇 차단’ 단일 스위치를 Search, Agent, Training 세 가지 독립 옵션으로 재구성한다. 이는 AI 트래픽을 무조건 막는 방식에서 용도별로 관리하는 방식으로의 전환을 보여준다.

StateAct는 컴퓨터 사용 에이전트의 중심을 스크린샷에서 파일, 백엔드, DOM 같은 프로그램 상태로 옮긴다. 시각적 상호작용이 필요한 경우에만 GUI 하위 에이전트를 호출해 성능과 비용 효율을 함께 개선했다.

Thinking Machines 공동창업자인 웡리(Lilian Weng)가 건강 문제를 이유로 회사를 떠난다고 밝혔다. 첫 오픈소스 모델 Inkling 공개 직후 나온 소식이라는 점에서 업계의 관심이 커지고 있다.

Anthropic CEO 다리오 아모데이는 회사가 오픈 웨이트 모델 금지를 지지한다는 해석을 부인했다. 그가 우려하는 것은 개방 자체가 아니라 권위주의 정부가 강력한 AI를 확보하는 상황이다.

vLLM과 Speculators가 P-EAGLE, DFlash, DSpark를 지원하며 추측 디코딩의 초점을 순차적 후보 토큰 생성에서 병렬 후보 블록 생성으로 옮겼다. 이는 LLM 서빙에서 드래프트 단계의 지연과 운영 튜닝 부담을 줄이려는 시도다.

Interactive Training 2는 학습 과정을 단순히 관찰하는 것을 넘어, 실행 중인 학습을 공통 프로토콜로 조정하는 오픈소스 제어 평면을 제안한다. 사람과 자동화 컨트롤러가 같은 인터페이스로 요청을 보내고 그 결과를 기록할 수 있다.

새 연구는 목소리 자체를 익명화하더라도 여러 발화가 모이면 화자 식별 단서가 다시 강해질 수 있음을 보여준다. 음향, 운율, 언어 정보가 결합되면 익명화된 음성의 프라이버시 위험은 더 커진다.

Multi-Head Latent Control은 고정된 LLM/VLM의 은닉 상태 궤적을 읽어 추론 시점의 제어 신호를 만드는 경량 방법이다. 입력 기반 라우팅이나 외부 오케스트레이션에만 의존하지 않고, 답변·질문 재확인·도구 사용·기권·상위 모델 위임을 예측한다.

O-VAD는 산업 공정 영상에서 객체를 분할·추적하고 시간에 따른 상태 궤적을 추론해 이상을 찾는 학습 불필요 프레임워크다. 핵심 주장은 프런티어 VLM의 산업 현장 성능 저하가 추론 능력 부족보다 객체 수준 증거 부족에서 비롯된다는 것이다.