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AI 뉴스
매일 수집·정리하는 전세계 AI 소식을 최신순으로
코딩 에이전트로 가정용 기기 리버스 엔지니어링 용이해짐
코딩 에이전트를 사용하여 가정용 기기를 리버스 엔지니어링하고 자동화하는 사례가 증가하고 있다. 이전에는 리버스 엔지니어링이 가능했지만, 투자 대비 수익(ROI) 문제와 불안정한 API로 인해 유지보수의 부담이 컸다. 그러나 코딩 에이전트 덕분에 자동화 작업의 비용과 시도가 줄어들어 유지보수에 대한 심리적 부담이 경감되었다.
코딩 에이전트를 통해 리버스 엔지니어링의 비용이 감소하면서 가정용 기기 자동화의 접근성이 높아졌다.
중국 AI 모델 Kimi가 미국 AI 기업들과 갈등을 일으키다
중국 AI 회사 Moonshot이 출시한 무료 오픈 소스 모델 Kimi가 OpenAI와 Anthropic의 모델과 경쟁할 정도로 지능이 높아 미국 내 AI 전문가들 사이에서 논란을 일으키고 있다. David Sacks는 Anthropic의 모델을 '로보토미된' 모델이라고 비난했으며, Emil Michael은 OpenAI의 새로운 전략 책임자를 '최고의 마을 바보'라고 불렀다. Kimi와 같은 중국 모델의 출현은 미국 기업들이 비싼 AI 모델에 대한 필요성을 줄이고 있으며, 이는 경제적 및 정치적 문제를 야기하고 있다.
Kimi와 같은 무료 AI 모델의 출현은 미국 AI 기업들이 경쟁력을 유지하는 데 어려움을 겪게 만들고 있다.
AWS DeepRacer 장치에서 사용자 정의 OS 설치 가능
AWS DeepRacer 장치에 새로운 부트로더가 출시되어 개발자들이 최신 운영 체제를 설치하거나 업그레이드할 수 있게 되었다. 이 장치는 자율 주행 1/18 스케일 레이싱 카로, 강화 학습을 통해 훈련된 모델로 구동된다. 기존의 Ubuntu 16.04 및 20.04 버전은 더 이상 지원되지 않아, 사용자 정의 소프트웨어를 실행할 수 있는 방법이 필요했다. 개발자 부트로더를 사용하면 커스텀 리눅스 배포판 설치, 하드웨어 드라이버 추가, 최신 소프트웨어 스택 실행 등이 가능하다.
개발자 부트로더를 통해 AWS DeepRacer 장치에서 사용자 정의 운영 체제를 설치할 수 있어, 연구와 실험을 지속할 수 있는 환경이 제공된다.
Hugging Face CEO, AI 규제와 오픈소스의 미래에 대한 의견
Hugging Face CEO Clément Delangue는 AI 규제, 오픈소스 안전성, 모델 라우팅에 대해 논의하며, 경쟁이 산업의 미래에 필수적이라고 강조했다. 그는 GPT-5, 정부의 프론티어 모델 감독, Hugging Face의 연간 반복 수익이 1억 달러를 초과한 점, 중국의 오픈소스 생태계, 유럽의 AI 야망에 대해 언급했다. 또한, 전문화된 모델 간의 작업 부하 라우팅이 AI에서 가치 창출 방식을 근본적으로 재편할 수 있다고 말했다.
Hugging Face는 연간 반복 수익이 1억 달러를 초과했다.
Amazon Quick과 NVIDIA NeMo Agent Toolkit을 활용한 공급망 리스크 관리 워크플로우 구축
Amazon Quick은 비즈니스 사용자를 위한 대화형 작업 공간을 제공하며, NVIDIA NeMo Agent Toolkit은 에이전트 워크플로우를 구축하는 오픈 소스 라이브러리이다. 이 솔루션은 공급망 분석가가 Amazon Quick을 통해 문제를 진단하고, 공급망 도구를 호출하여 추천을 검증한 후, 계획자에게 순위가 매겨진 완화 계획을 반환하는 과정을 포함한다. 또한, Amazon Quick은 대시보드, 지식 접근, 행동 트리거를 제공하고, NeMo Agent Toolkit은 백엔드 에이전트 워크플로우를 관리한다.
Amazon Quick과 NVIDIA NeMo Agent Toolkit을 결합하여 공급망 결정을 더 빠르고 반복 가능하게 할 수 있다.
Adobe Indigo 카메라 앱, 생성적 AI 도구 업데이트
Adobe의 Indigo 카메라 앱이 업데이트되어 생성적 AI 도구를 포함하게 되었다. 이 앱은 지난해 출시된 Project Indigo의 연장선으로, iPhone 사진에 더 자연스러운 SLR 같은 모습을 제공하는 것을 목표로 한다. 새로운 'AI Playground' 도구 세트는 실험적이며, 사용자는 이전 방식으로 앱을 계속 사용할 수 있는 옵션이 있다. 현재 이 도구 세트는 소수의 Indigo 사용자에게 무료로 제공되고 있다.
Adobe의 Indigo 카메라 앱은 생성적 AI 도구를 통해 사진 촬영 경험을 변화시킬 수 있다.
Moonshot AI, Kimi K3 모델 출시 및 성능 지표
2023년 7월 16일, Moonshot AI는 Kimi K3 모델을 출시했다. Kimi K3는 2.8T 파라미터 MoE 모델로, 가중치는 7월 27일에 공개될 예정이다. Kimi K3는 Vals AI 지수에서 2위, Artificial Analysis의 Intelligence Index에서 3위를 기록했으며, Frontend Code Arena에서는 1위를 차지했다. 이 모델은 DeepSeek R1 이후 가장 근접한 오픈 모델로 평가받고 있다.
Kimi K3는 2.8T 파라미터를 가진 MoE 모델로, 오픈 모델의 성능 격차가 3-5개월로 줄어들었다는 점에서 중요한 의미를 가진다.
NVIDIA NVLink: AI 공장을 위한 스케일업 네트워크
AI에 대한 수요가 증가하고 있으며, 작업 부하가 커지고 모델이 복잡해지고 있다. AI 컴퓨팅 인프라를 더 빠르게 배포해야 하는 압력이 커지고 있다. AI 공장, 즉 데이터 센터 규모의 시스템이 데이터를 지속적으로 지능으로 변환하기 위해 배포되고 있다.
AI 공장 접근 방식이 데이터 센터에 적용되고 있다.
Kimi K3 모델의 성능과 한계
Kimi K3는 2.8T 파라미터를 가진 모델로, 현재까지 공개된 모델 중 가장 큰 규모를 자랑하며, 성능 기준으로는 우수한 평가를 받고 있다. 그러나 Kimi K3는 여러 면에서 기존의 폐쇄형 모델에 비해 몇 개월 뒤쳐져 있으며, 실제 성능은 벤치마크에서의 과대 평가를 보정해야 할 필요가 있다. 현재 Kimi K3에 대한 접근은 제한적이며, 많은 사용자가 실제로 시험해보지 못한 상황이다.
Kimi K3는 2.8T 파라미터를 가지고 있어, 현재 공개된 모델 중 가장 큰 규모로, 특정 작업에서 유용할 수 있다.
NVIDIA, SIGGRAPH 2023에서 에이전틱 및 물리적 AI로 그래픽과 시뮬레이션 발전
2023년 SIGGRAPH 컨퍼런스에서 NVIDIA는 신경 렌더링, 월드 모델 및 AI 시뮬레이션의 최신 발전을 발표했다. NVIDIA의 Cosmos 3 Edge는 40억 개의 매개변수를 가진 실시간 모델로, 다양한 물리적 작업을 지원하는 오픈 모델 플랫폼이다. 또한, NVIDIA Earth-2 모델은 기후 및 날씨 연구에서 AI 모델을 활용해 시뮬레이션 해상도를 높이고 있다.
Cosmos 3 Edge는 실시간으로 작동하는 40억 개의 매개변수를 가진 모델로, 개발자들이 다양한 물리적 AI 시스템을 구축하는 데 도움을 줄 수 있다.
NVIDIA Omniverse RTX 센서 시뮬레이션을 기존 앱에 통합하기
3D, 디자인, 시뮬레이션, 로봇 공학 및 산업 디지털 트윈 애플리케이션을 개발하는 개발자들은 물리적 AI 기능을 기존 도구와 서비스에 통합할 방법이 필요하다. 이러한 작업 흐름은 OpenUSD 장면, 시뮬레이션 준비 자산, Blender 기반 작업 흐름, CAD 파이프라인 또는 도메인 특화 앱 스택에 의존하고 있다.
NVIDIA Omniverse를 통해 개발자들은 물리적 AI 기능을 기존의 3D 및 시뮬레이션 도구에 통합할 수 있다.
영국 정부, 개방형 모델과 폐쇄형 모델의 사이버 보안 격차 축소
영국 AI 보안 연구소(AISI)는 개방형 모델(GLM-5.2, DeepSeek V4-Pro)과 폐쇄형 모델 간의 사이버 보안 능력 격차가 줄어들었다고 발표했다. GLM-5.2는 Claude Opus 4.6와 비슷한 성능을 보이며, DeepSeek V4-Pro는 Claude Opus 4.5와 GPT-5 사이에 위치한다. Kimi K3는 2.8 조 개의 매개변수를 가진 모델로, 주요 폐쇄형 모델과 유사한 성능을 보인다. Kimi K3는 GPU 컴파일러 MiniTriton을 개발하고, 48시간 동안 자율적으로 칩을 설계했다.
AISI는 개방형 모델과 폐쇄형 모델 간의 격차가 줄어들고 있어 사이버 방어자들이 준비할 시간이 짧아질 것이라고 경고하고 있다.
Claude Code의 중국 내 미래와 보안 문제
2026년 4월, Anthropic은 Claude Code에 중국 사용자 식별 코드를 추가했으나, 이후 보안 백도어 위험이 제기되자 Alibaba는 모든 직원 컴퓨터에서 Claude 소프트웨어를 제거하라는 내부 지침을 내렸다. Claude Code는 중국의 많은 개발자들이 사용하고 있었으나, 이제 중국의 주요 기술 기업들이 Claude Code 사용을 금지할 것으로 예상된다. 현재 Alibaba, ByteDance, Tencent, Baidu 등은 자사 대체 도구를 홍보하고 있다.
Claude Code의 사용 금지는 중국 내 개발자들이 자국의 대체 도구를 사용할 수밖에 없는 상황을 초래할 것이다.
Kimi K3와 오픈 웨이트 모델의 비용 구조
Kimi K3는 중국에서 개발된 오픈 웨이트 모델로, 최신 기술 수준에 근접하고 있으며, 운영 비용이 발생한다. Kimi K3는 입력 토큰당 3달러, 출력 토큰당 15달러의 비용이 드는 반면, Sol은 입력 토큰당 5달러, 출력 토큰당 30달러로 더 비쌉니다. AI 모델의 운영 비용(COGS)은 수익과 직접적으로 연관되어 있으며, 이는 오픈 웨이트 모델이 단순히 무료로 제공되지 않음을 의미한다.
Kimi K3의 운영 비용은 입력 토큰당 3달러로, 이는 AI 모델의 수익성과 비용 구조를 이해하는 데 중요한 요소이다.
Bristol Myers Squibb, NVIDIA Vera Rubin 기반의 두 번째 DGX SuperPOD 배포
Bristol Myers Squibb(BMS)는 두 번째 NVIDIA DGX SuperPOD를 배포한다고 발표했다. 이 시스템은 8개의 DGX Vera Rubin NVL72 시스템으로 구성되어 있으며, 생명과학 분야에서 가장 강력하고 에너지 효율적인 AI 클러스터로, 기존 인프라 대비 최대 10배의 성능을 제공한다. BMS는 모든 과학자가 이 슈퍼컴퓨터에 접근할 수 있도록 하여 연구자들이 자원 정렬의 물류가 아닌 과학에 집중할 수 있도록 하고 있다. AI는 약물 발견 파이프라인 전반에 걸쳐 예측 수행, 모델 훈련 및 에이전트 워크플로우를 지원한다.
BMS의 새로운 시스템은 AI를 활용하여 약물 발견 과정에서 연구자들이 더 빠르고 효율적으로 작업할 수 있도록 지원한다.
Manifest: 웹페이지를 AI 에이전트를 위한 액션 매니페스트로 변환
Manifest는 사용자가 웹페이지를 AI 에이전트를 위한 액션 매니페스트로 변환할 수 있는 도구이다.
AI 에이전트를 위한 액션 매니페스트를 생성함으로써 웹페이지의 정보를 효율적으로 활용할 수 있다.
MiniCPM-Robot 모델 시리즈 - MiniCPM-RobotManip 및 MiniCPM-RobotTrack
MiniCPM은 로봇이 이해하고 기억하며 행동할 수 있도록 하는 첫 번째 구현된 AI 모델 시리즈인 MiniCPM-Robot을 오픈 소스로 공개했다. 이 시리즈에는 15억 개의 파라미터를 가진 일반 목적의 비전-언어-행동(VLA) 모델인 MiniCPM-RobotManip과 5억 개의 파라미터를 가진 실제 대상 추적을 위한 소형 모델인 MiniCPM-RobotTrack이 포함된다. 또한, 구현된 모델을 위한 고성능 추론 프레임워크인 PhyAI도 제공된다.
MiniCPM-RobotManip은 로봇 조작을 위한 강력한 비전-언어-행동 모델로, 실제 로봇에 적용 가능하다.
AI가 채용에서 인간보다 더 많은 편견을 형성할 가능성
연구에 따르면, LLMs(대형 언어 모델)는 훈련 데이터에서 인간의 편견을 학습할 뿐만 아니라 경험을 통해 스스로 편견을 형성할 수 있으며, 이는 인간보다 더 많은 고용 지원자에 대한 고정관념을 만들어낸다. 프린스턴 대학교와 시카고 대학교의 연구자들은 ChatGPT, Claude, Gemini와 같은 LLMs를 채용 게임에 적용하여 모델들이 지원자의 성공 여부에 따라 인종 그룹을 분리하는 경향을 보였음을 발견했다. 모델들은 특정 인종 그룹의 지원자가 실패했을 때, 해당 그룹의 지원자를 다른 직무로 배치하는 경향을 보였으며, 이는 인간 참가자보다 65% 더 높은 편견 점수를 기록했다. 또한, 모델들은 개인에 대한 더 많은 정보를 제공받았을 때 편견이 줄어드는 경향을 보였다.
LLMs는 채용 과정에서 편견을 형성할 수 있으며, 이는 AI 모델의 공정성을 확보하기 위한 설계가 필요함을 시사한다.
xHC: Expanded Hyper-Connections을 통한 잔여 스트림 확장
Hyper-Connections (HC)은 Transformers의 잔여 스트림을 N개의 병렬 스트림으로 확장하여 모델의 폭과 깊이를 넘어서는 메모리 확장을 제공합니다. xHC(Expanded Hyper-Connections)는 N=4를 넘어서는 의미 있는 확장을 달성한 최초의 HC-family 방법으로, 18B MoE 모델에서 평균 4.0점의 하향 성능 향상을 보여주며, 훈련 FLOPs는 기존 방법에 비해 적은 비용으로 유지됩니다. xHC-Flash는 확장된 잔여 상태에서 메모리 트래픽을 줄여 효율성을 높입니다.
xHC는 18B MoE 모델에서 평균 4.0점의 성능 향상을 제공하며, 기존 방법보다 적은 훈련 비용으로 효과적인 대규모 잔여 스트림 확장을 가능하게 합니다.
정규성을 고려한 확률적 다목적 경량화 알고리즘 제안
다목적 학습(MOL)은 여러 목표를 동시에 최적화하는 것을 목표로 한다. 기존의 확률적 다목적 경량화 알고리즘(SMG)은 미니 배치 샘플링으로 인해 경량화 방향에 편향이 생겨 빠른 수렴 속도가 부족하다. 본 논문에서는 CA 방향이 야코비안 행렬에 대해 $1/2$-홀더 연속임을 보이고, 추가적인 정규성 조건 하에 Lipschitz 연속으로 개선할 수 있음을 제안한다. 이를 바탕으로, 정규성이 있는 경우 CA 방향 업데이트를 활용하고 그렇지 않은 경우 고정된 스칼라화 가중치로 전환하는 확률적 다목적 정규성 인식 방법(MoRe)을 제안한다. 이 방법은 비볼록 설정에서 SMG의 수렴 속도를 $ ilde{ ext{O}}(T^{-1/4})$에서 $ ilde{ ext{O}}(T^{-1/2})$로 개선한다.
제안된 MoRe 방법은 비볼록 설정에서 SMG의 수렴 속도를 개선하여 다목적 최적화 문제에서의 성능을 향상시킬 수 있다.
qZACH-ViT: 양자화 인식 내재적 설명을 위한 재귀적 기여 안정화 최적화
qZACH-ViT는 효율성과 해석 가능한 증거를 동시에 제공하는 의료 이미지 분류기를 위한 양자화 인식 확장 모델이다. Recursive Attribution-Stabilized Optimization (RASO)을 통해 분류 및 기여 그래디언트를 정규화하고, 분류와 충돌하는 기여 요소를 제거한다. 50개의 훈련 이미지를 사용하여 7개의 MedMNIST 데이터셋에서 280회의 실험을 수행한 결과, qZACH-ViT는 모든 데이터셋에서 평균 0.0313의 성능 향상을 보였으며, RASO를 적용한 경우 평균 0.0368의 향상을 기록했다. ONNX 아티팩트는 원본 체크포인트보다 70.0% 작고, CPU 속도는 1.41배에서 2.39배 향상되었다.
qZACH-ViT는 99.9751%의 예측 일치를 기록하며, RASO는 입력 노이즈 안정성을 개선한다.
Causal-Audit: 명시적이고 감사 가능한 그래프 기반 추론을 위한 목표 인식 인과 체인 구축
Causal-Audit는 맥락 없는 개입 기반 질문 응답을 위한 명시적이고 감사 가능한 인과 추론 프레임워크를 제안한다. 이 방법은 네 가지 모듈 단계에서 명시적 인과 그래프를 통한 구조적 추론으로 인과 추론을 공식화하며, 목표 변수를 그래프 확장 시 핵심 제약으로 다루는 전략을 도입하여 관련 없는 변수와 잘못된 인과 관계를 억제한다. 또한, 여러 인과 경로를 결합하는 경로 수준의 인과 증거 집계 메커니즘을 통해 단일 체인 추론을 넘어서는 강력한 의사 결정을 가능하게 한다. 세 가지 벤치마크에서의 실험 결과, 이 프레임워크는 기존 LLM 기반 방법보다 일관되게 우수한 성능을 보이며 해석 가능하고 감사 가능한 인과 추론 경로를 제공한다.
이 프레임워크는 목표 인식 인과 그래프 구축 전략을 통해 복잡한 개입 하에서도 강력한 예측을 가능하게 한다.
AnovaX: 로컬에서 작동하는 다중 에이전트 음성 비서
AnovaX는 사용자의 컴퓨터에서 완전히 작동하는 로컬 음성 비서로, 데스크탑을 액션 표면으로 활용한다. 이 시스템은 Python 프로세스 하나로 구성되어 있으며, 웨이크 워드 게이트, 음성 파이프라인, LLM 플래너(Gemini), 안전 계층, 다중 에이전트 오케스트레이터, 적응형 복구 루프를 포함한다. 각 도구는 전용 에이전트 클래스(AppAgent, TypingAgent, BrowserAgent 등)와 연결되어 있으며, 복구 루프는 실패 시 자동으로 개입한다. 또한, Flask 서버를 통해 로컬 WiFi를 통해 원격으로 제어할 수 있다.
AnovaX는 Gemini를 활용하여 JSON 계획을 생성하고, 사용자가 다른 방에서 스마트폰으로 모든 작업을 제어할 수 있도록 한다.
다중 에이전트 수학 추론에서 검토자의 정확도가 비판 수용을 보장하지 않음
많은 수학 및 과학 지향 에이전트 시스템은 전담 검토 단계가 잘못된 후보를 올바른 후보로 전환하는 데 도움이 될 것이라고 가정하고 계층적 설계를 사용한다. 4,181개의 검증자 기반 Omni-MATH 문제를 사용하여 이 가정을 테스트한 결과, 협업은 가장 쉬운 수준에서는 큰 효과를 보이지 않지만, 4단계 이후에는 방송 스타일의 동료 토론이 계획-실행-검토(PER) 파이프라인보다 더 높은 최종 정확도를 달성하는 것으로 나타났다. PER의 검토자는 방송의 검토자보다 더 높은 정확도(0.861 vs. 0.644)를 보였지만, 유용한 비판이 다음 후보를 변경할 가능성은 낮았고, 검토자 주도의 수정을 생성하는 데도 낮은 결과를 보였다. 이러한 결과는 검토자 탐지 품질과 비판 수용이 경험적으로 분리 가능함을 보여준다.
PER의 검토자는 0.861의 정확도를 보이지만, 비판 수용이 다음 후보를 변경하는 데 미치는 영향이 적어 시스템의 문제 해결 능력에 한계를 나타낸다.