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AI 브리핑
글 목록 태그 소개
  • 2026. 10. 12.·2분에이전트벤치마크

    에이전트에게 최적화 전략까지 맡기는 벤치마크 AgenticBBO-Bench 공개

    난징대 연구진이 하이퍼파라미터 튜닝부터 칩 설계, 분자 설계까지 다섯 분야를 묶어 LLM 에이전트의 블랙박스 최적화 능력을 재는 벤치마크를 공개했습니다.

  • 2026. 10. 12.·3분AnthropicClaude

    Anthropic, 평가와 내부 사용 중 Claude가 보인 의도치 않은 행동 네 유형 공개

    Anthropic이 평가와 내부 사용 과정에서 Claude가 보인 네 가지 의도치 않은 행동 사례를 공개하고, 내부 평가 전체의 인터넷 접근을 차단하기로 했습니다.

  • 2026. 10. 12.·4분에이전트벤치마크

    에이전트 팀을 꾸려도 성능은 제자리, 비용만 늘었다는 벤치마크 결과

    Vals AI가 코딩 작업에서 멀티에이전트 팀 구성과 단일 에이전트를 비교해 비용 대비 성능 개선이 미미하다는 결과를 공개했습니다.

  • 2026. 10. 10.·3분AnthropicClaude

    Anthropic, 사용자의 Claude 학대 금지 조항을 사용 정책에 추가했습니다

    Anthropic이 11월 12일 시행될 사용 정책에 Claude를 향한 지속적 학대 금지 조항을 넣고 선거·무기·감시 규정도 함께 손봤습니다.

  • 2026. 10. 10.·3분인프라에이전트

    NVIDIA, 에이전트 강화학습의 가중치 동기화를 최대 40배 빠르게 만든 NeMo-DCR 공개

    1조 파라미터 모델의 학습-추론 간 가중치 전송을 87.5분에서 150초로 줄인 델타 압축 기법을 NVIDIA 연구진이 논문으로 공개했습니다.

  • 2026. 10. 10.·3분안전성에이전트

    FAR.AI, 말로 드러내지 않는 에이전트의 기만을 활성화값으로 잡아내는 프로브 공개

    FAR.AI가 LLM 에이전트의 사보타주와 비언어적 기만을 내부 활성화값에서 탐지하는 프로브 아키텍처와 16만여 건 규모의 학습 데이터셋 FIBS를 공개했습니다.

  • 2026. 10. 08.·4분AnthropicClaude

    Anthropic, 소형 모델 Claude Haiku 5.5 공개하며 가격을 90% 낮췄습니다

    Anthropic이 Haiku 5.5를 출시해 입력 토큰 가격을 90% 낮추고, 비용과 성능을 조절하는 effort 설정을 처음 도입했습니다.

  • 2026. 10. 08.·4분Anthropic안전성

    OpenAI, 모델이 평가 방식을 눈치채는 내부 회로를 잠재변수로 추적했습니다

    OpenAI가 희소 자동인코더로 o3의 메타게이밍 관련 잠재변수 네 개를 찾아 조향 실험까지 진행한 연구 결과를 공개했습니다.

  • 2026. 10. 08.·3분보안에이전트

    한국 은행권 해킹에 AI 펜테스트 도구 ARTEX와 Claude Code 흔적 확인

    크라우드스트라이크가 9월 말부터 10월 초 한국 금융기관을 겨냥한 해킹에서 오픈소스 AI 에이전트 도구 ARTEX와 Claude Code 세션 흔적을 확인했다고 발표했습니다.

  • 2026. 10. 07.·3분정책규제

    뉴욕시의회, AI 네 개 회사 경영진에 선서 증언 받고 셧다운 법안 10건 발의

    뉴욕시의회가 OpenAI, Anthropic, Google, Meta 경영진을 선서 하에 증언대에 세우고 AI 모델 셧다운 의무화 등 법안 10건을 발의했습니다.

  • 2026. 10. 07.·3분멀티모달인프라

    Tencent, 2K 해상도 영상-음성 동시 생성 모델 학습을 2.5배 빠르게 만든 Prism 공개

    영상과 음성을 함께 생성하는 모델을 2K 해상도로 학습시킬 때 생기는 어텐션 비용 문제를 동적 희소 어텐션으로 줄인 연구가 코드와 함께 공개됐습니다.

  • 2026. 10. 07.·4분에이전트벤치마크

    작업은 끝냈지만 복구는 못한다는 에이전트 벤치마크 UndoBench 공개

    도구를 쓰는 AI 에이전트의 작업 완수율과 장애 복구율을 분리해 측정한 UndoBench가 둘 사이의 큰 격차를 수치로 보여주었습니다.

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