GPT-5.6 가격 인하의 의미: Luna·Terra 등급별 단가 구조와 달러당 성능 경쟁
OpenAI가 2026년 7월 30일 GPT-5.6 라인업의 Luna 가격을 80%, Terra 가격을 20% 동시 인하했다. Luna는 100만 토큰당 입력 0.20달러·출력 1.20달러, Terra는 입력 2달러·출력 12달러로 책정되었으며, 모델·추론 시스템·에이전트 하네스 효율
AI & 오픈소스
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Google DeepMind의 Gemini Robotics 2 발표, 전신 제어부터 크로스 로봇 일반화까지 한 번에 읽기
Google DeepMind가 공개한 Gemini Robotics 2 라인업을 분석한다. 전신 제어 VLA, ER 2 추론 오케스트레이터, 온디바이스 적응형 모델의 계층 구조와 Apollo 2·Franka Duo 동시 구동 데모의 의미를 짚는다. 핵심 쟁점과 실무 적용 포인트를 함께 정
Moonshot AI의 MoonEP 오픈소스 공개, MoE 학습 인프라 표준화 논의의 신호탄
Moonshot AI가 Kimi K3 Open Day에서 공개한 MoonEP의 개요와 MoE 학습에서의 Expert Parallelism 통신 효율화 설계, K3 가중치·보고서와의 동반 공개 전략, 글로벌 오픈소스 학습 생태계 함의를 정리한 분석 글 핵심 쟁점과 실무 적용 포인트를 함께
텐센트, Hy3용 통합 학습 프레임워크 AngelSpec 오픈소스 공개
텐센트가 Hy3 모델을 대상으로 MTP 통합 학습과 블록 병렬 스펙큘러티브 디코딩을 한 파이프라인에서 제공하는 오픈소스 프레임워크 AngelSpec를 공개했다. 학습 단계 통합을 통한 추론 효율화 접근을 정리한다. 핵심 쟁점과 실무 적용 포인트를 함께 정리합니다. 핵심 쟁점과 실무 적용
프런티어 AI 시대, 닫힌 연구실의 그림자: 오픈 사이언스 후퇴와 투명성 정책의 갈림길
프런티어 AI 스타트업의 연구 비공개 흐름과 오픈 사이언스 후퇴의 구조적 원인을 진단하고, 유럽 AI법과 미국 자율 규제 비교를 통해 한국의 투명성 정책 시사점과 선택지를 제시하는 분석 기고 핵심 쟁점과 실무 적용 포인트를 함께 정리합니다. 핵심 쟁점과 실무 적용 포인트를 함께 정리합니
업무별 AI 도구 선택 가이드 챗봇에서 에이전트로 전환 흐름과 모델 선택 기준
AI 활용 패러다임이 챗봇에서 도구와 컴퓨터를 자율 운용하는 에이전트 시스템으로 이동하는 흐름을 정리하고, 업무 유형과 위험도에 따라 Claude·ChatGPT·Claude Opus 같은 모델을 어떻게 선택해야 하는지 실무 기준으로 분석한 가이드. 핵심 쟁점과 실무 적용 포인트를 함께
Copilot을 해킹하는 Word 웜 — LLM 출력 채널로 확산하는 XPIA 자가 복제 공격 분석
외부 Word 문서의 흰색 소형 글꼴 지시문이 Copilot 출력을 조작하고 자가 복제하는 XPIA 사례를 정리한다. SharePoint·Teams·Outlook·Work IQ 전파 경로, 재무 수치 변조 실험, Microsoft 대응과 잔존 리스크를 분석한다. 핵심 쟁점과 실무 적용
8GB Mac에서도 26B 모델이 돌아간다 – TurboFieldfare의 SSD 스트리밍 트릭
TurboFieldfare는 Gemma 4 26B-A4B 모델을 SSD 스트리밍과 MoE 희소 활성화, 16슬롯 LFU 캐시로 결합해 8GB Apple Silicon Mac에서도 로컬 추론을 구현한 오픈소스 엔진이다. (158자) 핵심 쟁점과 실무 적용 포인트를 함께 정리합니다.
guru-maker 분석: 스스로 발전하는 투자 에이전트를 위한 메모리 레이어 설계 철학
guru-maker는 투자 분석 특화 AI 에이전트용 메모리 레이어로, 단발성 성공의 일반화를 막는 오버피팅 방지 로직과 판단 근거의 audit trail 저장을 설계 철학으로 포함한다. 일반 LLM 투자 도우미 및 RAG 방식과의 차별점을 정리한다. 핵심 쟁점과 실무 적용 포인트를 함
Liquid AI, 오픈웨이트 양방향 인코더 LFM2.5-Encoder 공개와 임베딩 모델 트렌드
Liquid AI가 LFM2 하이브리드 백본 기반 오픈웨이트 양방향 인코더 LFM2.5-Encoder-230M·350M을 공개했다. 8K 컨텍스트와 CPU 추론 28초, GLUE·SuperGLUE 다국어 벤치마크 14개 모델 중 4위 성과를 살펴본다. 핵심 쟁점과 실무 적용 포인트를 함