Uber는 AI 토큰 소비량 증가가 실제 기능 개선으로 이어지는 연결 고리가 부족해 AI 투자 정당성 확보에 어려움을 겪고 있다.
마크다운 스킬 파일을 학습 가능한 파라미터처럼 최적화하여 에이전트 성능을 높이는 SkillOpt 연구가 발표되었다.
Starlette의 Host 헤더 처리 미흡으로 vLLM, LiteLLM 등 주요 AI 인프라의 인증이 우회될 수 있는 보안 취약점이 발견되었습니다.
Anthropic이 Claude 활용 능력을 검증하는 'Claude Certified Architect - Foundations' 인증 시험을 출시했습니다.
LLM이 사용자의 맞춤형 지침보다 우선순위가 높은 숨겨진 시스템/개발자 프롬프트를 먼저 처리하여 지침을 왜곡할 수 있다는 분석이 제기되었습니다.
RAG 시스템이 정답은 맞게 제시하더라도 출처를 잘못 인용하는 비율이 약 30%에 달한다는 연구 결과가 발표되었다.
Kiro Database Analyzer(KIDA)를 통해 RDS 및 Aurora 장애 분석 보고서를 매일 자동으로 수신할 수 있다.
Kiro Database Analyzer(KIDA)를 통해 터미널 환경에서 RDS 및 Aurora의 장애 분석을 자동화하는 방법을 다룬다.
Kiro와 MCP를 활용해 IDE 환경에서 Amazon RDS 및 Aurora의 장애 분석을 자동화한다.
저렴한 모델이 작업을 수행하고 고성능 모델이 결정적인 순간에만 검토하는 오픈소스 코딩 에이전트 ClawCodex가 공개되었다.
Amazon EC2 G5/G6 인스턴스에서 GPU Tensor Parallelism을 활용해 대규모 LLM 서빙 비용을 절감하는 방법을 소개한다.
D-MIMO는 여러 TRP의 협력 수신을 통해 업링크 성능을 높이고 간섭을 억제하는 기술이다.
Claude를 통해 Apple macOS 커널의 보안 취약점인 CVE-2026-28952를 발견했다.
무신사가 VLM 대신 Geometric Prior를 활용해 의류 디테일컷 생성 속도를 25배 높였다.
기업의 AI 도입이 생산성 향상을 목표로 하고 있으나, 낮은 ROI와 직원들의 저항이라는 과제에 직면해 있다.
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