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Claude Code 시스템 프롬프트 업데이트

Claude Code의 에이전트 보안 모니터링 및 도구 사용 메타데이터 관련 시스템 프롬프트가 업데이트되었습니다.

·2·2026.06.29 23시

JetBrains, Mellum2 모델 공개

JetBrains가 고속 추론에 최적화된 12B-2.5A 규모의 Mellum2 모델을 공개했다.

·2026.06.29 22시

NASA, 우주 임무용 로컬 LLM 시스템 구축

NASA가 통신 지연 문제를 해결하기 위해 RamaLama를 활용한 온보드 의료 AI 어시스턴트를 개발 중이다.

·1·2026.06.29 22시

Axon, AI 치안 도구 매출 700% 급증

테이저건 제조사 Axon이 AI 기반 치안 소프트웨어 매출의 폭발적 성장을 바탕으로 기업 체질 개선에 성공했다.

·2026.06.29 20시

EML Tree의 보편적 근사 정리 증명

EML 함수를 이용한 트리 구조가 모든 연속 함수를 근사할 수 있음을 수학적으로 증명함.

·2026.06.29 20시

CrowdStrike, 프롬프트 인젝션을 새로운 위협으로 규정

CrowdStrike는 프롬프트 인젝션이 기술적 장벽을 낮춰 AI를 이용한 공격을 급증시키고 있다고 경고했다.

·1·2026.06.29 19시

인도, 로봇 학습용 데이터 허브 부상

인도가 로봇 학습에 필수적인 1인칭 시점(egocentric) 데이터 수집의 글로벌 허브로 급부상하고 있다.

·1·2026.06.29 19시

Google, AI 논문 검토 에이전트 공개

Google이 ICML 등 주요 학회에서 1만 편의 논문을 검토한 AI 에이전트의 성능을 입증하는 연구를 발표했다.

·2026.06.29 19시

RAGless: 질문-질문 매칭 기반 FAQ 검색 시스템

생성 단계를 생략하고 질문 간 유사도를 활용해 FAQ 검색 정확도를 높인 RAGless 공개

·1·2026.06.29 16시

Hugging Face PEFT, MiCA 기술 통합

가중치 행렬의 minor singular subspace를 활용하여 학습 효율을 높인 MiCA가 PEFT 라이브러리에 통합되었습니다.

·1·2026.06.29 16시

Claude Code 프롬프트 캐싱 메커니즘과 비용 최적화

Claude Code의 프롬프트 캐싱 작동 원리와 TTL 설정에 따른 비용 차이를 설명한다.

·1·2026.06.29 12시

DeepSeek, 추측적 디코딩용 DeepSpec 공개

DeepSeek가 추측적 디코딩(Speculative Decoding)을 위한 모델 학습 및 평가 도구인 DeepSpec을 공개했다.

·1·2026.06.28 23시

AI 의식 구현을 위한 정보 처리 이론 제시

Subject-Object Emergence Theory를 통해 AI의 적응적 능력을 높이기 위한 의식 구현 방식을 제안한다.

·2·2026.06.28 17시

Sana 1.6B 모델, 1.58비트 양자화 공개

Sana 1.6B 텍스트-이미지 모델을 1.58비트 삼진법(Ternary)으로 양자화하여 크기를 8.6배 줄였다.

·1·2026.06.28 14시

LLM 상호 평가 시 모델 제품군별 편향성 발견

55개 LLM을 대상으로 한 대규모 상호 채점 결과, 모델 제품군에 따른 유의미한 평가 편향이 확인되었다.

·2026.06.28 09시

MathFormer: 수학적 추론인가 패턴 매칭인가

4M 파라미터의 소형 모델이 수학적 지식 없이도 기호 수학 작업에서 높은 정확도를 기록했다.

·2026.06.28 03시

AI 코딩 에이전트용 시각적 워크스페이스 Nimbalyst 공개

Claude Code와 Codex 같은 코딩 에이전트를 위한 오픈소스 시각적 데스크톱 환경이 출시되었습니다.

·1·2026.06.28 01시

Fast-LeWM, 로봇 계획 수립 시간 48% 단축

JEPA 기반 세계 모델의 순차적 예측 대신 액션 접두사 예측을 사용하여 로봇 계획 효율성을 높였다.

·1·2026.06.27 19시

ggml CUDA 성능 및 동기화 최적화

ggml 라이브러리의 CUDA 백엔드 동기화 최적화 및 비동기 복사 기능이 추가되었습니다.

·2·2026.06.27 13시

Agentic AI 핵심 기술 가이드

LLM의 추론, 메모리, 멀티 에이전트 시스템 등 Agentic AI의 핵심 구성 요소를 정리한 가이드입니다.

·2·2026.06.27 12시

llama.cpp, Vulkan 기반 Tensor Parallel 지원

llama.cpp에서 Vulkan API를 통한 Tensor Parallel(TP) 기능을 개선하는 Pull Request가 제출되었습니다.

·1·2026.06.27 05시

MAI-Code-1-Flash, GitHub Copilot 기업용 플랜 출시

GitHub Copilot 기업용 플랜에서 저지연 코딩 모델인 MAI-Code-1-Flash를 사용할 수 있게 되었습니다.

·3·2026.06.27 01시

Accenture, AI 에이전트 관리 주체로 HR 지목

Accenture는 미래 조직 관리에서 AI 에이전트의 온보딩과 교육을 HR 부서가 담당해야 한다고 강조했다.

·2026.06.26 23시

AI 에이전트의 작업 수행 방식 평가 연구

AI 에이전트가 단순히 과제를 해결하는 것을 넘어, 사용자의 워크플로우와 관습을 얼마나 잘 따르는지에 대한 평가 프레임워크 연구 결과가 발표되었다.

·2026.06.26 22시
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