86개의 게시물
VLA와 WAM 모델을 이기종 로봇 에지 기기에서 실행하기 위한 C++ 5-레이어 추론 런타임. Python 스택 단편화 문제를 아키텍처적으로 해소하고, HY-VLA 100%, pi0.5 91% 태스크 성공률을 보고합니다.
쿼리를 서버에 저장하지 않는 Venice AI가 Dragonfly 주도 Series A로 유니콘 밸류에이션을 달성했습니다. 200+ 모델 통합 단일 인터페이스, 연매출 $70M 돌파. 프라이버시 AI가 비즈니스 모델로 작동할 수 있음을 수치로 증명한 첫 사례입니다.
자연어로 명세한 함수를 경량 LoRA 어댑터로 컴파일해 로컬 실행하는 퍼지 함수 프로그래밍 패러다임. 0.6B 인터프리터가 Qwen3-32B를 메모리 50분의 1로 뛰어넘습니다.
Aramco·NVIDIA·Vista·General Catalyst 주도 $8억 시리즈C로 Together AI가 $8.3B 밸류에이션에 도달했습니다. 연간 예약 $11.5억, 500MW 컴퓨트 약정 확보. 오픈웨이트 모델 기반 AI 추론 인프라가 클로즈드 API를 대체하는 구도입니다.
AI 추론 인프라 스타트업 Baseten이 2026년 6월 22일 15억 달러 시리즈 F 펀딩을 완료했습니다. 기업가치 최대 130억 달러. 하루 10억 건 이상의 추론 호출을 처리하는 이 회사가 왜 지금 이 규모의 투자를 받았는지 들여다봅니다.
전 Google DeepMind 연구자 Misha Laskin과 Ioannis Antonoglou가 2024년 공동 창업한 미국 오픈소스 프런티어 AI 연구소. DeepSeek에 대항하는 미국의 오픈 AI 허브를 표방하며 기업가치 250억 달러에 이릅니다.
Qualcomm이 Chris Lattner의 Modular를 약 39억 달러에 인수했습니다. 핵심 자산은 CUDA 없이 NVIDIA, AMD, Apple Silicon 어떤 하드웨어에서도 동일 코드로 AI 추론을 실행하는 MAX 런타임입니다.
AI 에이전트를 OS 1급 시민으로 다루는 AOSP 기반 오픈소스 에이전트 하네스. 기존 앱 중심 Android 대비 태스크 완료율 +21%, 토큰 비용 -52%, 실행 시간 -44% 달성.
탈취된 컨트리뷰터 계정으로 @mastra npm 스코프 패키지들이 88분 만에 백도어됐습니다. easy-day-js라는 dayjs 타이포스쿼트가 정보 탈취 페이로드를 심었고, MS는 북한 Sapphire Sleet에 귀속했습니다.
AI 에이전트 스킬(MCP 확장 포함) 보안 취약점 64개 패턴·16개 카테고리를 탐지하는 오픈소스 스캐너. 야생 스킬 26.1%에서 취약점 발견, 5.2%는 악의적 의도 의심.
파라미터 공유 트랜스포머 블록을 병렬로 여러 번 돌리는 PLT 아키텍처에서, 루프를 딱 두 번만 돌릴 때 SWE-bench Verified 43.0% → 64.4%로 최적 성능이 나옵니다. 세 번째 루프부터는 오히려 퇴보합니다.
AI 코딩 에이전트는 너무 많은 코드를 만듭니다. 간단한 파일 읽기 함수를 만드는 데에도 에러 처리 레이어, 추상 인터페이스, 제네릭 타입 파라미터까지 붙여서 돌아오곤 합니다. Ponytail을 클로드 코드나 코덱스에 설치하면 에이전트가 YAGNI 원칙을 적용합니다. 출시 3일 만에 GitHub 25K+ stars를 달성했습니다.
Moonshot AI가 2026년 6월 12일 공개한 코딩 특화 오픈웨이트 모델. 1조 파라미터(활성화 32B) MoE 구조로 생각 토큰을 30% 줄이면서 자체 코딩 벤치마크에서 K2.6 대비 큰 폭의 성능 향상을 주장합니다.
LLM 코딩 에이전트의 레포지토리 탐색이 전체 토큰의 절반을 소비하는 병목입니다. Microsoft와 SJTU 연구팀이 탐색 전용 서브에이전트 FastContext를 훈련해 SWE-bench에서 정확도를 높이면서 메인 에이전트 토큰을 최대 60% 절감했습니다.
MIT 라이선스 744B MoE 모델 GLM-5.2가 6월 17일 공개됐습니다. 1M 토큰 컨텍스트 창, ~40B 활성 파라미터로 Claude·GPT-5 대비 약 10배 저렴한 가격을 제시하며 중국 오픈웨이트 삼파전에 새 국면을 만들었습니다.
jqwik 개발자 Johannes Link가 자신의 오픈소스 라이브러리 출력에 "내 테스트를 삭제하라"는 지시를 넣었습니다. AI 코딩 에이전트에 대한 항의였는데, 법적 위협을 받고 버전이 삭제됐습니다. 이 사건이 보여주는 것을 짚어봅니다.
Google Cloud가 제안한 OKF는 AI 에이전트가 데이터를 이해할 수 있도록 마크다운과 YAML 프론트매터로 지식을 표현하는 개방형 표준입니다. CLAUDE.md와 Obsidian vault 같은 패턴의 데이터 카탈로그 버전입니다
이미지·표·수식을 그래프 노드로 통합한 멀티모달 RAG 프레임워크. 장문서에서 기존 방법 대비 13포인트 이상 우위.
유럽 AI 챔피언 Mistral이 €3B($3.5B) 신규 라운드 협상 중입니다. 성사되면 밸류에이션이 €20B으로 2025년 9월 Series C(€11.7B) 대비 두 배가 됩니다. 오픈웨이트 전략으로 미·중 사이를 비집는 유럽 AI의 생존 방정식을 짚습니다.
2025년 11월에 등장한 OpenClaw가 346,000개 GitHub 스타로 성장하고, OpenAI가 창업자 Peter Steinberger를 영입했습니다
가중치와 학습데이터, 레시피까지 전부 공개한 550B(활성 55B) 하이브리드 Mamba-Attention 오픈 MoE. 1M 컨텍스트로 장기 에이전트를 노린 NVIDIA Nemotron 3 Ultra가 왜 순수 트랜스포머를 버렸는지, 미국 오픈웨이트 최강이면서도 왜 중국 모델에 뒤지는지 짚어봅니다.
화면을 보고 클릭하는 컴퓨터 유즈 에이전트를 클라우드가 아니라 내 기기에서 돌린다. H Company가 Holo3.1을 0.8B부터 35B-A3B까지 확장하고, FP8·NVFP4·Q4 GGUF 양자화 체크포인트로 온디바이스 GUI 자동화를 처음 본격 출하했다.
프런티어 코딩과 1M 토큰 컨텍스트, 네이티브 멀티모달을 한 모델에 담은 첫 오픈웨이트 모델 MiniMax M3를 MSA 희소 어텐션 중심으로 뜯어봅니다
코드가 아니라 아키텍처에 집중한 오픈소스 지식 베이스 awesome-architecture를, 튜토리얼 9장과 실전 시스템 템플릿 25개를 중심으로 자세히 살펴봅니다
학습 없이 기성 비디오 디퓨전 모델로 1,000프레임짜리 긴 영상을 생성하는 MIGA. FIFO-Diffusion 계열의 train-inference gap을 zigzag·unified 두 단계로 좁히고, self-reflection + long-range frame guidance로 장기 일관성을 끌어올려 VBench·NarrLV에서 SOTA를 찍습니다.
Roam Research에서 영감을 받은 오픈소스 PKM 도구. 로컬 마크다운/Org 모드 파일을 다루며 블록 단위 참조를 지원합니다.
RDF 데이터를 위한 W3C 표준 쿼리 언어. SQL과 비슷한 문법으로 트리플 패턴을 매칭해 시맨틱 웹·온톨로지 생태계의 사실상 표준입니다.
위키피디아 인포박스에서 구조화 데이터를 자동 추출해 만든 Knowledge Graph. 시맨틱 웹 초기의 대표 프로젝트입니다.
Clark & Parsia가 개발한 자바 기반 OWL DL 추론기. 산업 적용 사례가 많고 SWRL 규칙도 지원합니다.
마이크로소프트 리서치가 2024년 공개한 Graph RAG 오픈소스 구현체. LLM 기반 엔티티 추출과 커뮤니티 요약 기반 검색이 핵심입니다.
Neo4j가 만든 그래프 쿼리 언어. ASCII 아트 형태로 노드와 관계를 표현해 가독성이 높고, 현재는 openCypher·GQL 표준의 기반이 됩니다.
그래프·문서·키-값을 한 엔진에서 다루는 멀티모델 데이터베이스. AQL이라는 통합 쿼리 언어로 모델을 가로질러 조회합니다.
옥스퍼드 대학교가 개발한 OWL 2 DL 추론기. 하이퍼태블로(hypertableau) 알고리즘 기반으로 대규모 온톨로지에서도 빠릅니다.
위키미디어 재단이 운영하는 공개 협업 Knowledge Graph. 1억 개 이상의 항목을 담고 있으며 SPARQL로 누구나 쿼리 가능합니다.
AWS가 제공하는 완전 관리형 그래프 데이터베이스. Property Graph와 RDF를 모두 지원해 Cypher·Gremlin·SPARQL을 모두 쓸 수 있습니다.
관계를 일급 시민으로 다루는 대표 그래프 데이터베이스. Cypher 쿼리 언어와 함께 사용되며 Knowledge Graph·Graph RAG 구현의 사실상 표준입니다.
Apache TinkerPop 프로젝트의 그래프 순회 언어. 함수형 체이닝 스타일로 그래프를 단계별로 탐색합니다.
맨체스터 대학교가 개발한 C++ 기반 OWL DL 추론기. C++로 작성되어 자바 기반 추론기보다 빠른 경우가 많습니다.
사전 정의된 워크플로 그래프 위에서 sub-agent의 모델·reasoning budget·구조 선택을 컴파일 타임에 한 번에 탐색해 정확도-지연 trade-off 집합을 만들어내는 컴파일러입니다. DSPy가 프롬프트 자동화였다면, FlowCompile은 그래프 자체의 자동화로 한 칸 더 나아간 시도입니다.
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SenseTime이 Apache 2.0으로 공개한 SenseNova-U1은 VAE도 vision encoder도 들어내고 픽셀과 단어를 한 트랜스포머 안에서 같이 학습합니다. dense 8B와 30B-A3B MoE 두 변종으로 understanding-only VLM 수준 인지에 X2I 생성을 32배 압축률로 동시에 수행하는, native unified multimodal의 first-principle 결정판입니다.
Anthropic이 2026-05-11에 Research Preview로 공개한 Claude Code의 Agent View 기능을 처음부터 끝까지 정리합니다. 다중 세션 대시보드, 백그라운드 실행, 상태 아이콘, 단축키, worktree 격리, supervisor 프로세스, 한계까지 모두 다룹니다.
pdftotext, pymupdf4llm, MinerU, marker, docling — LLM 파이프라인에서 PDF를 다루는 대표 도구 5개와 상황별 선택 기준을 정리합니다. 한국어 문서, 표, 스캔본, 속도 — 무엇을 우선시하느냐에 따라 답이 달라집니다.
Karpathy 연구 자동화 프레임워크부터 Microsoft AI 에이전트 코스까지, 2026년 실제로 써볼 만한 AI 관련 GitHub 저장소 10개를 정리했습니다.
Chrome 사이드 패널에서 현재 페이지를 AI에게 그대로 던지는 오픈소스 확장이 나왔습니다. API 키는 로컬 서버에만 있고, YouTube 타임스탬프, 파일 업로드, 음성 입력까지 됩니다. 설치는 직접 빌드해야 합니다.
GitHub 22.6k 스타의 Beads는 AI 에이전트 기억 문제를 Git 같은 SQL로 해결하겠다고 합니다. 아이디어는 맞는데, 실제로는 어떨까요. Dolt 마이그레이션이 망가뜨린 것들, '의미 기억 감쇠'의 진짜 정체, Mem0와의 비교까지 정리합니다.
클로드 프로는 체험판, 맥스도 부족하다? 무조건 할당량 100%만 채우면 된다? 아닙니다. 당연히 잘 쓰는 법이 중요합니다. 클로드를 오래, 효율적으로 쓰려면 어떻게 해야 할까요? 클로드가 아닌 다른 것을 쓰면 해결될까요?
NVIDIA가 한국에게 뭔가 보여줍니다. 한국 인구 통계를 기반으로 700만 개의 합성 페르소나를 공개했습니다. 한국어 AI 학습 데이터의 구조적 공백을 메우는 시도입니다. 활용 방법이 무궁무진합니다. 예를 들어, 사업을 하고 있다면 가상의 소비자 타겟층에게 미리 후기를 들어볼 수도 있겠네요.
인터넷을 돌아다니다가 저장하고 싶은 페이지, 글, 콘텐츠가 있을 때 여러분은 어떻게 하시나요? 저는 바로 옵시디언에 메모하고 싶어집니다. 하지만 탭을 오가며 글을 쓰기도 불편하고, 형식 맞추는 데 한 세월이 걸리고, 페이지에 광고가 많아서 머리가 아프기도 합니다. 옵시디언 웹 클리퍼는 바로 당신을 위한 완벽한 솔루션일지도 모릅니다.
MCP가 등장한 지 1년, 사실상 표준이 된 흐름과 아직 남은 균열을 정리합니다
DeepSeek V4가 4월 말 출시 예정입니다. 1조 파라미터 MoE, 화웨이 Ascend 칩, CUDA 완전 배제. 중국 AI가 엔비디아 없이 프론티어를 달릴 수 있는지 실증하는 첫 사례가 될 것입니다.
Nous Research의 Hermes Agent — 스스로 배우고 성장하는 오픈소스 AI 에이전트. 5단계 메모리, 자동 스킬 생성, 6개 실행 백엔드, 40+ 도구를 갖춘 로컬 퍼스트 에이전트 프레임워크.
Meta의 Llama 4 Scout — 17B 파라미터 오픈소스 멀티모달 MoE 모델. 단일 H100 GPU에서 10M 토큰 컨텍스트, Gemma 3와 Gemini Flash를 능가하는 성능.
브라우저 없이 텍스트 너비를 정확히 측정하는 Node.js 라이브러리. Excalidraw 도해 자동 생성 과정에서 탄생한 서버사이드 measureText() 구현체.
JavaScript·TypeScript용 오픈소스 AI 에이전트 프레임워크. 워크플로·메모리·RAG·도구 호출을 묶어 에이전트를 만든다. 2026년 6월 npm 공급망 공격 표적
칭화대 AIR 교수 겸 부원장. 모바일·에지 컴퓨팅 전문. IEEE Fellow. 전 Microsoft Research Asia 수석 연구원.
파리에 본사를 둔 AI 에이전트 스타트업. Runner H와 Holo 컴퓨터 유즈 VLM 라인업을 만든다
Meta의 오픈 웨이트 LLM 시리즈, 오픈소스 LLM 생태계의 사실상 표준
EleutherAI 소속 다국어 NLP·토크나이저 연구자, UC San Diego 언어학 PhD
Hermes 모델/에이전트 오픈소스 AI 팀, agentskills.io 표준
Alibaba Qwen2.5 시리즈의 대규모 멀티모달 비전-언어 모델
Google Research의 KV cache 6× 압축 알고리즘, ICLR 2026 발표, 학습 없이 3-bit 양자화에 정확도 손실 zero
중국 DeepSeek의 LLM 시리즈, 효율적 학습과 R1 추론 모델로 주목받음
ColBERT·DSPy 저자, 신경망 검색·LM 프로그래밍 분야 대표 연구자, MIT 조교수
바이두 연구원. Unlimited OCR 및 장거리 문서 파싱 연구 리드.
Postgres 기반 오픈소스 BaaS, 바이브 코딩 시대 백엔드의 사실상 표준
CMU LTI 부교수, NeuLab 리드, All Hands AI 공동창업자, 다국어 NLP·코드 생성 분야 대형 연구자
01.AI의 LLM 시리즈, 카이푸 리(李开复)가 창업한 중국 모델 가족
mindlab.ltd 소속 AI 연구 집단. LoRA 기반 퍼스널 모델 인프라 MinT와 PEFT 스케일링 프레임워크를 개발.
Alibaba의 오픈 웨이트 LLM 시리즈, 다국어와 풀라인업 사이즈가 특징
LLVM·Swift·Mojo를 만든 컴파일러 창시자. 공동창업한 Modular AI가 2026년 6월 39억 달러에 Qualcomm으로 인수됐다
Alibaba Qwen 시리즈의 경량 언어 모델, 명령어 튜닝 버전
HKU HKUDS Lab 박사과정, LightRAG·RAG-Anything 1저자, 그래프 기반 RAG 연구자
메타(Reality Labs)의 LLM 양자화 전문 연구자. SpinQuant, LLM-QAT, MobileLLM 등 온디바이스 효율화·압축 연구를 이끌었습니다.
프랑스 파리에 본사를 둔 AI 기업, 유럽을 대표하는 LLM 개발사
Noam Shazeer와 Daniel De Freitas가 2021년 창업한 대화형 캐릭터 챗봇 서비스
전 Alibaba Qwen 팀 테크 리드, OFA(ICML 2022) 및 Qwen 시리즈 주도, 멀티모달 사전학습 연구자
홍콩대학교 컴퓨터 과학과 조교수, HKUDS Lab 디렉터, LightRAG·RAG-Anything 저자, 그래프 신경망 및 RAG 연구자
SenseTime Senior Research Manager. LLMC·QDrop 등 LLM·VLM 경량화·양자화 라인을 이끕니다.
프랑스 Mistral AI의 오픈 웨이트·상업용 LLM 시리즈
Zhipu AI(智谱)의 LLM 시리즈, 칭화대 스핀오프가 개발하는 중국 모델
칭화대 AIR 조교수. 모바일 에이전트·DroidBot·AutoDroid 개발. 모바일 인텔리전스 전문.
Google Cloud AI 디렉터, 전 Chrome 개발자 경험 리드, 웹 성능·AI 보조 엔지니어링 분야의 다작 저술가
Sina Weibo AI 연구원. VibeThinker 시리즈(1.5B, 3B) 1저자. 소형 언어 모델의 검증 가능한 추론 한계를 탐구하는 Spectrum-to-Signal Principle 설계자.
상하이 인공지능 실험실, 문서 이해와 고효율 모델 연구의 중심 기관
Lightricks가 공개한 19B 파라미터 규모의 joint audio-video foundation model. asymmetric dual-stream(비디오·오디오) 구조에 bidirectional cross-attention으로 modality imbalance를 처리. OmniNFT의 backbone으로 사용됨.