스트림 기반 에이전트형 SOC 구축
당사 보안 팀이 지속적인 스트리밍 아키텍처를 활용하여 알림 트리아지 처리량을 확장한 자동화된 다중 에이전트 조사 파이프라인을 구축한 방법을 확인해 보세요.
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n8n@2.47.1
n8n 2.47.1 업데이트는 기본적으로 보관된 워크플로우 숨기기 및 보고서 로드에 시간이 걸릴 경우 메시지 표시 등 마이그레이션 보고서 경험을 향상시키는 기능을 도입합니다.
인텔 주가 폭락, 정부 지분 가치 120억 달러 하락
AI 산업이 메모리 및 기타 부품을 대량으로 소비하면서 PC 가격이 상승하고 있는 가운데, 인텔은 PC 판매 부진으로 타격을 받고 있다.
AI 분야의 최고 기업들이 데이터 수집을 거부하는 새로운 방식을 지지하고 있습니다
OpenAI, Google, Microsoft, 그리고 Anthropic은 출판사들이 AI에 의해 데이터를 수집되는 것을 거부할 수 있는 새로운 표준을 채택할 것이라고 밝혔습니다. 이는 앞서 Search Engine Roundtable에서 보도된 바와 같습니다. 이러한 제어 기능을 통해 출판사들은 개별적으로 설정해야 했던 AI 학습 선호 사항을 여러 AI 기업에 걸쳐 일괄적으로 적용할 수 있게 됩니다. 공유된 “정책 토큰” 신호는 […]
AI 에이전트를 배치하려는 경쟁은 데이터 접근이라는 익숙한 장애물을 맞닥뜨리고 있다
AI 에이전트를 생산 환경에 도입하려는 기업들은 모델 선택보다 역할 기반 접근 제어가 그 에이전트를 신뢰할 수 있는지 여부를 결정한다는 사실을 점차 깨닫고 있다. 증가하는 추론 비용, 개인정보 보호 우려, 그리고 주권 요구 등도 더 많은 AI 워크로드를 기업 내 데이터 센터로 다시 이전하도록 만들고 있다. 이러한 변화는 수년간 민감한 데이터를 관리해 온 기업들에게 유리하게 작용한다. 해당 게시물 ‘AI 에이전트를 배치하려는 경쟁, 데이터 접근에서 익숙한 장애물 마주’는 SiliconANGLE에 처음 게재되었다.
새로운 연구에 따르면 AI 모델의 사용 비용은 언어에 따라 크게 달라지며, 토큰 소비량은 최대 17배까지 차이가 난다고 합니다.
IT之家 10월 30일 보도에 따르면, 사용자 수가 적은 언어를 사용하는 경우 AI 서비스 이용 시 영어 및 기타 주요 언어 사용자보다 더 높은 비용을 부담할 수 있다고 합니다. 현지 시간으로 28일, 외신 Rest of World의 보도에 따르면, 인공지능 언어 공정성 연구 연합이 지난달 발표한 연구에서 AI 모델이 서로 다른 언어를 처리할 때 소모되는 토큰(단어 단위) 수가 매우 큰 차이를 보일 수 있다는 사실이 밝혀졌습니다. 토큰은 AI 모델이 텍스트와 같은 데이터를 처리하는 데 사용되는 기본 단위입니다...
단시간 푸리에 변환의 병렬 구현 비교 연구
arXiv:2610.38069v1 발표 유형: 신규 초록: 단시간 푸리에 변환(STFT)은 긴 신호의 짧은 지속 시간 창에 대해 푸리에 변환을 계산하며, 이를 통해 주파수가 시간에 따라 어떻게 변화하는지를 특성화한다. 푸리에 변환 알고리즘, 특히 고속 푸리에 변환(FFT) 알고리즘은 병렬 컴퓨팅을 활용하기 위해 잘 발전되어 왔지만, 병렬 단시간 푸리에 변환 알고리즘의 성능을 이해하는 데 관한 연구는 아직 제한적이다. 본 연구에서는 FFT 기반 알고리즘과 준병렬 피드포워드 알고리즘 두 가지를 구현하고, 서로 비교 분석하였다. 그 결과, 낮은 동시성 환경에서는 준병렬 알고리즘이 실행 시간 면에서 우수하지만, …
DistOptimize: 분산 프로토콜의 자동 최적화
arXiv:2610.39017v1 발표 유형: 신규 초록: 분산 합의 및 일관성 프로토콜은 이해하기 어렵지만 클라우드의 기반이 되므로, 배포 전에 종종 엄격한 증명과 형식 검증 과정을 거칩니다. 그러나 프로토콜 수정에는 이러한 수준의 엄밀성이 거의 적용되지 않으며, 생산 환경에서는 이러한 수정이 빈번히 발생해 안전성을 위협합니다. 본 논문에서는 수동 수정으로 인한 안전성 위반 위험을 제거하기 위해, 분산 프로토콜을 위한 자동 최적화 도구인 DistOptimize를 제안합니다. DistOptimize는 학술용 언어에서 개발된 처리량 최적화 기법을 실제 운영 환경에서 사용되는 프레임워크에 적용하고, Rocq 언어를 통해 재작성의 정확성을 검증하며, 교정과 ILP 기반 탐색을 결합하여 이를 자동으로 적용합니다.
추론을 위한 대규모 언어 모델의 지도학습微調: 종합적 조사
arXiv:2610.37681v1 발표 유형: 신규 요약: 최근 대규모 추론 모델들은 복잡한 과제를 해결하는 데 있어 뛰어난 성능을 보여왔으며, 이는 긴 사고 체인 데이터에 대한 지도학습微調(SFT)이 그들의 추론 능력을 발현하고 향상시키는 데 핵심적인 기반이 되었기 때문입니다. 추론 중심의 SFT를 개선하고 분석하는 데 있어 빠른 진전에도 불구하고, 이 분야에는 아직도 급속히 증가하는 관련 문헌을 통합적으로 정리한 체계적인 조사가 부족한 실정입니다. 이러한 공백을 메우기 위해 우리는 추론을 위한 SFT의 최근 발전상을 포괄적으로 검토하며, 방법론적 설계와 분석적 탐구라는 두 가지 관점에서 문헌을 살펴봅니다. 먼저, SFT 전반에 걸친 방법론적 개선 사항들을 검토하고 이를 데이터 중심 접근과 알고리즘 중심 접근으로 구분합니다.
TRACEs: 분산 과학 워크플로우를 위한 세밀한 임베디드 퍼베넌스
arXiv:2610.39981v1 발표 유형: 신규 초록: 대규모 과학 워크플로우는 분산된 HPC 자원에서 실행되므로, 과학 데이터 산출물이 어떻게 생성되는지와 왜 동일한 워크플로우 실행에서도 매우 다른 결과가 나올 수 있는지를 설명하기가 어렵습니다. 기존 시스템은 주로 분산 워크플로우 실행 또는 퍼베넌스 관리에만 집중하며, 세밀한 수준의 퍼베넌스를 분산 과학 데이터 아티팩트의 본질적 속성으로 다루는 경우는 드뭅니다. 우리는 TRACEs(고급 컨테이너화 실행을 위한 추적 가능한 런타임)를 제안합니다. 이는 분산된 컨테이너화된 과학 워크플로우를 위한 퍼베넌스 아키텍처로서, 생성된 모든 데이터 아티팩트에 데이터 계보와 실행 컨텍스트를 직접 내장합니다. 퍼베넌스를 워크플로우 오케스트레이션과 분리함으로써, TRACEs는 아티팩트 중심의 퍼베넌스를 일반화합니다.
이질성이 언제 가치를 발휘하는가? GPU와 WSE 시스템의 상호보완성 이해
arXiv:2610.39222v1 발표 유형: 신규 초록: AI 가속기 아키텍처가 점점 더 다양해짐에 따라, 서로 다른 아키텍처를 통합한 단일 시스템 구현이 새로운 이종 컴퓨팅 패러다임으로 부상하고 있다. GPU와 WSE는 연산, 메모리, 통신 구조에서 상당히 차이를 보이며, 이로 인해 아키텍처 간 상호보완성과 추가적인 오버헤드가 동시에 발생하지만, 이러한 이질성을 실제 성능 향상으로 전환하는 방법은 아직 명확히 밝혀지지 않았다. 이 문제를 해결하기 위해 우리는 GPU–WSE 이종 실행 환경과 상호보완성을 활용할 수 있는 조건을 규명하는 계층적 벤치마킹 방법론을 제안하며, 또한 이질성이 시스템 차원의 성능 향상을 가져오는 경우와 병목 현상으로 작용하는 경우를 식별하는 분석적 성능 모델을 함께 제시한다.
FlatCake: LLM 서비스를 위한 평면형 KV캐시 저장 아키텍처
arXiv:2610.38355v1 발표 유형: 신규 초록: KV 캐시 재사용은 LLM 서비스를 가속화하지만, 기존 시스템들은 호스트 DRAM과 NVMe SSD를 계층적 하위 구조로 관리하며, DRAM을 중간 캐시로 활용합니다. 그러나 실제 생산 환경의 LLM 워크로드는 이러한 계층 구조의 두 가지 전제 조건을 모두 무너뜨립니다. 첫째, 이중 모드 재사용 방식은 DRAM의 시간적 필터링 기능을 무력화합니다. 왜냐하면 워크로드는 재사용 거리가 긴 일회성 블록이나 DRAM 용량을 초과하는 수기가바이트 규모의 에이전트 세션으로 구성되어 있어 SSD가 핵심 읽기 경로에 위치하게 되기 때문입니다. 둘째, DRAM의 스테이징과 제거 순서에 따른 배치 방식은 SSD 복원 과정을 병목으로 만듭니다. 인-플라이트 프리픽스를 위해 호스트 스테이징 버퍼를 유지하면 부하 상황에서 컨텐션을 유발해 프리페치 작업이 중단되며, 증분식 제거는 세션의 블록들을 SSD 전체에 분산시켜 대규모 연속 읽기를 방해합니다. 우리는 p
와비, 소비자 지향형 인공지능 비서를 위해 5,500만 달러 유치
소비자를 위한 인공지능 비서를 개발하는 와비 주식회사는 오늘 시드 투자 라운드에서 5,500만 달러를 조달했다고 발표했습니다. IVP가 이 시드 라운드를 주도했으며, 아마존 알렉사 펀드, 안드레센 호로위츠, 포어러너 등이 참여했습니다. 또한 세일즈포스 주식회사의 CEO 마크 베니오프와 쇼피파이 주식회사의 CEO 토비 뤼트케를 포함한 엔젤 투자자 그룹도 함께했습니다. 이 기사의 원문은 “와비, 소비자 지향형 인공지능 비서를 위해 5,500만 달러 유치”라는 제목으로 실리콘 앵글에 처음 게재되었습니다.
리비안, 폭스바겐과의 합작사업을 AI 비서까지 포함하도록 확대
리비안은 이번 합작사업의 규모가 58억 달러에서 더 커질지 여부는 밝히지 않았다.
그라놀라는 위스프와 경쟁하기 위해 받아쓰기 기능을 추가했습니다
역전! 위스프가 자사의 받아쓰기 앱에 회의록 기능을 추가한 뒤, 그라놀라도 회의록 작성 도구에 받아쓰기 기능을 탑재했습니다. 음성 AI 전쟁이 점점 흥미로워지고 있습니다.
AI가 신입 사원들을 고객 업무로 더 많이 내몰면서, 인튜잇은 회계 교육을 새롭게 재편하고 있다
AI가 일상적인 재무 업무를 자동화함에 따라, 과거 초급 회계 직무를 규정하던 반복적 작업들은 점차 사라지고 있으며, 자문 서비스가 기업의 가치 창출 방식의 중심으로 부각되고 있다. 이러한 변화는 대학들이 교과서 속 모습과는 매우 다른 직무에 맞춰 졸업생들을 준비시키기 위해 분주히 움직이도록 만들었다. 교실과 실제 업무 간의 격차를 해소하는 것이 이제 인튜잇의 최우선 과제가 되고 있다. 이 글은 ‘AI가 신입 사원들을 고객 업무로 더 많이 내몰면서, 인튜잇은 회계 교육을 새롭게 재편하고 있다’라는 제목으로 처음 실렸으며, 원문은 SiliconANGLE에서 게재되었다.
머신러닝 원자 간 잠재력의 텐서 코어 성능 해제
원자 수준 시뮬레이션은 화학 반응과 상전이부터 기계적 파손에 이르기까지 분자와 물질이 어떻게 행동하는지 연구자들이 이해하는 데 도움을 줍니다. 이러한...
GitHub Copilot Fusion으로 모델을 라우팅하고 오케스트레이션하세요
GitHub Copilot Fusion이 일반에 공개되었습니다. 각 작업마다 개별 모델을 선택하는 대신, Copilot Fusion을 선택하면 Copilot이 지능적으로 어떤 모델을 사용할지 라우팅하고 오케스트레이션해 줍니다.… 글 ‘GitHub Copilot Fusion으로 모델을 라우팅하고 오케스트레이션하세요’는 The GitHub Blog에 처음 게재되었습니다.
GitHub Copilot 앱, Universe 출시
작업은 항상 하나의 저장소나 세션에만 맞춰지지는 않습니다. 하나의 기능이 여러 저장소에 걸쳐 있을 수 있습니다. 런칭 계획은 저장소를 전혀 건드리지 않고도 스펙, 디자인, 자산 등을 포함할 수 있습니다… 이 글은 GitHub Copilot 앱, Universe 출시라는 제목으로 GitHub 블로그에 처음 게재되었습니다.
GitHub Copilot 앱용 보안 확장 기능
이제 GitHub Copilot 앱을 떠나지 않고도 리포지토리의 GitHub 코드 스캐닝 알림을 처리할 수 있습니다. 현재 공개 미리보기 중인 새로운 GitHub 보안 확장 기능을 통해 가장 중요한 알림을 찾고, Copilot에 이를 설명하거나 수정을 도와달라고 요청할 수 있습니다. 이 글은 GitHub 보안 확장 기능이 처음으로 게시된 GitHub 블로그의 내용입니다.
