NVIDIA Vera Rubin을 위한 쿠버네티스의 AI 준비: 첫날부터
NVIDIA Vera Rubin과 같은 새로운 GPU 하드웨어에 맞게 쿠버네티스를 구성하고 최적화하는 작업은 복잡하며 오류가 발생하기 쉽습니다. 드라이버, 커널, 런타임, 네트워킹,...
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Amazon SageMaker AI에서 지식 증류를 활용한 효율적인 에이전트 구축
최첨단 모델을 기반으로 구축된 에이전틱 어시스턴트는 다중 단계 툴 루프를 실행하며, 모든 단계마다 최첨단 가격을 지불하는 것은 프로덕션 규모에서 지속하기 어렵습니다. 이 게시글에서는 시퀀스 수준 지식 증류(SeqKD)를 사용하여 최첨단 트레이너의 에이전틱 행동을 Amazon SageMaker AI의 소규모 저비용 학생 모델로 전달하는 방법을 보여줍니다.
우리는 어떻게 ChatGPT 계정을 장악했는가
우리는 어떻게 ChatGPT 계정을 장악했는가 파라미터 랩스는 ChatGPT의 아티팩트 패턴 구현에 대해 발견한 취약점을 설명합니다(OpenAI는 이를 과거에는 “Canvas”라고 불렀지만, 최신 버전에서는 HTML 미리보기로 명명된 것으로 보입니다). 이 패턴은 대화형 맞춤형 HTML 애플리케이션이 샌드박스화된 iframe에 표시되는 방식을 의미합니다. 이러한 경우 HTML은 신뢰할 수 없는 코드가 OpenAI API와 상호작용하거나 개인 데이터에 접근하는 것을 방지하기 위해 철저히 샌드박스화되어야 합니다. 파라미터는 상당히 복잡한 공격 체인을 발견했습니다. OpenAI는 그래프 지원의 일환으로 MathLive 자바스크립트 라이브러리를 사용하며, 이 라이브러리에는 자체 가상 키보드가 포함되어 있습니다. 해당 키보드는 샌드박스화된 iframe에서 postMessage()를 통해 상위 페이지에서 트리거될 수 있습니다. 이 메시지 수신 코드는 innerHTML을 사용하므로, 메시지를 전송하는 모든 요소가 사용자 정의
코딩 에이전트가 Amazon Bedrock AgentCore 런타임을 사용해 웹 애플리케이션을 구축하는 동안, 실시간으로 미리보기를 확인하세요.
Amazon Bedrock AgentCore 세션 엔드포인트는 각 런타임 세션에 인증된 URL을 제공하며, 이 URL은 사용자가 허용한 포트로 HTTP 메서드, 경로 및 WebSocket 연결을 전달합니다. 이번 글에서는 세션 내에서 Vite 기반 웹사이트를 계속 실행하는 코딩 에이전트를 배포한 뒤, 에이전트가 파일을 수정할 때마다 브라우저에서 실시간으로 사이트가 업데이트되는 모습을 확인합니다.
[AINews] AIE CODE 구축: 최고의 코딩 에이전트 컨퍼런스
Mistral의 오픈 웨이트 릴리스, 프론티어 모니터링, 그리고 그날의 AI 트위터와 레딧 요약.
노출은 약속이 아니다: 도구를 사용하는 에이전트의 잠재적 모니터에 대한 이중 계층 평가
arXiv:2610.37679v1 발표 유형: 신규 초록: 도구를 사용하는 언어 에이전트는 간접적인 프롬프트 삽입에 취약하며, 점점 늘어나는 연구들은 모델 내부를 분석하여 안전하지 않은 행동이 실행되기 전에 이를 포착하려 하고 있지만, 그 결과는 매우 상반되고 있습니다. 우리는 이러한 갈등의 대부분이 평가 과정에서 발생하는 오류 때문이라고 주장하며, 평가 및 학습 집단 모두에서 삽입 노출과 행동 이행을 구분하는 이중 계층화 프로토콜을 제안합니다. 주요 Qwen AgentDojo 그리드에서, 순수한 혼합된 안전하지 않은 행동 대 나머지 행동의 대조를 기반으로 훈련된 모니터링 모델은 대부분 노출 여부만을 학습합니다. 즉, 에이전트가 해당 행동을 따르든 따르지 않든 노출된 경로를 표시할 뿐이며, 어떤 경우에 안전하지 않은 행동으로 이어지는지 예측하는 데는 거의 성과를 보이지 않습니다. 노출된 사례들만을 대상으로 재훈련한 동일한 탐지 모델군은 모델 자체가 수행하는 안전하지 않은 도구 호출을 최대 2초 전까지 예측할 수 있습니다.
아티팩트 증류: 프런티어 언어 모델에서 소규모 언어 모델로의 학습 없이 전이
arXiv:2610.37680v1 발표 유형: 신규 초록: 최첨단 언어 모델과 소규모 언어 모델 간의 격차를 좁히는 방법으로는 일반적으로 디스틸레이션 기법이 사용됩니다. 이는 소규모 모델(학생)을 최첨단 모델(교사)의 출력에 대해 미세조정함으로써, 전이 과정이 학습용 컴퓨팅 자원에 의존하게 만들고 전달된 지식은 상당히 투명하지 않은 상태로 남게 합니다. 우리는 아티팩트 디스틸레이션을 제안합니다. 교사는 학습 사례를 해결하고 그 문제 해결 절차를 아티팩트 은행에 외부화하며, 학생은 추론 시 해당 은행을 조회하여 이를 활용합니다. 이 과정에서는 파라미터 업데이트가 전혀 발생하지 않습니다. LiveBench의 네 가지 과제에서, Claude Opus 4.5가 작성한 은행을 사용하면 Claude Haiku 4.5가 공간 추론에서 비지원 Claude Sonnet 4.5보다 60%의 비용으로 더 높은 성능(0.707 대 0.647)을 보이며, 테이블 조인 작업에서는 Sonnet 4.5 수준에 도달하는 데 89%의 비용만 들입니다. 동일한 원시 은행은
TRACEs: 분산형 과학 워크플로우를 위한 세밀한 임베디드 페루넌스
arXiv:2610.39981v1 발표 유형: 신규 초록: 대규모 과학 워크플로우는 분산형 HPC 자원에서 실행되므로, 과학 데이터 제품이 어떻게 생성되는지와 왜 유사한 워크플로 실행에서도 매우 다른 결과가 도출될 수 있는지를 설명하기가 어렵습니다. 기존 시스템은 주로 분산 워크플로 실행 또는 출처 관리에만 중점을 두고 있으며, 세부적인 출처 정보를 분산 과학 데이터 아티팩트의 본질적 속성으로 다루는 경우는 드뭅니다. 우리는 TRACEs(Traceable Runtime for Advanced Containerized Executions)를 제안합니다. 이는 모든 생성된 데이터 아티팩트에 데이터 계보와 실행 컨텍스트를 직접 내장하는 분산형 컨테이너화된 과학 워크플로우를 위한 출처 아키텍처입니다. 출처 정보를 워크플로 오케스트레이션과 분리함으로써, TRACEs는 아티팩트 중심의 출처 정보를 일반화합니다.
[AINews] Gemini 4 Carbon, 리더보드 정상에 오르며 사이버 방어자들을 위한 출시를 시작
구글의 새로운 프론티어 모델이 독립 평가에서 선두를 달리고 있으며, 초기 접근 권한은 신뢰받는 방어자들에게만 제한됩니다.
케빈 루스는 AGI에 사로잡혔다. 당신은 왜 그렇지 않은가?
오늘은 AI 산업의 최근 급격한 변화를 상세히 다룬 신간 『AGI 연대기』의 저자이자 기자인 케빈 루스와 이야기를 나눕니다. 케빈은 오랜 기간 뉴욕타임스의 기자로 활동해 왔으며, 인기 팟캐스트 ‘하드 포크’의 진행자이기도 합니다. 그러나 그는 이 프로그램의 친구인 케이시 뉴턴과 함께 최근 […]을 떠났습니다.
빠른 학습
도구: Claude Opus 5.5 고급용 빠른 학습 프롬프트: 사진을 열면 몇 초 만에 캔버스 요소와 시뮬레이션된 붓을 사용해 해당 사진의 버전을 빠르게 그려내는 아티팩트를 만들어 보세요. 또한, 이전에 Claude Fable로 P5.js를 이용해 수채화 일러스트레이션을 시뮬레이션한 실험도 참고해 보세요. 빠른 학습은 Sobel 엣지 검출을 사용하며, Google Fonts 외에는 외부 라이브러리가 없습니다. 태그: 도구
Amazon Quick은 HIPAA 인증을 획득했지만, 규정 준수에 대한 책임은 여전히 고객에게 있습니다.
Amazon Quick은 AWS가 제공하는 HIPAA 인증 서비스로, 의료 기관이 BAA에 서명한 전제하에 보호된 건강 정보(PHI)를 처리할 수 있도록 하며, 인증이 곧 규정 준수를 의미하는 것은 아닙니다. PHI 처리 경로, 암호화 메커니즘, 로그 정책 및 비가역적 구성 요구사항은 모두 고객의 엄격한 관리 하에 이루어져야 합니다.
OlmoEarth v1.3 출시: 전 세계 지표면을 대상으로 한 고성능 오픈소스 위성 임베디드 모델
앨런 인스티튜트 포 AI는 OlmoEarth v1.3을 발표했으며, 전 행성에 걸쳐 10미터 해상도의 64차원 및 128차원 사전 계산된 위성 임베딩 벡터를 제공하고, 여기에 대화형 탐색 도구인 Embeddings Explorer를 함께 제공합니다. 이 도구는 코드 없이 변경 사항 감지, 유사 지역 검색 및 경량 분류 모델링을 지원합니다.