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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Agentic Studio를 통해 LinearB는 소프트웨어 제공을 가속화하는 데 필요한 핵심 맥락을 제공합니다.
애플리케이션 개발 인텔리전스 스타트업인 LinearB Inc.는 오늘, 인공지능 코딩 도구의 광범위한 도입으로 인해 조직의 소프트웨어 제공 파이프라인에 점점 더 많은 병목 현상이 발생하고 있다며 이를 완화하기 위해 노력하고 있다고 밝혔습니다. 이 회사는 오늘 발표된 새로운 제품인 Agentic Studio를 통해 인간 엔지니어와 자율 […] 해당 게시물은 “Agentic Studio를 통해 LinearB, 소프트웨어 제공 가속화에 필요한 핵심 맥락 제공”이라는 제목으로 SiliconANGLE에 처음 게재되었습니다.
미국 인구조사국과 “슈퍼 인텔리전스”
오늘 나는 아폴로 글로벌 매니지먼트가 2025년 9월에 제작한 ‘대기업의 AI 도입률 하락 추세’ 차트를 떠올렸다. 이 차트는 미국 인구조사국이 수집한 데이터를 바탕으로 미국 기업들의 AI 도입이 둔화되고 있음을 보여주는 듯했다. 당시 나는 이 차트를 활용해 GPT-5의 데이터 분석 능력을 시연했고, 이어 클라우드의 새로운 코드 해석기 기능을 실험하기도 했다. 이번에는 지난 1년 동안 어떤 변화가 있었는지 확인하기 위해 다시 한 번 해당 수치를 분석해 보기로 했고, 그 과정에서 인구조사국이 행정명령 14434호, 일명 어처구니없는 ‘슈퍼 인텔리전스’ 관련 규정을 위반했음을 알게 되었다. 우선, 업데이트된 차트를 보면, 미국 인구조사국은 2주마다 ‘비즈니스 트렌드 및 전망 조사’(BTOS)라는 설문조사를 실시한다. 매번 전체 120만 개 기업 중 20만 개 기업을 대상으로 진행되며—
엔비디아, AI 에이전트 SQL을 기반으로 하는 개방형 시맨틱 계층인 Auto Ontology 출시
엔비디아는 엔터프라이즈 메타데이터로부터 시맨틱 계층을 생성하는 Apache 2.0 라이브러리인 Auto Ontology를 공개했습니다. 이는 인증된 정의를 바탕으로 에이전트 SQL을 구체화하며, MCP, CLI 및 API를 통해 컨텍스트를 제공합니다. 해당 게시물 ‘엔비디아, AI 에이전트 SQL을 기반으로 하는 개방형 시맨틱 계층인 Auto Ontology 출시’는 MarkTechPost에 처음 게재되었습니다.
NVIDIA Dynamo를 위한 검증된 Kubernetes 런타임 구축
AI 애플리케이션을 개발하는 팀들은 모델 구성에서 실제 작동하는 추론 엔드포인트에 이르는 반복 가능한 경로가 필요합니다. NVIDIA Dynamo는 분산형 추론...
[AINews] AIE CODE 구축: 최고의 코딩 에이전트 컨퍼런스
Mistral의 오픈 웨이트 릴리스, 프론티어 모니터링, 그리고 그날의 AI 트위터와 레딧 요약.
HPE, monday.com 기반 노코드 앱으로 임원 회의를 줄인다
기업들은 업무에 가장 가까운 사람들이 애플리케이션을 직접 구축할 때 노코드 앱이 가장 큰 가치를 발휘한다는 점을 깨닫고 있습니다. AI 에이전트가 업무 관리 플랫폼 내부로 도입되면서, 이제 더 어려운 과제는 직원들이 이를 편안하게 사용하면서도 도입이 통제 밖으로 벗어나지 않도록 하는 것입니다. 이러한 변화는 휴렛팩커드엔터프라이즈(HPE)에서도 나타나고 있습니다.[…] 이 기사의 원문은 SiliconANGLE에 처음 게재되었습니다.
[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.
아날로그 설계를 위한 AI 활용
복잡성이 증가하고 일정이 더욱 촉박해지며, 실수의 대가가 그 어느 때보다 높아지고 있는 아날로그 및 혼합 신호 설계 분야에서 AI의 역할이 점차 확대되고 있습니다. “아날로그 설계를 위한 AI 활용” 글은 Semiconductor Engineering에 처음 게재되었습니다.
우리가 디자인 에이전트를 어떻게 구축했는지
LangChain이 Slack에서 브랜드에 맞는 동영상, 그래픽 및 프레젠테이션을 제작하는 오픈소스 디자인 에이전트인 Content Studio와 이를 구동하는 하네스를 어떻게 구축했는지.
Mirendil, 1,000만 토큰 규모의 첫 번째 모델인 Fern 0.1을 출시했습니다
Mirendil은 1,000만 토큰의 컨텍스트 창을 갖춘 처음으로 개발한 모델인 Fern 0.1을 출시했습니다. 이 모델은 에이전트형 AI 연구개발 작업을 목표로 하며, 1,000만 토큰 기준 RULER 단일 바늘 테스트에서 100% 점수를 기록했지만, 에이전트형 코딩에서는 최첨단 모델들에 비해 뒤처집니다. 해당 게시물 “Mirendil, 1,000만 토큰 컨텍스트를 갖춘 첫 번째 모델 Fern 0.1 출시”는 MarkTechPost에 처음 게재되었습니다.
vLLM 시맨틱 라우터, d3-ultra 출시: 27B 규모의 오픈형 멀티모달 의사결정 모델
vLLM 시맨틱 라우터가 27B 규모의 오픈 웨이트 멀티모달 의사결정 모델인 d3-ultra를 출시했습니다. 이 모델은 텍스트, 이미지 및 비디오를 한 번에 처리한 뒤 모든 답변에 대한 확률을 반환하며, 팀의 SR-Text 테스트에서 87.2점을 기록했습니다. 해당 게시물 “vLLM 시맨틱 라우터, 27B 규모의 오픈 멀티모달 의사결정 모델 d3-ultra 출시”는 MarkTechPost에 처음 게재되었습니다.
바이두, 수백 페이지 문서 파싱을 위한 무제한 OCR 2 오픈소스 출시
바이두는 MIT 라이선스를 적용한 3B 규모의 OCR 모델인 ‘Unlimited OCR 2’를 출시했으며, 이 모델은 한 번의 요청으로 수백 페이지에 달하는 문서를 처리할 수 있습니다. 해당 모델의 SR-SWA 주의 메커니즘은 단계별 디코딩 비용을 거의 일정하게 유지하며, MarathonDocBench에서 77.1점의 성능을 기록했습니다. 본 글은 ‘바이두, 수백 페이지 문서 파싱을 위한 Unlimited OCR 2 오픈소스화’라는 제목으로 MarkTechPost에 처음 게재되었습니다.
OpenAI, GPT-6.1 Terra를 출시하며 에이전트 작업에 대한 GPT-6.1 Sol의 API 가격을 절반으로 인하
OpenAI는 GPT-6.1 Terra를 출시했으며, 이 모델은 매 백만 토큰당 1달러/5달러의 가격으로 제공되는 고속 컴퓨터 사용 및 비전 모델입니다. 이 모델은 GPT-6 Astra의 중간 수준 노력 기반 에이전트들의 최종 시험 점수를 달성하며, 작업당 비용은 0.29달러로, 기존의 4.82달러에 비해 크게 낮아졌습니다. 해당 게시물인 “OpenAI, GPT-6.1 Terra 출시… 에이전트 작업 시 GPT-6.1 Sol의 API 가격 절반”은 MarkTechPost에 처음 게재되었습니다.
Okta가 대규모 AI 에이전트의 관리 컨텍스트에서 얻은 교훈
Okta는 dbt를 단일 진실의 원천으로 활용하여 AI 에이전트의 컨텍스트 관리 방식을 재구축했습니다.
램프의 내부 AI 에이전트가 어떻게 100만 회의 세션을 돌파했는가
Ramp은 내부 AI를 분석 엔지니어링으로 간주하여 구축한 에이전트, 샌드박스 및 대시보드를 공유합니다.
MCP 연결 AI 에이전트로 6분 만에 대시보드 디버깅을 해결하는 방법
AI 에이전트는 BI 계층 내부에서 dbt 라이너지 기능을 활용해, 커피를 타는 시간 안에 세 가지 데이터 미스터리를 해결했습니다.
캘리포니아의 스타트업들은 2026년 현재까지 그 어느 해보다도 많은 투자금을 유치했습니다.
캘리포니아 기업들이 올해 미국 스타트업 투자금의 4분의 3 이상을 차지했습니다. 크런치베이스 데이터에 따르면, 이는 명백히 역대 최고 수준의 점유율입니다. 참고로 올해는 아직 두 달 정도 남아 있습니다.
NDE 4.0으로 가는 길: 자율 검사의 알고리즘, 기법 및 전략에 대한 고찰
arXiv:2610.31704v1 발표 유형: 신규 초록: 비파괴 검사(NDI)는 손상을 일으키지 않으면서 인프라와 제조 부품의 안전성과 신뢰성을 보장하는 데 필수적인 현대 품질보증의 핵심입니다. 본 논문은 현재 NDI 분야의 전반적인 동향을 종합적으로 검토하며, 계산 알고리즘, 물리적 기법, 산업 응용 및 연구 목표라는 네 가지 서로 다른 관점에서 해당 분야를 분석합니다. 우리는 광범위한 학술 문헌을 종합하여 수동적이고 아날로그식 해석에서 디지털화된 데이터 중심 패러다임인 NDE 4.0으로의 급속한 발전 과정을 보여줍니다. 우리의 분석은 초음파와 시각 검사가 주요 물리적 기법으로 우위를 점하고 있음을 강조하는 동시에, 상당한 변화가 나타나고 있음을 드러냅니다.
엣지 기반 LLM 훈련의 민주화: 도전 과제, 시스템 및 앞으로의 방향
arXiv:2610.32215v1 발표 유형: 신규 초록: 현대 GPU 데이터 센터의 컴퓨팅 파워 증가로 인해 일부 산업 거대 기업들이 대규모 데이터를 활용하여 대형 언어 모델(LLM)을 훈련하고 배포할 수 있게 되었습니다. 그러나 이러한 모델과 그 학습 데이터의 엄청난 규모는 중앙 집중식 개발을 점점 더 지속하기 어렵게 만들고 있으며, 동시에 관련된 개인 데이터를 보유하되 이에 상응하는 인프라를 갖추지 못한 소규모 기관들을 배제하고 있습니다. 본 논문에서는 분산형 LLM 훈련에 관한 우리의 입장을 사전 학습 및 미세 조정 패러다임을 중심으로 정리하고, 연합 학습, 분할 학습 및 탈중앙화 접근법을 다루며, 이들 방법이 이질적인 하드웨어와 신뢰성 낮은 연결성을 가진 지리적으로 분산된 환경에서 어느 정도 준비되어 있는지 평가합니다. 이어서 우리는 {\em 통합}된 시스템을 제시합니다