사용량 메트릭스 API는 텔레메트리 및 버전 격차를 표시합니다
Copilot 사용량 메트릭스 API는 이제 클라이언트 텔레메트리가 누락되었거나 IDE 또는 확장 프로그램 버전이 사용량 메트릭스 최소 기준 미만인 사용자를 표시합니다. 새로운 사용자별 필드가 …에 나타납니다. 원문: Usage metrics API flags telemetry and version gaps는 The GitHub Blog에 처음 게시되었습니다.
AI NEWS JOURNAL
AI 뉴스 검색
제목, 요약, 본문을 검색해 흩어진 정보를 연결하세요.
n8n@2.46.3
## [2.46.3](https://github.com/n8n-io/n8n/compare/n8n@2.46.2...n8n@2.46.3) (2026-10-30) ### 버그 수정 * **core:** 마이그레이션 소유자 알림 재전송 전에 쿨다운 시간을 추가 ([#42567](https://github.com/n8n-io/n8n/issues/42567)) ([724efc3](https://github.com/n8n-io/n8n/commit/724efc352f51a52910924789b79cf66770807e09)) * **core:** 활성화 후 IMAP 트리거 표현식을 해결 ([#42612](https://github.com/n8n-io/n8n/issues/42612)) ([17594a7](https://github.com/n8n-io/n8n/commit/17594a7eefa42bc37f532af35c4f38eb1986bbc5)) * **core:** 표현식에서 사용자 데이터를 __isError 키와 함께 반환 ([#42490](https://github.com/n8n-io/n8n/issues/42490)) ([9fe595e](https://github.com/n8n-io/n8n/commit/9fe595e1b83179b54ac5768d03c5f90f9c409f16)) * **editor:** 워크플로우 프로젝트를 해당 이름으로 표시
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.
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.
우리가 디자인 에이전트를 어떻게 구축했는지
LangChain이 Slack에서 브랜드에 맞는 동영상, 그래픽 및 프레젠테이션을 제작하는 오픈소스 디자인 에이전트인 Content Studio와 이를 구동하는 하네스를 어떻게 구축했는지.
Regal, 목표 지향형 에이전트를 출시하며 모든 통화에 액터와 디렉터 모델을 적용합니다
기업용 음성 인공지능 기업인 리갈 보이스 주식회사는 오늘 자사 플랫폼에 목표 지향형 에이전트를 추가하여, 이를 활용하는 기업들이 전화 통화가 달성해야 할 목표를 명확히 정의할 수 있도록 하고, 그 목표 달성을 위한 작업을 분담하는 두 가지 AI 모델을 제공합니다. 새로운 에이전트는 리갈이 “다음과 같은 전화 상담에서 흔히 나타난다”고 밝힌 문제 해결을 목표로 합니다. 이 글은 ‘리갈, 목표 지향형 에이전트 공개… 모든 전화 통화에 배우와 감독 모델을 도입’이라는 제목으로 실리콘 앵글에 처음 게재되었습니다.
AI 에이전트는 미디어의 새로운 최애 타깃이 되다
에이전트가 대중화됨에 따라, 일부 출판사들은 사람들이 인간이 아닌 AI를 위해 맞춤 제작된 콘텐츠에 비용을 지불하기를 기대하고 있습니다.
ProtoEEG: EEG 시각적 해독을 위한 구조화된 프로토타입 정렬
arXiv:2610.33065v1 발표 유형: 신규 초록: 두피 기록은 잡음이 많고 공간적 해상도가 낮으며 실험 조건과 피실험자 간에 변동성이 크기 때문에 EEG를 통한 시각적 해독은 여전히 어려운 과제로 남아 있습니다. 대부분의 시스템은 각 실험을 고밀도 이미지 임베딩과 정렬하지만, 이러한 임베딩은 의미적 내용과 개별 사례에 특화된 질감, 자세, 배경 등을 혼합하고 있습니다. 이는 EEG에서 제공되지 않는 세부 정보를 요구할 뿐만 아니라, 예측을 뒷받침하는 시각적 요인들에 대한 명시적인 설명도 제공하지 않습니다. 우리는 \textbf{ProtoEEG}라는 프로토타입 기반 프레임워크를 제안합니다. 이 프레임워크는 EEG와 이미지 간의 정렬 문제를 공유 가능한 학습 가능한 시각 코드북 위에서 이루어지는 소프트한 합성으로 재구성합니다. 학습 가능한 EEG 인코더와 고정된 시각 교사가 동일한 $K=64$개의 프로토타입에 대한 할당 분포를 생성하며, 이들의 가중치를 적용한 재구성 결과는 구조화된 표현을 형성합니다
FlexA-Mem: LLM 에이전트를 위한 예산-적응형 에이전틱 메모리
arXiv:2610.33274v1 발표 유형: 신규 초록: 대규모 언어 모델(LLM) 에이전트는 매우 다양한 메모리 요구 사항을 갖는 시나리오에서 작동합니다. 과거 대화에 관한 질문에는 해당 질문이 명시한 정확한 사실이 필요하며, 다단계 작업에서는 이미 수행된 단계들의 흐름과 다음 단계에서 명시할 수 없는 세부 정보가 함께 필요합니다. 기존의 메모리는 각각 특정한 시나리오에 맞춰 설계되고 검증되어 왔습니다. A-Mem과 같은 검색형 메모리는 현재 쿼리에서 표현되지 않은 단계들을 놓치고, 요약은 정확한 문자열을 잃어버리며, 두 가지를 결합하는 방식은 예산 분할 문제를 미리 고정해 버립니다. 우리는 FlexA-Mem을 제안합니다. 이는 모든 역사적 기록을 불변 저장소에 한 번씩 기록하고, 매 호출마다 새로운 메모리를 생성하는 범용 메모리입니다. 생성된 메모리는 기록의 간결한 타임라인과 고정된 규칙에 따라 처리되는 세부 정보로 구성됩니다.
양날의 검: AI는 시스템 보호를 강화하는 동시에 악성 행위자들에게 새로운 취약점을 열어준다
사이버보안 업계는 강력한 최첨단 AI 모델이 양날의 검임을 깨닫고 있습니다. 기업들은 이러한 모델을 활용해 소스 코드와 시스템 구성의 취약점을 그 어느 때보다 빠르게 식별할 수 있습니다. 그러나 알고 보니 악성 행위자들도 이와 같은 작업을 수행할 수 있습니다. AI 모델이 사이버보안 분야를 새로운 차원으로 전환시킨 대표적인 사례는 다음과 같습니다 […] 본 글은 ‘양날의 검: AI가 시스템 보호를 한층 더 정교하게 만드는 동시에 악성 행위자들에게 새로운 취약점을 열어주다’라는 제목으로 SiliconANGLE에 처음 게재되었습니다.
OpenAI가 더 빠르고 성능이 우수한 AI 에이전트를 반값에 제공하는 GPT-6.1 Terra를 출시했습니다.
OpenAI 그룹 PBC는 오늘 프런티어 인공지능 시스템 라인업 중간급 모델의 업그레이드 버전인 GPT-6.1 테라를 공개했습니다. GTP-5.6 테라의 후속 모델인 이 새로운 모델은 비용이 약 50% 저렴하면서도 컴퓨터 활용 작업을 더 빠르고 더 높은 정확도로 처리합니다. 테라는 OpenAI 라인업에서 일상적인 사용을 위한 모델로 자리매김하며, 설계된 […] 해당 게시물은 “OpenAI, 더 빠르고 성능이 우수한 AI 에이전트를 반값에 제공하는 GPT-6.1 테라 출시”라는 제목으로 SiliconANGLE에 처음 게재되었습니다.
GitHub Copilot 지원 권한 일반 제공
지원되는 권한 기능이 이제 GitHub Copilot CLI, GitHub Copilot 앱 및 Visual Studio Code에서 일반적으로 제공됩니다. Copilot이 명령을 실행하거나 파일 시스템 경로에 접근하려는 권한을 요청할 때,… 이 글은 GitHub Copilot 지원 권한 기능이 일반적으로 제공된다는 내용으로, 원래는 The GitHub Blog에 처음 게시되었습니다.
dbt Wizard 내부에서는, 자신의 작업 과정을 보여주도록 설계된 AI 에이전트가 작동합니다.
dbt Wizard의 디자이너와 엔지니어링 리드가, 코드가 프로덕션에 도달하기 전에 에이전트가 자신의 작업을 어떻게 검증하는지 보여줍니다.
왜 앤트로픽의 IPO 공모설명서에는 핵심 수치가 너무나도 많이 누락되어 있는가
Anthropic의 S-1 서류는 수백 페이지에 달하며, 재무 관련 세부 정보가 상당히 누락되어 있다. 한 애널리스트는 WIRED에 “Anthropic은 투자자들에게 더 많은 정보를 제공해야 한다”고 말했다.
앤타로픽의 IPO 신청에 관한 몇 가지 관찰
오늘 발표된 S-1 서류에 따르면, 사상 최대 규모의 IPO로 여겨지는 이 거래를 앞두고 앤트로픽은 자사의 수익, 성장, 주요 이해관계자 및 향후 직면할 위험에 관한 상세한 새로운 정보를 공개했습니다. 총 335페이지에 달하는 이 문서는 결코 가벼운 읽을거리가 아닙니다. 다만, 우선적으로 살펴본 결과, 그중에서도 특히 흥미로운 몇 가지 공시 내용을 간추려 소개합니다.
GitHub Copilot의 GPT-6.1 Terra
OpenAI의 최신 모델인 GPT-6.1 Terra가 이제 GitHub Copilot에서 일반적으로 제공됩니다. 이 모델은 GPT-6.1 Sol보다 더 낮은 비용으로 일상적인 에이전트형 코딩과 터미널 작업을 수행하도록 설계되었습니다. … 게시물 ‘GitHub Copilot의 GPT-6.1 Terra’는 The GitHub Blog에 처음 게재되었습니다.
앤티로픽의 IPO 신청서에 담긴 다섯 가지 기이한 세부사항
Anthropic은 마침내 SEC에 S-1 신고서를 제출했습니다. 이 문서는 경영진의 보수 수준과 IPO로 조달한 자금의 사용 계획부터, 회사의 야망을 좌절시킬 수 있는 위험 요인에 이르기까지 비즈니스의 내부 구조를 투자자들에게 상세히 공개하기 위해 마련된 것입니다. 300페이지가 넘는 분량으로, 다룰 내용이 매우 많습니다 […]
앤티로픽의 IPO 프로스펙트스는 내부 구조를 공개한다
Anthropic은 월요일, 회사의 재무 현황, 위험 요인 및 AI의 미래에 대한 견해를 엿볼 수 있는 대규모 기업공개(IPO)를 앞두고 서류를 제출했다.
킬로의 데이터 과학자가 자신의 AI 에이전트들이 부족했던 비즈니스 컨텍스트 계층을 어떻게 구축했는지
데이터 과학자가 조직 지식을 위한 AI 컨텍스트 계층을 어떻게 구축했는지: dbt 프로젝트 하나만으로는 이를 담아낼 수 없습니다.