새 모델(Claude Opus 5·Kimi K3)이 쏟아진 주였지만, 이번 주 AI의 진짜 헤드라인은 능력이 아니라 안전·보안이었습니다.
AI/테크
새 모델(Claude Opus 5·Kimi K3)이 쏟아진 주였지만, 이번 주 AI의 진짜 헤드라인은 능력이 아니라 안전·보안이었습니다. AI가 스스로 남의 서버를 해킹한 첫 사건, 개발자 1,200여 명의 속도조절 서한, 엔비디아 주도 37곳 보안 동맹까지. 해외 6건과 국내(네이버·카카오·삼성) 3건을 담백하게 정리했습니다.
지금 보고 있는 자료는 모두 Snapdeck으로 만들었어요.
스냅덱으로 바로가기모델 파일을 내려받을 수 있다고 모두 오픈소스인 것은 아니에요. 가중치 공개와 데이터·학습 코드·재배포 권리는 서로 다른 층위거든요. 이런 분에게 추천해요 - 오픈웨이트와 오픈소스를 구분하고 싶은 분 - 자체 호스팅 모델의 권리를 확인하는 분 - API와 로컬 실행 사이에서 판단하는 분 내용 요약 Open Access, Open Weight, Open Source AI의 차이부터 gpt-oss 20B·120B, Apache 2.0, Llama 4, Gemma의 라이선스 조건, GPU·MLOps 운영비까지 14페이지로 정리했어요. 어떤 모델이 우리 조직에 맞을지 알고 싶다면 지금 읽어보세요.
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루프를 더 정교하게 돌리는 것만으로 복잡한 AI 시스템을 다룰 수 있을까요? 조건 분기, 병렬 에이전트, 공유 상태가 늘어날수록 필요한 건 반복보다 전체 흐름을 그리는 그래프예요. 이런 분에게 추천해요 - 에이전트 자동화 구조를 설계하는 분 - 복잡한 조건·예외 처리가 늘어난 팀 - LangGraph·n8n 도입을 검토하는 분 내용 요약 루프와 그래프의 차이부터 중앙 상태, 동적 라우팅, 병렬 처리, Human-in-the-Loop, LangGraph·n8n 구현법까지 21장에 정리했어요. 5개 독립 작업은 최대 5배 빠르게, 모델 혼합은 운영 비용을 80% 이상 줄일 수 있다는 구조적 이점과 과잉 설계·검증 병목도 함께 다뤄요. 내 업무에 적용할 3단계 실천법이 궁금하다면 지금 읽어보세요.
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AI에게 더 잘 질문하는 법보다, AI가 스스로 검토하고 고치도록 루프를 짜는 능력이 더 중요해졌어요. 이런 분에게 추천해요 - 반복 업무를 AI에 완전히 위임하고 싶은 분 - 에이전트의 품질과 비용을 함께 통제하려는 분 - 루프 도입 기준과 안전장치가 궁금한 분 내용 요약 프롬프트부터 컨텍스트, 하네스, 루프 엔지니어링까지 AI 활용의 4단계를 비교해요. Actor-Critic 역할 분리, 수치화된 목표, 메모리와 샌드박스, 최대 5회·$1.0·300초 안전 기준까지 21페이지에 담았어요. 어떤 업무부터 루프로 바꿔야 할지 알고 싶다면 지금 읽어보세요.
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