분류 전체보기 (3055) 썸네일형 리스트형 GPT-5.5 Instant 업데이트 핵심 정리: 더 정확하고 간결해진 ChatGPT 기본 모델 이 글은 ChatGPT의 기본 모델인 GPT-5.5 Instant 업데이트 내용을 정리한 기술 블로그입니다. 기존 GPT-5.3 Instant 대비 무엇이 달라졌는지, 정확성과 추론 능력은 어떻게 개선됐는지, 그리고 사용자 경험 관점에서 어떤 변화가 있었는지를 중심으로 살펴봅니다. 특히 고위험 영역에서의 환각 감소, 더 짧고 집중된 답변, 개인화 기능 강화가 어떤 의미를 갖는지 이해할 수 있도록 설명합니다.GPT-5.5 Instant란 무엇인가GPT-5.5 Instant는 ChatGPT의 기본 모델인 Instant 라인업의 최신 버전입니다. 수억 명의 사용자가 매일 사용하는 기본 모델인 만큼, 작은 개선도 실제 사용 경험에는 큰 영향을 미칩니다. 이번 업데이트의 방향성은 분명합니다.더 정확한 답변더 간결.. garak으로 알아보는 LLM 보안 취약점 진단과 레드팀 테스트 방법 생성형 AI와 LLM(Large Language Model)이 빠르게 확산되면서, 이제는 모델 성능만큼이나 보안과 안정성이 중요한 시대가 됐습니다. 특히 기업 환경에서는 단순히 “잘 답변하는 모델”이 아니라, 프롬프트 인젝션이나 데이터 유출 같은 공격에도 안전한 모델이 요구됩니다.이 과정에서 주목받고 있는 오픈소스 도구가 바로 garak입니다. garak은 LLM 취약점 스캐너이자 레드팀 테스트 프레임워크로, 모델이 어떤 방식으로 실패할 수 있는지 자동으로 탐지하고 분석할 수 있도록 돕습니다.이번 글에서는 garak이 무엇인지, 어떤 보안 테스트를 지원하는지, 어떻게 설치하고 사용하는지, 그리고 실제로 어떤 환경에서 활용할 수 있는지까지 정리해보겠습니다.garak이란 무엇인가garak은 생성형 AI 및 .. 초거대 AI 학습을 가속하는 슈퍼컴퓨터 네트워크, OpenAI의 MRC 프로토콜 완전 정리 초거대 AI 모델을 학습시키기 위해서는 단순히 GPU를 많이 연결하는 것만으로는 충분하지 않습니다. 수십만 개의 GPU가 동시에 데이터를 주고받는 환경에서는 네트워크 성능과 안정성이 곧 AI 학습 속도를 결정하기 때문입니다. 특히 하나의 데이터 전송이 지연되면 전체 학습 작업이 멈추거나 GPU가 대기 상태에 들어가는 문제가 발생할 수 있습니다.OpenAI는 이러한 문제를 해결하기 위해 AMD, Broadcom, Intel, Microsoft, NVIDIA와 함께 새로운 네트워크 프로토콜인 MRC(Multipath Reliable Connection)를 개발했습니다. MRC는 AI 슈퍼컴퓨터 환경에서 네트워크 병목과 장애를 최소화하고, 대규모 GPU 클러스터를 더욱 효율적으로 운영하기 위한 기술입니다.이번.. Gemma 4 추론 속도를 3배까지 높이는 MTP Drafter 기술 완전 정리 대규모 언어 모델(LLM)의 성능 경쟁은 이제 단순히 “더 똑똑한 모델”을 넘어 “얼마나 빠르게 응답하는가”로 확장되고 있습니다. 특히 로컬 환경이나 모바일 디바이스, 엣지 환경에서 AI를 활용하려는 개발자들에게 추론 속도는 실제 서비스 품질을 좌우하는 핵심 요소입니다.Google은 최근 공개한 Gemma 4 모델에 이어, 추론 성능을 획기적으로 개선할 수 있는 MTP(Multi-Token Prediction) Drafter 기술을 발표했습니다. 이 기술은 기존 대비 최대 3배 빠른 추론 속도를 제공하면서도 출력 품질과 추론 정확도는 그대로 유지하는 것이 특징입니다.이번 글에서는 Gemma 4의 MTP Drafter가 무엇인지, 왜 필요한지, speculative decoding이 어떻게 동작하는지, 그.. Understand-Anything: 코드와 지식베이스를 인터랙티브 지식 그래프로 분석하는 AI 플러그인 코드베이스 규모가 커질수록 “이 함수가 어디에 영향을 주는지”, “현재 구조가 어떻게 연결돼 있는지”, “어떤 순서로 코드를 이해해야 하는지”를 파악하는 일은 점점 어려워집니다. 특히 여러 개발자가 함께 작업하는 환경에서는 코드 이해 비용이 빠르게 증가합니다.Understand-Anything은 이런 문제를 해결하기 위해 등장한 AI 기반 플러그인입니다. 프로젝트의 파일, 함수, 클래스, 의존성 관계를 자동 분석해 인터랙티브 지식 그래프로 변환하고, 이를 통해 코드 구조와 도메인 흐름을 시각적으로 탐색할 수 있도록 지원합니다.단순한 코드 인덱싱 도구를 넘어, 아키텍처 분석·변경 영향 분석·학습 가이드 생성·도메인 관계 추출까지 수행한다는 점에서 기존 코드 탐색 도구와 차별화됩니다.이번 글에서는 Under.. 에이전트 경제 시대, 누가 사라지고 누가 살아남는가: AI 에이전트가 재편하는 2026 엔터프라이즈 시장 AI 시장은 이제 단순한 “대화형 챗봇 경쟁” 단계를 지나고 있습니다. 2022년부터 2025년까지의 AI는 질문에 답하고, 인간이 그 결과를 해석해 직접 실행하는 구조였습니다. 하지만 2026년을 기점으로 AI는 더 이상 단순한 조언자가 아니라 실제 업무를 수행하는 ‘자율 실행 에이전트’로 이동하고 있습니다.이 변화는 단순한 기능 개선 수준이 아닙니다. 메인프레임에서 클라이언트-서버 구조로, 온프레미스에서 SaaS로 넘어갔던 변화처럼 기업 소프트웨어 구조 자체를 다시 쓰는 수준의 전환입니다.특히 MCP(Model Context Protocol)와 A2A(Agent-to-Agent) 프로토콜의 등장은 기존 SaaS 시장의 핵심 경쟁력이었던 UI 중심 구조를 흔들고 있습니다. 앞으로는 사람이 화면을 클릭하.. 구글이 ‘에이전틱 AI 거버넌스’를 제품으로 만들었다는 의미— 기업 AI는 왜 아직 따라가지 못하고 있을까 이 글은 구글이 에이전틱 AI(Agentic AI) 거버넌스를 처음으로 ‘플랫폼의 기본 기능’으로 제품화한 배경과 그 의미를 정리합니다. 특히 많은 기업들이 에이전틱 AI 도입에 높은 관심과 자신감을 보이면서도, 실제 운영 단계에서 왜 어려움을 겪고 있는지, 그리고 구글의 이번 행보가 기업 AI 전략에 어떤 시사점을 주는지를 중심으로 살펴봅니다.구글 클라우드 넥스트 2026에서 벌어진 중요한 변화2026년 4월, 라스베이거스에서 열린 Google Cloud Next ’26에서 구글은 그동안 기업 AI 업계가 미뤄왔던 문제를 정면으로 다뤘습니다. 바로 에이전틱 AI 거버넌스를 ‘사후 대응’이 아닌 ‘기본 내장 기능’으로 제공한 것입니다.구글이 공개한 핵심은 Gemini Enterprise Agent Pla.. AI 전략의 한계를 결정하는 것은 아키텍처다: 90일 안에 AI-Ready 아키텍처를 만드는 방법 이 글은 기업이 AI를 안전하고 빠르게, 그리고 확장 가능하게 도입하기 위해 왜 기존 IT 아키텍처를 재정비해야 하는지, 그리고 이를 90일 안에 단계적으로 실행하는 방법을 정리한 내용입니다. 단순히 AI 도구를 도입하는 문제가 아니라, 데이터·보안·인프라·거버넌스 전반을 포함한 엔터프라이즈 아키텍처 관점에서의 준비가 왜 중요한지를 실제 사례와 함께 설명합니다.AI 도입 실패의 원인: 기술이 아니라 아키텍처의 문제2026년 4월, 클라우드 호스팅 플랫폼 Vercel은 내부 시스템 침해로 고객 데이터가 유출되는 사고를 공개했습니다.이 사건의 핵심은 소프트웨어 취약점이 아니었습니다. 한 직원이 회사 Google 계정으로 외부 AI 생산성 도구에 가입하면서 과도한 접근 권한을 부여했고, 이후 해당 AI 도구가.. 이전 1 2 3 4 5 ··· 382 다음
