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OrcaRouter, 100만 토큰 컨텍스트 지원 사이버보안 모델 OrcaCyber Zero 1.5 공개 사이버보안 분야에서 AI 모델의 역할이 단순한 취약점 탐지를 넘어 취약점 재현과 검증, 보안 테스트까지 확대되고 있습니다. 이러한 흐름 속에서 OrcaRouter는 승인된 보안 연구와 보안 엔지니어링을 지원하는 모델인 OrcaCyber Zero 1.5를 공개했습니다.OrcaCyber Zero 1.5는 기존 OrcaCyber Zero 1.0의 후속 모델로, 100만 토큰 컨텍스트 윈도우와 네이티브 함수 호출, 구조화된 출력을 지원합니다. 취약점 재현, 익스플로잇 개발, 침투 테스트, 보안 감사 등을 주요 활용 분야로 제시하며, 대규모 코드베이스를 분석하고 보안 문제의 실질적인 악용 가능성을 평가하는 데 초점을 맞췄습니다.벤더가 공개한 벤치마크 결과에서는 Cybench 100%, CVE-Bench 95.8%..

exxperts: 승인 기반 메모리와 로컬 실행 환경을 갖춘 AI 에이전트 AI를 업무에 활용할 때 대화가 끝난 뒤에도 필요한 정보를 유지하고, 이전 대화에서 축적한 지식을 다음 작업에 활용할 수 있다면 어떨까요? 하지만 AI가 어떤 정보를 기억하는지, 잘못된 정보를 어떻게 수정하는지, 데이터가 어디에 저장되는지는 여전히 중요한 고려 사항입니다.exxperts는 이러한 요구를 해결하기 위해 설계된 로컬 우선(Local-first) AI 에이전트입니다. 사용자가 직접 승인한 정보만 메모리에 저장하며, 대화와 메모리의 변경 이력을 확인하고 관리할 수 있습니다. 또한 다양한 AI 모델 제공자를 지원하고, MCP 도구와 웹 검색, 문서 작성, 백그라운드 작업 등의 기능을 제공합니다.이번 글에서는 GitHub에 공개된 exxperts의 README를 바탕으로 핵심 개념과 주요 특징, 메..

Google Gemini 4 Argon: 장기 추론부터 소프트웨어 개발·기업 업무·사이버 보안까지 확장되는 차세대 AI 모델 Google이 복잡하고 장기적인 작업을 수행하도록 설계한 차세대 프런티어 모델 Gemini 4 Argon을 발표했습니다. 이 모델은 소프트웨어 엔지니어링, 금융·법률 등 기업 업무, 사이버 보안 방어 분야에서 높은 수준의 성능을 제공하도록 개발됐습니다. 특히 긴 작업 과정에서 추론을 지속하고, 대규모 코드베이스를 분석·최적화하며, 소프트웨어 취약점을 찾아 수정하는 능력이 주요 특징입니다.Gemini 4 Argon은 현재 Google 내부 업무와 일부 신뢰할 수 있는 사이버 보안 전문가를 대상으로 활용되고 있습니다. Google은 모델의 강력한 기능을 안전하게 제공하기 위해 단계적으로 접근 범위를 확대하고, 악용 방지와 프롬프트 인젝션 대응 등 안전장치를 강화하고 있습니다.이번 글에서는 Google의 공식..

Microsoft Graph PowerShell의 안정성 강화: Windows PowerShell 5.1 지원 종료 계획과 PowerShell 7.x 전환 가이드 Microsoft는 Microsoft Graph PowerShell의 안정성과 유지보수 효율성을 높이기 위해 PowerShell 7.x 이상을 중심으로 개발 및 지원 체계를 전환한다고 발표했습니다. 이에 따라 기존 Windows PowerShell 5.1 환경에 대한 유지보수는 단계적으로 축소되며, 향후 출시될 Microsoft Graph PowerShell v3.0부터는 PowerShell 7.x 이상만 공식 지원할 예정입니다.이번 변경은 기존 환경의 호환성을 즉시 중단하는 조치가 아니라, 약 12개월의 전환 기간을 통해 새로운 플랫폼으로의 이전을 준비하도록 하는 계획입니다. 따라서 Microsoft Graph PowerShell을 활용하는 시스템 관리자와 개발자는 기존 스크립트 및 자동화 작업의 실행..

ML 엔지니어, AI 엔지니어, LLM 엔지니어의 차이점과 주요 역할 AI 기술이 발전하면서 ML 엔지니어(Machine Learning Engineer), AI 엔지니어(AI Engineer), LLM 엔지니어(LLM Engineer)와 같은 직무가 주목받고 있습니다. 하지만 채용 공고에서 사용하는 직무명과 실제 업무가 항상 일치하는 것은 아닙니다. 비슷한 기술을 요구하더라도 어떤 기업은 모델 학습을, 다른 기업은 AI 모델을 활용한 서비스 개발을, 또 다른 기업은 대규모 언어 모델의 미세 조정을 주요 업무로 제시합니다.이러한 차이를 이해하지 못하면 자신이 기대했던 업무와 실제 담당하게 될 업무 사이에 차이가 발생할 수 있습니다. 특히 AI 모델을 직접 학습하는 일과 이미 학습된 모델을 활용해 제품을 개발하는 일은 필요한 역량과 책임 범위가 다릅니다.이 글에서는 ML 엔..

Laya: 제로샷 의사결정과 확률 보정으로 구현하는 효율적인 AI 분류 시스템 AI 기반 서비스를 개발할 때는 사용자의 요청을 분석하고, 적절한 카테고리로 분류하며, 예측 결과가 얼마나 신뢰할 수 있는지 판단하는 과정이 중요합니다. 기존 분류 모델은 정확도를 높이기 위해 학습 데이터를 준비해야 하지만, 새로운 업무 유형이 추가될 때마다 데이터를 확보하고 모델을 다시 학습하는 것은 개발 및 운영 측면에서 부담이 될 수 있습니다.Laya는 이러한 문제를 해결하기 위해 설계된 오픈소스 의사결정 엔진입니다. 텍스트를 새로 생성하는 대신, 입력된 텍스트와 개발자가 정의한 선택지를 바탕으로 각 답변의 확률을 계산합니다. 이를 통해 별도의 작업별 학습 데이터 없이 분류를 수행하는 제로샷(Zero-shot) 방식과 여러 유형의 의사결정을 하나의 추론 과정에서 처리하는 방식을 지원합니다.하지만 높..

JEPA-Anything: 하나의 학습 방식으로 7개 분야를 연결하는 차세대 월드 모델 인공지능이 단순히 데이터를 분석하는 수준을 넘어, 환경의 변화를 예측하고 복잡한 시스템의 동작을 이해하려면 어떤 기술이 필요할까요? 기존에는 컴퓨터 비전, 생명과학, 의료 데이터 분석, 로봇 제어 등 각 분야의 특성에 맞춰 예측 모델을 설계하는 경우가 많았습니다. 하지만 분야마다 별도의 모델을 개발하고 최적화하는 방식은 연구와 개발의 부담을 높일 수 있습니다.2026년 10월 5일 공개된 MarkTechPost의 기사에서는 이러한 한계를 해결하기 위한 연구 프레임워크인 JEPA-Anything을 소개합니다. JEPA-Anything은 기존 JEPA(Joint-Embedding Predictive Architecture)를 확장하고, 잠재 표현을 여러 예측 요소로 분리하는 OPF(Orthogonal Pre..

Google DeepMind, 740M 파라미터 멀티모달 임베딩 모델 ‘EmbeddingGemma 2’ 공개 Google DeepMind가 텍스트, 코드, 이미지, 동영상, 오디오를 하나의 벡터 공간으로 변환하는 오픈 모델 EmbeddingGemma 2를 공개했습니다. Gemma 4 아키텍처를 기반으로 개발된 이 모델은 총 7억 4,000만 개의 파라미터를 갖추고 있으며, 입력 데이터의 유형과 사용 목적에 따라 필요한 인코더만 선택할 수 있도록 설계됐습니다.EmbeddingGemma 2의 핵심은 다양한 형태의 데이터를 의미적으로 연결하면서도, 비교적 적은 메모리로 로컬 환경에서 실행할 수 있다는 점입니다. 이를 통해 멀티모달 검색, 코드 검색, 검색 증강 생성(RAG), 온디바이스 AI 등 다양한 분야에서 활용할 수 있는 기반을 제공합니다.이번 글에서는 EmbeddingGemma 2의 핵심 개념과 주요 특징, ..

LLM 시대에 주목받는 Common Lisp: 빠른 개발 피드백과 코드 생성의 장점 LLM(대규모 언어 모델)이 코드를 빠르게 생성하는 시대에는 프로그래밍 언어를 선택하는 기준도 달라지고 있습니다. 코드를 작성하는 시간뿐 아니라, 변경 사항을 적용하고 실행 결과를 확인하며 오류를 수정하는 과정까지 고려해야 하기 때문입니다.Common Lisp는 이러한 관점에서 주목할 만한 프로그래밍 언어입니다. 실행 중인 프로그램을 재시작하지 않고 함수를 변경할 수 있는 개발 환경, 코드와 데이터를 동일한 리스트 구조로 다루는 특성, 매크로를 통한 언어 확장 기능을 제공합니다. 이러한 특징은 LLM을 활용한 반복적인 개발과 도메인에 특화된 소프트웨어 설계에 새로운 가능성을 제시합니다.이번 글에서는 Common Lisp의 기본 개념부터 실시간에 가까운 개발 피드백, 매크로 기반 코드 추상화, LLM 활용..

AI 에이전트의 도구 활용을 바꾸는 Codemode: 코드 기반 도구 실행과 MCP 연동의 핵심 AI 에이전트가 복잡한 작업을 수행하려면 여러 도구를 호출하고, 결과를 분석하고, 다음 작업을 결정하는 과정을 반복해야 합니다. 하지만 도구를 하나씩 호출할 때마다 결과가 모델의 컨텍스트에 포함되면 토큰 사용량이 늘어나고, 여러 작업을 효율적으로 연결하기도 어려워집니다.이러한 문제를 해결하기 위한 접근 방식 중 하나가 Codemode입니다. Codemode는 AI 에이전트가 JavaScript와 같은 프로그래밍 언어를 사용해 여러 도구 호출을 조합하고, 작업 흐름을 구성하며, 결과를 처리할 수 있도록 지원합니다. 특히 MCP(Model Context Protocol) 서버와 연동할 때 도구 호출의 유연성을 높이고, 복잡한 작업을 코드로 표현할 수 있다는 점에서 주목할 만합니다.Armin Ronacher가..

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