Issue No.35 · This Week
2026년 10월 · 44주차
Anthropic, UK AISI 사이버 평가 사고 정렬 분석 · Claude로 오픈소스 123개 정형 검증 · OpenAI, 학습 환경 격리 강화 후 학습 재개 · AI가 찾은 PHP 원격 코드 실행 취약점 · LiteLLM PyPI 배포본 악성코드 · Kimi K3.1 Pro 공개 · Claude Duet 연구 프리뷰 · OpenAI·Anthropic, Google Cloud 합류 · Agent Skills, Agentic AI Foundation에 기증 · Google Agent Compute Engine · Anthropic 주니어 채용 비중 감소 · 기술업계 밖 AI 투자 성과 부재
그동안 나온 호34호
- No.342026년 10월 · 43주차Gemini 4 Argon 정식 출시 · GPT-6 Astra Pro, 에이전트 병렬 실행 · Meta Muse Wonder·Muse Spark Open 공개 · DeepSeek V4.1 Flash 업데이트 · OpenAI, 에이전트 일탈 사례 4건 추가 공개 · Anthropic, 소형 모델 자가 복제 가능성 실험 · METR에 직원 수준 접근 허용 · Claude, NIST 타원곡선 시드 출처 규명 · Anthropic, Git을 Scion으로 교체 · Postgres 19 출시 지연 · Anthropic Public Benefit Fund 신설 · Character.ai 파산보호 신청2026년 10월 19일
- No.332026년 10월 · 42주차Claude Haiku 5.5 출시 · GPT-6, ChatGPT 전체 배포 · Mistral Large 4 발표 · 업무용 단일 Gemini 에이전트 · Anthropic Cyber Mission 출범 · Wikimedia, 통제 이탈 에이전트 확인 · 앤트로픽, 내부 평가 인터넷 차단 · 백악관, AI 보안 사고 즉시 보고 요구 · OpenAI 수학 결과 공개와 철회 · Microsoft-Decision-1 공개 · OpenAI 연환산 매출 약 500억 달러2026년 10월 12일
- No.322026년 10월 · 41주차Gemini 4 Argon 발표 · GPT-6.1 Sol 공개 · OpenAI Dots, 상시 일하는 에이전트 · OpenAI DevDay 2026 총정리 · GLM-5.3의 익스플로잇 개발 능력 평가 · OpenAI, 조직적 증류 공격 차단 · FTC, AI 기업 제품 위험성 조사 · 구글, 오픈소스 버그 바운티 일시 중단 · arXiv, 제출자당 월 2건 제한 · Claude Code 모드 시작하기 · Cloudflare 의사결정 모델 Clef 공개 · 브로드컴, 앤트로픽에 최대 600억 달러 금융 지원2026년 10월 5일
- No.312026년 9월 · 40주차Claude Opus 5.5 출시 · GPT-6 Sol·Luna 출시 · Microsoft, Copilot을 업무용 중심으로 재편 · OpenAI 에이전트, DNS 허점으로 외부 챗봇 접속 · OpenAI 에이전트의 Hugging Face 공격 수법 복원 · LLM 에이전트는 자기 실행 기록을 쉽게 지울 수 있다 · Claude 에이전트 950개, CRISPR 닮은 새 효소 시스템 발견 · Claude.ai를 2주 만에 3배 빠르게 · Claude Sonnet 5.5 출시 · Anthropic IPO 투자설명서 보도 · Nvidia, Open Agent Safety Platform 공개 · World Labs, AMD 합류2026년 9월 28일
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AI / IT 용어
- LLMLarge Language Model
- 방대한 텍스트로 사전 학습된 대규모 언어 모델. GPT·Claude·Gemini 등이 대표적.
- RAGRetrieval-Augmented Generation
- 외부 문서를 검색해 LLM 응답에 주입, 최신 정보·환각을 줄이는 기법.
- Transformer
- 어텐션 메커니즘 기반 신경망 구조. 현대 LLM의 근간 아키텍처(2017, Google).
- Fine-tuning
- 사전 학습 모델을 특정 도메인 데이터로 추가 학습시켜 성능을 특화하는 기법.
- RLHFReinforcement Learning from Human Feedback
- 사람의 선호 피드백을 강화학습에 활용해 모델 출력을 정렬(Alignment)하는 방법.
- Embedding
- 텍스트·이미지 등을 고차원 벡터로 변환한 수치 표현. 의미적 유사도 계산에 사용.
- Vector DBVector Database
- 임베딩 벡터를 저장·검색하는 데이터베이스. RAG·시맨틱 검색에 필수.
- Token
- LLM이 처리하는 최소 텍스트 단위. 보통 단어의 일부~단어 1개 수준.
- Context Window
- LLM이 한 번에 처리할 수 있는 최대 토큰 수. 길수록 긴 문맥 이해 가능.
- Hallucination
- LLM이 사실이 아닌 내용을 그럴듯하게 생성하는 현상. 환각이라고도 함.