오늘의 Top 6
The Defender’s Window
AI is reshaping cybersecurity for attackers and defenders alike. Learn how OpenAI is strengthening its defenses and what security teams can do now.
OpenAI joins PORTS-Pike project
OpenAI joins PORTS-Pike project, expanding community investment and supporting thousands of Southern Ohio jobs
What Flock’s defenders are missing
AirTag reveals how Amazon destroys rare books for AI training
Amazon buys large quantities of printed books, scans them as AI training data, and destroys them in the process.
OpenAI signs record Ohio data center lease with Nvidia backing up to $105 billion
AI video market has bounced back from Sora's false start
최신 논문 해설
QLoRA — 65B 모델을 단일 GPU에서 fine-tuning
Dettmers 등이 제안한 QLoRA는 4-bit NormalFloat(NF4) 양자화 + Low-Rank Adapter + paged optimizer를 결합해, 65B 모델을 단일 48GB GPU에서 fine-tuning. full fine-tuning 대비 메모리 1/4, 성능은 동등. HuggingFace PEFT 통합으로 즉시 사용 가능.
Latent Diffusion Models — Stable Diffusion의 원리
CompVis(뮌헨 LMU) + Runway 팀이 제안한 Latent Diffusion Model. 픽셀 대신 VAE의 잠재 공간에서 denoising을 수행해 학습 비용 10배↓·고해상도 512×512 생성. Stability AI의 Stable Diffusion, SDXL·SD3의 직접적 기반.
Attention Is All You Need — Transformer의 탄생
2017년 구글 브레인 팀이 제안한 Transformer. RNN·CNN 없이 self-attention만으로 번역 모델을 만들어 병렬 학습과 장거리 의존성 동시 해결. WMT 2014 영어-독일어 BLEU 28.4·영어-프랑스어 41.8로 SOTA 경신. 이후 모든 LLM(GPT·Claude·Gemini·Llama)의 기반.
ECL — 네 가지 학습 방식을 하나로 묶은 온디바이스 적응
ECL은 임베더 중심 설계로 퓨샷·제로샷·연속·인컨텍스트 학습을 자원 제약 엣지 기기에서 통합합니다.
Translation with Thought — 번역 난이도에 맞춰 추론량을 조절하기
TwT는 번역 난이도에 따라 직관적 처리와 숙고형 추론을 선택해 품질을 유지하면서 추론 토큰을 줄입니다.
CLIFT — 모델을 열지 않고 휴머노이드 로봇을 현장 특화하기
CLIFT는 모델 가중치와 내부 학습 신호를 보지 못하는 관리형 API에서도 배포 보상을 지도학습 데이터로 바꿔 로봇 정책을 반복 개선합니다.
글로벌 AI 혁신 스타트업
AI 인프라·모델·에이전트·로보틱스를 만드는 글로벌 스타트업 76곳
ElevenLabs
New York, NY · 2022년
Generative voice AI — 음성 복제·합성·번역·감정, 29개 언어, 0.5초 내 latency
Anthropic
San Francisco, CA · 2021년
**Constitutional AI** — 인간 라벨 대신 '헌장(Constitution)'으로 안전성 자기비판 후 RLHF/RLAIF 학습. Sleeper Agents / Sycophancy 등 안전 연구로 유명. Claude 3.5 Sonnet은 SWE-bench Verified 최고 성능 기록. Claude 4 Opus는 코딩·분석·장문 처리에 강점. AI 안전·해석 가능성(Interpretability) 분야를 최우선으로 투자.
PrismML
Pasadena, California, USA (Caltech 인근 · Caltech 스핀오프) · 2025년
**1-bit / Ternary 가중치 압축의 선구주자**. 목적 함수는 모델 크기·복잡도 증가 없이 'intelligence density'(단위 추론당 intelligence)를 질적으로 끌어올리는 것 — 이들이 말하는 'Concentrating intelligence'. 기존 PTQ(Post-Training Quantization) 방식과 달리, 학습 단계부터 1-bit을 first-class로 가정하고 학습하는 full-stack 접근. 1-bit 가중치 세팅에서도 LLM-quality 텍스트 생성을 달성한 최초의 상용 솔루션. Bonsai 시리즈는 27B 같은 대형 모델도 6GB 미만 메모리 footprint로 단일 스마트폰에서 실시간 추론이 가능. 셀룰러 폰에서 27B 추론은 본질적으로 모델 크기와 정확도 trade-off의 종결을 의미.
RunAnywhere
San Francisco, CA (YC W26) · 2025년
Hand-written GPU and NPU kernels for fast on-device inference across consumer silicon (Apple/Qualcomm)
Mirai Labs
London, UK (TechCrunch 2026-02 기준) · 2025년
Apple Silicon 대상 Rust 기반 온디바이스 추론 엔진 + 모델 변환·양자화 스택
Cartesia
San Francisco, CA · 2023년
State Space Models (S4/Mamba) — **sequence 길이에 linear scaling**, transformer의 quadratic attention 대비 memory·power 효율 압도. Hardware-aware algorithm (kernel fusion, parallel scan, recomputation) 적용. 모듈 SSM + MLP 블록을 통합한 homogeneous architecture. Sonic (TTS) + Ink (STT) + Line (agent platform) + H-Nets (hierarchical 토크나이저 프리) 풀스택. Cloud + On-premise + On-device 동시 배포 (in-region mandatory). 실시간 voice AI 시장을 latency-first로 설계.
AI 인프라 — 반도체·GPU·HBM·클라우드
NVIDIA · TSMC · SK Hynix · AWS 등 11개 회사 → /infra
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