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펜타곤 vs Anthropic — AI 안전의 하드 리밋이 사라진 날

2026-02-26 · AI 뉴스

2026년 2월 24일, Anthropic은 RSP v3.0에서 '안전 미확보 시 훈련 중단' 하드 리밋을 삭제했다. 같은 날 국방장관 Pete Hegseth는 금요일까지 군사 제한을 풀지 않으면 $200M 계약을 끊겠다는 최후통첩을 보냈다.

펜타곤 vs Anthropic — AI 안전의 하드 리밋이 사라진 날

AI가 600대 방화벽을 뚫었다 — GenAI 시대, 아마추어도 해커가 되는 세상

2026-02-26 · AI 보안

AWS 위협정보팀이 2026년 2월 공개한 보고서: 러시아어권 해커 1명이 상용 GenAI만으로 55개국 FortiGate 600대 이상을 침투했다. 취약점이 아닌 설정 오류를 AI가 자동으로 탐지·공략한 이 사건은 사이버 공격의 구조가 바뀌고 있음을 보여준다.

AI가 600대 방화벽을 뚫었다 — GenAI 시대, 아마추어도 해커가 되는 세상

구글에 내 블로그가 검색되지 않는 이유 — Google Indexing API 설정 완벽 가이드

2026-02-25 · AI 활용

Astro + Cloudflare Pages 기반 블로그에서 Google Indexing API를 설정해 20개 포스트를 전부 색인 요청한 실전 경험을 정리했습니다.

구글에 내 블로그가 검색되지 않는 이유 — Google Indexing API 설정 완벽 가이드

Qwen 3.5 미디엄 시리즈: 10B 활성 파라미터로 GPT-5-mini를 넘어선 오픈소스 모델의 등장

2026-02-25 · AI 뉴스

Qwen 3.5 미디엄 시리즈(122B-A10B, 27B, 35B-A3B)의 아키텍처, 벤치마크, 로컬 실행 가이드를 분석한다. Gated DeltaNet + MoE 하이브리드 구조가 효율성의 새 기준을 세웠다.

Qwen 3.5 미디엄 시리즈: 10B 활성 파라미터로 GPT-5-mini를 넘어선 오픈소스 모델의 등장

오컴의 면도날 — 90% 비용 절감한 아마존의 선택

2026-02-24 · AI 개념

단순함은 게으름이 아니라 전략이다. 오컴의 면도날이 개발과 AI에서 왜 중요한지, 그리고 왜 우리는 늘 복잡한 쪽을 선택하는지 분석한다.

오컴의 면도날 — 90% 비용 절감한 아마존의 선택

로컬 LLM이 도구를 못 고르는 이유, 그리고 해결하는 4가지 전략

2026-02-24 · AI 활용

8B 모델이 수백 개 도구 앞에서 무너지는 원인과, 시맨틱 라우터·Tool RAG·MCP 최적화·Validation Feedback으로 정확도를 끌어올리는 실전 전략을 정리했다.

로컬 LLM이 도구를 못 고르는 이유, 그리고 해결하는 4가지 전략

변호사, 도로 검사원, 심장내과 의사가 코딩 대회에 나갔다 — 그리고 이겼다

2026-02-23 · AI 뉴스

Anthropic의 'Built with Opus 4.6' 해커톤에서 1–5위를 차지한 사람들 중 전문 개발자는 없었다. 이것이 소프트웨어 개발의 미래에 대해 말해주는 것.

변호사, 도로 검사원, 심장내과 의사가 코딩 대회에 나갔다 — 그리고 이겼다

2026년 2월에 출시된 AI 모델 11개 — 벤치마크·가격·아키텍처 비교 정리

2026-02-22 · AI 뉴스

2026년 2월 한 달에 쏟아진 11개 AI 모델을 벤치마크, API 가격, 아키텍처 특징별로 실전 비교한다.

2026년 2월에 출시된 AI 모델 11개 — 벤치마크·가격·아키텍처 비교 정리

OpenClaw 스킬 생태계의 보안 위기 — ClawHavoc, CVE, 그리고 Lethal Trifecta

2026-02-22 · AI 보안

ClawHub에서 발견된 824개 악성 스킬, 1-Click RCE 취약점, AI 에이전트의 구조적 보안 문제를 기술적으로 분석하고, 셀프호스팅 사용자를 위한 실전 보안 가이드를 제시한다.

OpenClaw 스킬 생태계의 보안 위기 — ClawHavoc, CVE, 그리고 Lethal Trifecta

Transformer 완전 해부 — Encoder, Decoder, 그리고 LLM의 구조

2026-02-21 · AI 개념

Transformer의 Encoder와 Decoder 구조를 시각적으로 해부하고, 현대 LLM이 왜 Decoder-only를 선택했는지까지 깊이 파헤친다.

Transformer 완전 해부 — Encoder, Decoder, 그리고 LLM의 구조
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