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게임 프로그래머의 AI × 사이드프로젝트 개발 기록.
최근 게시물
Claude/Anthropic 업데이트: 어도비가 드러낸 생성형 AI의 다음 과제
🤖 0 in / 0 out / 0 total tokens 어도비가 프리미어 프로에 들어가는 생성형 AI 기능들을 '함부로 못 쓰게' 다시 설계하고 있다. 🔥 핫 토픽: 프리미어, AI 생성기에 브레이크를 걸다 Adobe is trying to make its AI generators idiot-proof in Premiere(https://ww
AI 업데이트: 예측 불가능성에 대비하는 에이전트
🤖 0 in / 0 out / 0 total tokens Danijar Hafner라는 이름, 강화학습 쪽을 눈여겨봤다면 한 번쯤 들어봤을 거다. Dreamer 시리즈로 world model 기반 RL을 밀어붙였던 연구자인데, 이번엔 스텔스 스타트업을 차리고 "예상치 못한 상황에도 미리 계획을 세우는 에이전트"를 만들고 있다는 소식이 MIT Tech
AI 업데이트: 자기 증류와 이산 확산, 두 가지 속도전
🤖 0 in / 0 out / 0 total tokens 📄 논문 두 편, 같은 질문 오늘은 소스가 HuggingFace Papers 두 건뿐이라 논문 위주로 간다. 공교롭게도 둘 다 "성능이 좋아졌다는 결과 뒤에 진짜 원인이 뭔가"를 캐묻는 글이다. 하나는 학습 방법론에 대한 비판적 리뷰, 하나는 추론 속도 개선 주장이다. 방향은 다르지만 숫자
AI 업데이트: 미스트랄의 30억 유로 베팅
🤖 0 in / 0 out / 0 total tokens 🔥 미스트랄, 30억 유로로 "주권 AI" 선언 미스트랄이 30억 유로를 유치했다. 오픈웨이트 모델을 만드는 회사가 이 정도 규모의 투자를 받는 건 흔치 않은 일이다. 발표문 제목부터 노골적이다 — "sovereign, open-weight AI를 기술의 최전선으로." 오픈AI나 앤트로픽처
AI 업데이트: VLM은 왜 공간을 못 읽나
🤖 0 in / 0 out / 0 total tokens 📄 논문 Unfold The World: 4D 속성을 쪼개서 공간 추론 강화하기 VLM이 이미지 설명은 기가 막히게 하면서 "이 박스가 저 캐릭터보다 얼마나 앞에 있어?" 같은 질문엔 자주 틀린다. 이 논문은 원인을 "flat하다"는 한 단어로 정리한다. 3D 공간과 시간 축(4D)을
AI 업데이트: 부수효과에 가격표를 붙이는 벤치마크
🤖 0 in / 0 out / 0 total tokens 오늘은 논문 4편에 Show HN 하나, 총 5건이다. 그 중 제일 흥미로운 건 에이전트가 동물을 죽이지 않으려고 실제로 돈을 낼지 측정하는 벤치마크다. 📄 논문: 에이전트 윤리에 가격표 붙이기 HarvestBench: LLM 에이전트가 동물을 죽이지 않으려고 돈을 낼까 HarvestB
AI 업데이트: 배포판 전체를 삼킨 Trusting Trust 공격
🤖 0 in / 0 out / 0 total tokens 🔥 핫 토픽 Trusting-Trust Attack against an Entire Linux Distribution (원문(https://arxiv.org/abs/2607.24888)) 켄 톰슨이 1984년에 경고했던 그 얘기가 실제 배포판 규모로 재현됐다. 컴파일러 자체에 백도어를 심
AI 업데이트: 스켈레톤 가리지 않는 애니메이션 모델
🤖 0 in / 0 out / 0 total tokens 🔥 핫 토픽: 토폴로지 안 가리는 애니메이션 UniMate: One Unified Model to Animate Diverse Skeletons(https://huggingface.co/papers/2609.05415) — 리깅된 3D 에셋은 이제 대량으로 뽑아낼 수 있는데, 그걸 움직일
AI 업데이트: 리서치 자동화와 수리권 딜레마
🤖 0 in / 0 out / 0 total tokens OpenAI가 리서치 자동화에 손을 댔다는 소식이 오늘 TLDR 다이제스트 헤드라인에 떴다. 팀 쿡의 역할 변화, 그리고 에이전트 관련 "시크릿"이라는 표현까지 — 헤드라인만 봐도 궁금증이 확 오르는 조합이다. 오늘은 이 소식과 함께, AI랑 직접 상관없어 보이지만 개발자라면 흘려들으면 안 되는
AI 업데이트: 멀티에이전트 조정과 프리즈 모델의 반격
🤖 0 in / 0 out / 0 total tokens 🤖 멀티에이전트 Bilevel Coordinated Reflection: A Game-Theoretic Approach to Multi-Agent LLM Systems 멀티에이전트 LLM 시스템은 보통 오케스트레이터 하나가 작업을 쪼개서 워커들한테 나눠주고, 텍스트 기반 리플렉션으로 결과