AI 모델 (LLM·GPT·Claude·Gemini)
GPT, Claude, Gemini, Llama 등 AI 모델(LLM) 출시·벤치마크·API 변경사항을 모읍니다.
최신 업데이트
AI 모델 관련 글 — 186 페이지
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미국, Anthropic의 신규 모델 Fable 금지… 큰 파장 예상
미국 정부의 Anthropic 신규 모델 'Fable' 사용 제한 움직임이 글로벌 AI 시장의 파편화를 초래할 수 있다는 전망이 나왔습니다. 이와 함께 Meta의 엔지니어링 문화 약화, SpaceX의 Cursor 인수 등 빅테크 기업들의 급격한 구조 재편과 기술 경쟁이 가속화되고 있습니다.
The Pulse: Big implications of US banning Anthropic’s new model, Fable↗newsletter.pragmaticengineer.com
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어도비, Premiere, Illustrator 및 InDesign에 AI 어시스턴트 추가
어도비가 Firefly AI를 프리미어, 일러스트레이터, 인디자인 등에 통합하여 브랜드 키트 생성, 제품 비디오 제작, 스토리보드 구축 등 강력한 자동화 기능을 추가합니다. 또한 사용자가 생성된 요소를 저장해 재사용할 수 있는 'Elements' 기능과 팀 협업을 위한 'Projects' 기능을 통해 Canva와 유사한 사용자 경험을 제공하고자 합니다.
Adobe adds its AI assistant to Premiere, Illustrator and InDesign↗techcrunch.com
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조지아 기업들이 신뢰하는 에이전트형 AI 구현 서비스로 비즈니스 혁신 잠금 해제
기존 AI와 달리 인간의 개입 없이도 스스로 판단하고 작업을 수행하는 '에이전틱 AI(Agentic AI)'가 차세대 자동화 기술로 주목받고 있습니다. DCM Infotech는 이를 활용한 맞춤형 개발 및 통합 서비스를 통해 기업의 운영 효율성을 극대화하는 솔루션을 제공합니다.
Unlock Business Innovation with Agentic AI Implementation Services Georgia Organizations Trust↗dev.to
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Dechecker vs Originality.ai vs GPTZero: 2026년 AI 탐지기, 대체재는 무엇인가?
Dechecker, Originality.ai, GPTZero 세 가지 주요 AI 탐지 도구를 성능, 가격, 기능 측면에서 비교 분석했습니다. Dechecker는 높은 정확도와 통합된 인간화 기능을 갖춘 종합 우승자로, Originality.ai는 출판 팀에, GPTZero는 교육 현장에 최적화된 솔루션으로 평가되었습니다.
Dechecker vs Originality.ai vs GPTZero: Which AI Detector Wins in 2026?↗dev.to
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에이전트 시리즈 (22): 컨텍스트 엔지니어링 심층 분석 - 세 가지 컨텍스트 관리 전략의 정량화
AI 에이전트가 대화 이력을 모두 기억하면 비용과 토큰 사용량이 선형적으로 증가하는 문제가 발생합니다. 본 기사는 전체 이력을 전달하는 방식, 최근 메시지만 유지하는 방식, 과거 내용을 요약하는 방식의 정확도와 비용 효율성을 실험을 통해 비교 분석합니다.
Agent Series (22): Context Engineering Deep Dive — Quantifying Three Context Management Strategies↗dev.to
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DRM 언어 방출기 출시: 학습된 기하학을 통한 운동으로서의 언어 생성
DRM Language Emitter는 어텐션 기반의 트랜스포머 구조 대신, 학습된 관계적 매니폴드 내에서의 제어된 잠재 상태 이동을 통해 언어를 생성하는 기하학 중심의 모델입니다. 이 모델은 텍스트 생성을 단순한 토큰 예측이 아닌, 잠재 공간 내의 궤적으로 다룸으로써 모델 내부의 동작을 측정 가능한 지표로 분석할 수 있게 합니다.
Introducing DRM Language Emitter: Language Generation as Motion Through Learned Geometry↗dev.to
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Show HN: BlitzGraph – LLM 에이전트를 위한 그래프 데이터베이스, Supabase 기반으로 구축
BlitzGraph는 AI 에이전트가 SQL 문자열 생성 없이 구조화된 JSON 객체로 데이터를 조회하고 조작할 수 있는 'AI 네이티브' 그래프 데이터베이스입니다. 기존 관계형/문서형 DB와 달리 엔티티 중심의 모델링과 양방록 관계를 지원하여, 에이전트가 정확하게 쿼리를 작성하고 복잡한 데이터 구조를 탐색할 수 있도록 돕습니다.
Show HN: BlitzGraph – Supabase for graphs, built for LLM agents↗blitzgraph.com
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ChatGPT 이미지 생성기가 폭력적이고 성적인 콘텐츠를 생성하도록 조작될 수 있어
Mindgard의 리서치에 따르면, ChatGPT의 콘텐츠 필터가 특정 '복원' 프롬프트를 통해 무력화되어 성폭력 및 잔혹한 이미지를 생성할 수 있음이 밝혀졌습니다. 이는 입력 필터를 우회하는 모호한 명령과 출력 필터를 무시하도록 유도하는 탈옥(jailbreak) 기법이 결합된 결과로, AI 모델의 안전성 확보에 큰 과제를 던져줍니다.
ChatGPT's image generator can be manipulated to produce violent, sexual content↗mindgard.ai
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모델 대결 7라운드: 실제 코딩 작업에서 로컬 모델 5개와 클라우드 모델 1개 비교
클라우드 모델인 Claude Sonnet 4와 5개의 로컬 LLM을 대상으로 복잡한 관리자 페이지 개발 태스크를 수행한 결과, 오직 클라우드 모델만이 성공적으로 코드를 완성했습니다. 이번 실험은 로컬 모델이 자율적인 에이전트로서 실질적인 업무를 수행하기에는 아직 기술적 성숙도가 부족함을 시사합니다.
Model Showdown Round 7: Five Local Models vs. One Cloud Model on a Real Coding Task↗dev.to














