Meta AI 뉴스
Meta의 AI 연구, Llama 오픈소스 전략, 소셜 미디어 AI 통합 소식을 전합니다.
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메타 직원들, 아동 안전 정보 공개를 둘러싸고 '변호사-의뢰인 특권' 모자 착용 지시받아
메타의 인스타그램 청소년 계정 팀이 내부 조사를 숨기기 위해 '변호한-의뢰인 특권'을 상징하는 모자를 주문한 사실이 드러나며, 소송 측은 이를 정보 은폐를 위한 '특권 남용 문화'라고 비판하고 있습니다. 현재 메타는 법적 방어권을 근거로 증거 공개를 거부하고 있으나, 법원은 일부 편집이 부적절하다고 판단하며 압박을 가하고 있습니다.
Meta employees ordered ‘attorney/client privilege’ hats while fighting child safety disclosures↗theverge.com
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LLM은 얼마나 멀리 갔는지 알려주지 않는 타임머신이다.
LLM은 도서관과 검색 엔진이 수행하던 탐색 과정을 초 단위로 압축하여 결론만 전달하는 '답변 엔진' 역할을 합니다. 그러나 이 과정에서 정보의 깊이와 맥락을 알 수 있는 '경로 메타데이터'가 소실되어, 사용자가 정보의 질을 평가하지 못한 채 잘못된 확신에 빠질 위험이 있습니다.
LLMs Are Time Machines That Don’t Tell You How Far You Went via @sejournal, @DuaneForrester↗searchenginejournal.com
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GLM-5.3-Flash 로컬 실행: 메모리 예산, 런타임 선택, 작업 명령어
320B 규모의 GLM-5.3-Flash 모델을 로컬에서 실행하려면 모델의 양자화 수준에 따른 정교한 메모리 예산 설계가 필수적입니다. 사용 가능한 RAM 및 VRAM 용량에 따라 vLLM, KTransformers, llama.cpp 등 적절한 런타임을 선택하고, 성능 저하를 최소화하는 최적의 양자화 지점을 찾는 것이 핵심입니다.
Running GLM-5.3-Flash Locally: Memory Budgets, Runtime Choices, and Working Commands↗dev.to
















