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REA(Reverse Engineer Anything), 깃허브 별 25만 개로 리액트를 넘었다 — AI 에이전트 리버스 엔지니어링 도구로 실제 되는 것 5가지와 한계
AI 에이전트용 리버스 엔지니어링 도구 REA(morluto/rea)가 10월 3일 릴리스 뒤 12일 만에 깃허브 별 25만 9천 개로 리액트를 넘었다. 무엇을 하는 도구인지, 공식 사례 5건으로 본 실제 가능한 범위, 사용기·연구가 말하는 한계, 법적 선까지 정리.
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추론 모델이란 — 비추론 모델과 차이, 생각 토큰 요금 구조와 3사 설정법
추론 모델이 답하기 전에 쓰는 ‘생각 토큰’은 화면에 보이지 않는데 요금은 답과 같은 출력 단가로 붙는다. 공식 문서 기준 분량, 1,000건 요금 계산, 앤트로픽·오픈AI·구글 설정 단계 비교.
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다이나 로보틱스, 로봇이 호텔 세탁실 79단계를 1시간 혼자 돌았다 — 측정된 성공률은 공개하지 않았다
다이나 로보틱스가 호텔 세탁실 한 시간 무인 운영 영상을 공개했다. 한 사이클 79단계, 사람 1인칭 영상 100만 시간 학습, 딘타이펑 매장 배치까지 공개된 수치와 빠진 수치를 정리했다.
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AI 코딩 에이전트 도입 뒤 코드는 30% 늘고 완료된 일은 그대로였다 — 하버드 연구, 소프트웨어 회사 718곳 분석
하버드 첸·스트래턴 논문이 소프트웨어 회사 718곳의 작업 기록 3억 건을 분석했다. AI 에이전트 도입 뒤 코드는 30% 늘었지만 완료된 업무와 고용은 그대로였고, 리뷰 시간이 49% 늘었다.
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카파시가 그린 AI 격차 네 층, 당신은 어디 있나 — 60억·20억·2,000만·5,000명이 각기 다른 AI를 본다
안드레이 카파시가 X에 쓴 AI 체감 격차의 네 층(60억·10억~20억·2,000만·5,000명)을 퓨리서치·한국 이용률·스택오버플로·앤트로픽 경제 지수·METR 측정과 맞춰 읽는다. 왜 “별 쓸모 없다”와 “수직 상승”이 동시에 참인지.
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엔비디아, 오픈AI 데이터센터에 1,050억 달러 보증 — 공시로 본 AI 순환 거래 구조
엔비디아 10-Q와 8-K에 적힌 약정 3,660억 달러, 보증 최대 노출 1,085억 달러를 항목별로 분해했다. 오하이오 포츠 캠퍼스 거래 구조와 순환 거래 논란, 공시에서 읽히는 위험 신호까지.
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오픈AI가 파인튜닝을 닫는다 — 이제 내 데이터는 RAG로
오픈AI는 2027년 1월 파인튜닝 새 학습을 막고 구글은 이미 중단했다. 남은 선택지인 RAG·프롬프트와 무엇이 다른지, 글 62편으로 검색을 직접 돌려 본 비용 실측과 고르는 기준.
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LLM 양자화 원리와 종류 — 15GB 모델이 4.7GB가 되는 과정과 Q4_K_M을 쓰는 이유
같은 Qwen3-8B가 15.26GB와 4.68GB로 올라와 있는 이유. 양자화 원리와 Q4_K_M 같은 이름 읽는 법, 비트별 품질 손실 수치, 내 메모리에 맞는 파일 고르는 기준.
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AI 데이터센터 일자리, 미국 구인공고 비중이 3년간 2배 넘게 늘었다 — 설치·정비직이 4분의 1, 시급 중위값 42% 높다
인디드 집계로 미국 구인공고 1,000건당 데이터센터 일자리가 2건에서 6건이 됐다. 전체 공고는 12% 줄었다. 설치·정비직이 4분의 1, 시급 프리미엄 42%. 국내 송전전공 일당은 63만 원이다.
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오픈AI, AI가 쓴 수학 논문 722편 공개 — 리만 가설의 약한 형태 증명 주장, 기계 검증 붙은 건 63%
오픈AI가 10월 6일 깃허브에 내부 모델이 쓴 수학 논문 722편을 올렸다. 준리만 가설 증명 주장이 포함됐고, 결과 묶음 372개 중 린 형식화 문서가 붙은 것은 235개다. 저장소 원본을 직접 집계했다.