로딩 중...
Claude Code나 OpenCode처럼 메모리를 수 GB씩 잡아먹는 코딩 에이전트 대신, Rust로 만든 초경량(~8MB RAM) 코딩 에이전트 Zerostack이 공개됐다. 저사양 환경에서도 쓸 수 있고, 직접 만든 유사 프로젝트들과 비교 토론이 활발하게 이뤄지고 있다.
LLM의 컨텍스트 윈도우를 늘리지 않고도 과거 정보를 효율적으로 기억할 수 있는 경량 메모리 모듈 δ-mem을 제안한 논문. 모델 자체를 바꾸거나 파인튜닝 없이 기존 LLM에 붙여서 장기 기억 성능을 높일 수 있어 에이전트 시스템 개발자에게 관심을 끌고 있다.
Anthropic이 수백만 줄짜리 모노레포, 레거시 시스템, 수십 개 마이크로서비스 환경에서 Claude Code를 운영한 패턴을 정리한 글이다. RAG 방식 대신 에이전틱 검색을 쓰는 이유와 실제 현장의 한계를 함께 확인할 수 있다.
Anthropic이 인수한 Bun 런타임이 Zig 코드베이스를 AI로 Rust에 재작성했는데, 가장 기본적인 메모리 안전성 검사(miri)조차 통과하지 못하는 UB(Undefined Behavior)가 발견됐다는 이슈가 제기됐다.
Gemini의 함수 호출(tool calling) 능력만 뽑아서 26M(2600만) 파라미터짜리 초경량 모델로 만든 프로젝트로, 폰/워치/스마트글라스 같은 엣지 디바이스에서 직접 실행 가능하다.
모델 수정 없이 KV 캐시를 청크 간 누산기로 쓰면 128K 토큰까지 100% 정확도로 정보를 검색할 수 있다.
LLM에게 조합 최적화 문제의 solver를 만들게 할 때, 'Python + OR-Tools'가 가장 정확하고 '효율 최적화' 프롬프트는 오히려 정확도를 망친다.
AI 에이전트에게 40개 이상의 도구를 주면 오히려 성능이 떨어지는 문제를 State Machine으로 각 단계별 사용 가능한 도구를 제한해 해결하는 오픈소스 프로젝트다. 더 큰 모델 대신 더 작은 문제 공간을 만들어 신뢰성을 높이는 접근이 핵심이다.
수십 년 된 메인프레임(z/OS) 환경을 AI 에이전트로 조작할 수 있게 해주는 개발 도구로, COBOL 코드 작성부터 JCL 실행, 디버깅까지 자연어로 처리할 수 있어 레거시 시스템 유지보수 비용을 크게 줄일 수 있다.
2026년 5월 11일 TanStack의 42개 npm 패키지가 GitHub Actions cache poisoning과 OIDC 토큰 탈취를 조합한 공격으로 악성 버전이 배포됐으며, 공격 벡터와 대응 과정을 상세히 분석한 글이다.
LLM이 판사 역할을 할 때 reasoning 모드를 항상 켜면 손해 - 필요한 경우에만 선택적으로 켜는 라우팅 프레임워크 RACER 제안
Claude Code에서 최대 7개의 병렬 서브 에이전트가 각각 다른 관점으로 PR을 리뷰하고, 자동 수정까지 해주는 오픈소스 플러그인이다. 기존 /review나 CodeRabbit보다 실제 버그를 더 많이 잡는다고 주장하지만 커뮤니티에서는 복잡도와 실효성에 대한 회의론도 나왔다.
재학습 없이 각 나라의 도덕적 가치관에 맞게 LLM 출력을 조정하는 추론 시점 기법 DISCA 제안
Apple Silicon에서 Swift로 직접 행렬 곱셈 커널을 구현하며 CPU, SIMD, AMX, GPU(Metal)를 단계별로 최적화해 Gflop/s에서 Tflop/s 수준까지 성능을 높이는 과정을 상세히 설명한 글이다. 프레임워크 없이 LLM 학습의 핵심 연산을 밑바닥부터 구현하고 싶은 개발자에게 Apple Silicon의 성능 한계를 체감할 수 있는 드문 자료다.
Claude Code에게 IP 패킷을 직접 파싱하고 ICMP echo reply를 구성하도록 시켜서 실제로 ping에 응답하게 만든 실험으로, 'Markdown이 곧 코드이고 LLM이 프로세서'라는 아이디어를 네트워크 스택 수준까지 밀어붙인 재미있는 사례다.
LLM이 어떤 툴을 호출할지는 내부 activation에 선형적으로 인코딩되어 있어서, 벡터 하나만 더하면 툴 선택을 바꿀 수 있다.
LLM이 TLA+ 명세를 작성할 때 문법은 잘 통과하지만 실제 시스템과의 동작 일치도(conformance)는 46% 수준에 그친다는 걸 체계적으로 검증한 벤치마크 연구로, AI 기반 형식 검증의 현실적 한계를 보여준다.
