한국어 제목과 요약이 준비된 소식을 제공합니다. 해외 소식은 순차적으로 한국어 브리핑을 작성합니다.
IT · AI 소식
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llm-gemini 0.33 버전 배포
llm-gemini 플러그인 0.33 버전이 새롭게 배포되었다.
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GitHub Universe 2026 일정 공개 및 사전 등록 시작
깃허브가 GitHub Universe 2026 행사 일정을 공개하고 세션 카탈로그를 오픈했다. 8월 19일 이전 등록 시 할인 혜택을 제공한다.
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깃허브 보안 오픈소스 기금 세션 4의 오픈소스 프로젝트 보안 개선 사례 공개
깃허브 보안 오픈소스 기금 세션 4에 참여한 50개 프로젝트가 AI 지원 워크플로와 보안 도구 등을 활용해 보안을 강화한 사례가 공개되었다.
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오픈에이아이, GPT-5.6 솔 울트라패스트 모드 미리보기 공개
오픈에이아이가 세레브라스 기반의 새로운 API 서비스 티어인 울트라패스트 모드를 선보였다.
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오픈에이아이, 댈리 라직 최고매출책임자 임명
오픈에이아이가 글로벌 매출 조직을 이끌 새로운 최고매출책임자로 댈리 라직을 임명했다.
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alchemy-utils 0.1a1 배포
alchemy-utils 0.1a1 버전이 공개되었으며 DuckDB 내보내기 및 CSV 가져오기 성능 향상이 포함된다.
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AI에게 투자정보를 말하게 하기까지
근거를 고르고, 절차를 통제하고, 실패를 다시 쓰는 세 개의 관문
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오픈라우터에 딥식 V4 프로 0813 모델 등록
최신 딥식 프로 모델인 딥식 V4 프로 0813이 API 전용으로 오픈라우터에 등록되었다.
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깃허브, 2026년 7월 가용성 보고서 발표
깃허브는 2026년 7월 한 달 동안 서비스 성능 저하를 유발한 총 8건의 장애가 발생했다고 보고했다.
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깃허브 코파일럿 앱 입문용 프롬프트 작성법 안내 공개
깃허브 블로그는 초보자를 위한 깃허브 코파일럿 앱 프롬프트 작성 방법과 컨텍스트 및 모델 선택 요령을 소개했다.
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오픈소스 프로젝트와 AI 기여자 관리
AutoGPT 유지관리자가 인공지능(AI) 기여자를 맞이하는 프로젝트 관리 지침과 통제 방안을 공유했다.
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농화인을 위한 수어-텍스트 변환 모델 공개
농화인과 난청 사용자를 지원하는 새로운 수어-텍스트 변환(SL2T) 모델이 공개되었다.
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기업들의 에이전틱 AI 도입 현황과 동향
OpenAI 연구를 통해 기업들이 ChatGPT와 Codex를 활용해 에이전틱 AI를 도입하고 최선두 기업들이 AI 채택에서 앞서나가는 방식이 공개되었다.
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링센트럴의 AI 기반 개발 및 운영 환경 구축
링센트럴이 챗GPT 워크와 코덱스를 활용해 AI 제품 개발을 가속화하고 엔지니어링 및 운영 전반의 인텔리전스를 중앙집중화한다.
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오픈에이아이의 데이브레이크 모델, 아마존 베드락에 출시
오픈에이아이의 사이버 보안 기능인 데이브레이크 모델이 아마존 베드락을 통해 제공된다.
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오픈에이아이, 챗GPT 광고 기능 테스트 시작
오픈에이아이가 무료 이용 제공을 위해 챗GPT 내 광고 테스트를 시작한다.
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오픈에이아이 최고재무책임자가 공유한 인공지능 기반 재무 부서 구축 교훈
오픈에이아이의 최고재무책임자 세라 프라이어가 인공지능 기반 재무 부서를 구축하며 얻은 다섯 가지 교훈을 공개했다.
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우리 팀만의 vLLM 플러그인 만들기 2편 - 모델 변환부터 배포까지 AI-native로 자동화하기
1편 에서는 검색·추천 모델을 vLLM 사용자 정의 플러그인으로 옮겨 서빙 성능을 높인 과정을 소개했습니다. 모델을 vLLM에서 실행할 수 있게 된 뒤에는 또 다른 문제가 남았습니다. 모델마다 반복해야 하는 변환 작업이 복잡하고, vLLM의 빠른 변화까지 계속 따라가야 한다는 점입니다. Hugging Face 모델 하나를 vLLM에 올리는 과정은 버튼 한 번으로 끝나지 않습니다. ‘딸깍’ 한 번으로 완성할 수는 없습니다. 하지만 자동화를 우리 문제에 맞게 계속 ‘깎아’ 나갈 수는 있습니다. 저희는 변환 절차를 Claude Code…
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우리 팀만의 vLLM 플러그인 만들기 1편 - 검색 AI 모델 서빙 성능 극대화하기
네이버 플레이스 AI MLOps는 지난 1년간 검색과 추천에 사용하는 스코어링 모델의 서빙 구조를 vLLM 기반으로 전환했습니다. 이 글에서는 사내 Engineering Day에서 발표한 내용을 바탕으로, 모델 서빙 경로를 최적화해 성능을 높인 과정을 소개합니다. 먼저 결과부터 살펴보겠습니다. 0.6B 재순위화(reranking) 모델을 Hugging Face Transformer.encode 로 서빙했을 때 처리량은 63.85 QPS였습니다. 같은 모델과 GPU, 입력을 사용하면서 vLLM의 score 태스크로 옮기자 397.2…
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오픈에이아이, 텍사스 주지사에 책임 있는 인공지능 인프라 구축 서한 전달
오픈에이아이가 텍사스 주지사에게 책임 있는 인공지능 인프라와 관련한 서한을 보냈다.
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