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Anthropic, OpenAI를 포함해 Harvey, Prime Intellect 등 주요 기업들이 재귀적 언어 모델(RLM)을 적극적으로 도입한다. 이는 LLM이 스스로 반복 학습하거나 추론 과정을 재귀적으로 수행하여 복잡한 문제 해결 능력을 높이는 기술이다. 에이전트 기반 시스템과 결합될 때, RLM은 AI의 자율성과 성능을 한층 더 끌어올리는 핵심 동력이 된다. 이러한 활용 증가는 LLM 애플리케이션의 발전 방향을 제시한다.
Hugging Face의 `trl` 라이브러리가 1.13.0 버전으로 업데이트되어 100만 토큰 이상의 긴 컨텍스트 학습을 지원한다. Qwen3-8B 모델을 104만 토큰으로 학습하는 예시가 제공되며, 이는 책 한 권 분량의 데이터를 한 단계마다 처리하는 능력이다. 또한, `lm_head` 프로젝션이 텐서 코어에서 실행되도록 최적화되어 연산 효율성을 크게 높인다. 이 업데이트는 LLM이 더 긴 시퀀스를 이해하고 처리하는 데 중요한 진전을 가져온다.
Calif Research는 iOS/Android WeChat 환경에서 제로클릭 WeWorm을 시연했다. 이 웜은 피해자가 전화를 받지 않아도 자동으로 확산된다. 연구팀은 AI를 활용해 RCE 익스플로잇 버그 발견 및 작성에 단 이틀을 사용했다. 웜 개발에는 일주일이 추가로 걸렸다. 이는 AI가 판단과 안전한 테스트를 제외한 대부분의 작업을 처리하며, 대규모 웜 개발 기간을 크게 단축했음을 의미한다.