근데 K-Home 사진에 보면 진심으로 캡쳐시기가

2명 buy인 상황이고 본딩하기 전인데
이걸 어떻게 캡쳐해서 뉴스까지 내보낸거지 싶네요.

흠.. 거의 찍자마자 캡쳐한거 같은데

1개는 스나이퍼 봇일거아님 ㅋㅋ 본인아냐?

GPT 5.6/Mythos 이후로 CTF 대회들도 토큰 많이쓰기 대회가 되어가서 보안업계에서 위기감을 상당히 느끼나 보네요. OtterSec 은 아예 CTF 살리기 기금 $100k 걸어두고 이런 문제를 해결하려는 시도를 하는 CTF 에 스폰서 해주겠다고 함

올해 데프콘 우승자도 LLM 전쟁이 된 현재 CTF 구조가 잘못되어간다고 보고 접으신 상황...(*사실 원래 슬슬 접으려 하셨다고 다른 글에서 설명하시긴 했음)
https://x.com/RBTree_/status/2087577069295391172

Cerebras 칩은 자체 프로그래밍언어 CSL(Cerebras Software Language) 을 쓰는데 모델이 상당히 독특하네요.

칩 자체가 웨이퍼 1개의에 90만개의 연산기를 평면 격자로 깔아둔 구조인데, 실제로 프로그래밍 할때도 각 연산기를 독립적으로 컨트롤하고 각 연산기는 연산을 한 뒤에 상하좌우 4개의 연산기와만 소통하는 식. DRAM, HBM 없고 캐시도 없고 그냥 이게 끝이라 함 ㅋㅋ

이게 뭔가싶지만 이걸로 이번에 Sol Ultfafast 작업한게 최데 750tps라니까 일단은 잘 먹히는 듯(gpt-oss-120b는 3000tps도 찍힘).
웨이퍼를 통으로 쓰다보니 수율문제가 있는걸로 아는데 구조가 단순해서 적층 똥꼬쇼 하는 HBM 보다는 수율 올리기가 쉽나? 싶기도 하네요 (전자 아예 모름)

https://x.com/wafer_ai/status/2087964176123900005

이거 지캐시 유통량의 94%까지는 확인되어서 이제 검증되지 않은 옛날 익명성 풀의 ZEC 개수는 1M 아래라 함 ($1M 이 아님에 유의)

https://x.com/cipherscan_app/status/2087902659684470979

이게 나한테는 방구석 워터밤이야...

https://huggingface.co/Qwen/Qwen3.8-27B

Z.ai: Kimi K3가 Fable 의 오픈버전이라고? 어 우리는 GLM-5.2 사후학습해서 따버렸어

https://z.ai/blog/glm-5.3

Opus 4.7 Max 를 집에서 돌릴수 있다고 하네요 대박 (*DeepSWE 벤치마크 기준)

서강대 재학생 및 졸업생 개인정보가 대규모로 유출되어서 난리인데... 52년생 70학번 박*혜 씨도 피해자 명단에 올라가 있네요 진짜 디비 싹 털어가긴 한듯

하 씨 누구지... 진짜 모르겠네

https://x.com/whysolonely1024/status/2088479159991541782

저가 클라우드로 유명한 Hetzner가 실험적으로 무료 배포했던 자체 DSv4, GLM-5.2, Kimi API 일주일만에 싸그리 제거완료
최적화 안하고 vLLM 그냥 돌려서 서빙하려니 돈 살살 녹제

https://x.com/Hetzner_Online/status/2087099126760501364
https://x.com/miaugladiator1/status/2089305196975305053

스피릿 항공이라는 미국 저가항공사가 올해 봄에 파산해서 떠들썩했는데요(왕편을 타고 왔는데 복편 타기 전에 항공사가 사라졌어요 등등 레전드 사건), 구글이 경매에 참가해서 낙찰받았다고 합니다. 경매항목은 이메일, 캘린더, 문서, 스프레드시트, 채팅 내역 등등...

당연히 이유는 AI에 먹일 데이터 확보. 학습 전에 익명화는 진행한다고 하네요 흠...

https://www.axios.com/2026/08/17/google-spirit-airlines-bankruptcy

AI 찍먹해보면서 느끼는 단상(뇌피셜임, 전공자 아님)
• 프론티어 모델들에서는 사실상 사전학습에 넣을 만한 데이터는 다 들어갔음. 보편적인 문법이나 단순 지식에 대해서는 아무도 불만을 제기하지 않음(오히려 x약같은 엄한 지식 못꺼내게 막는중). 하다못해 구글이 파산한 항공사를 사서 내부문서 꺼내서 학습데이터로 먹이는 세상
• 모델 체급(파라미터 수)이 높으면 지능이 대부분 높지만(ex: Fable) 체급이 낮아도 사후학습(SFT, RLHF 등) 특히 상위모델 증류로 꽤 많이 따라갈 수 있음. 특히 요즘 초거대 모델들은 아직 undertrain 되어서 사후학습으로 마이너버전 올릴때마다 지능이 확확 올라가는게 체감됨(DSv4, Qwen3.8 27B)
• 사람말을 따라하는 앵무새가 아니라 진짜로 의미있는 일을 하는 인공지능이 되려면 지정된 작업을 적당히 긴 시간동안(=여러 스텝에 걸쳐서) 수행하는 능력이 필요했는데 Qwen3.8 27B 정도면 아주 훌륭하게 이걸 해내고 있음. 단순지식은 프론티어보다 비교적 떨어질지라도(당연한게 얘 양자화하면 13.5GB임) 사후학습으로 이런식의 일머리를 집어넣는건 충분히 가능하다는걸 보여줌
• 프론티어 LLM들의 지능수준은 이제 슬슬 일반적인 사용자들이 원하는 수준을 쉽게 달성할 수 있는 정도에 도달함(GPT-5.6 Luna 정도면 진짜 하루종일 fast 모드로 써도 월 10만원 구독제로 가능. 인간이랑 컴퓨터 주고 어느 사무작업이든 배틀시키면 무조건 인간이 짐). 요즘 관심사는 이렇게 적절한 수준의 모델을 엄청나게 저렴하게 제공하거나(DeepSeek이 매우 선방하는 중), 아예 전략무기 수준의 초지능을 만들어서 달려나가는(OpenAI의 Astra, Anthropic의 Mythos 2 Preview) 두가지로 분화되는 듯(물론 DeepSeek도 초지능 만들고 싶을거임...)
• 곁다리로, Bonsai 가 Qwen3.6 27B를 1-bit 수준으로 양자화해서 저번달에 배포했는데 로컬 인퍼런스에 사족을 못 쓰는 애플이 관심을 보였던 적이 있음. 3.8 27B는 얼마나 잘될까 궁금(Qwen3.6 27B 가 유달리 양자화에 강했는데 이게 undertrain 의 증거라고 보는 의견도 있었기 때문에 마냥 낙관적으로는 생각하지 않음)

오랜만에 코인 이야기: 솔라나 블록타임은 이제 400ms 가 아니라 350ms입니다. 단계적으로 200ms까지 줄인다 함. 1에포크는 여전히 432000슬롯

https://github.com/solana-foundation/solana-improvement-documents/blob/main/proposals/0525-reduce-slot-times.md

윤년(閏年)은 역법을 실제 태양년에 맞추기 위해 여분의 하루 또는 월(月)을 끼우는 해이다. 그레고리력의 정확한 윤년 규칙은 다음과 같다.

서력 기원 연수가 4로 나누어 떨어지는 해는 윤년으로 한다.
서력 기원 연수가 100으로 나누어 떨어지는 해는 평년으로 한다.
서력 기원 연수가 400으로 나누어 떨어지는 해는 윤년으로 둔다.

???: 그딴거 모르겠고 이렇게 하면 됨 (0 ≤ y ≤ 102499)

bool is_leap_year_fast(uint32_t y) {
    return ((y * 1073750999) & 3221352463) <= 126976;
}

스트라이프가 OpenRouter를 $7.5B에 인수

놀라운 사실은 OpenRouter 코파운더는 OpenSea 파운더이기도 함. 인생 몇회차일까

https://openrouter.ai/blog/announcements/openrouter-is-joining-stripe/

Crates.io(Rust 패키지 레지스트리)는 NPM 보다 안전하다고 생각하셨나요? 짜잔! arrayref 0.3.10 이 트로이목마를 포함한 채로 배포되었는데, 의존하는 패키지들 중에 굵직한게 많습니다. (spl-token 등)

한국시간 오후 4시 이후애 cargo update 등을 시행하신 적이 있으면 시스템을 면밀히 점검하시기 바랍니다. 저도 해야함.....ㅅㅂ
(참고로 문제의 패키지는 현재는 내려간 상태)

https://github.com/rustsec/advisory-db/issues/3161

edit: 공식적인 정보는 https://blog.rust-lang.org/2026/08/20/supply-chain-attack-on-arrayref/ 에 있음

화제의 모델 Qwen3.8 27B가 xhigh 에서 띵킹이 매우 매우 매우 길어서 벤치맥싱이 아니냐는 이야기가 많았는데, medium/low 벤치마크도 결과가 나옴 (artificialanalysis.ai)

결과는 GPT-5.5 low 와 동급
진짜 미친 모델이 나와버림 이거 맥북에서 돌아간다고요

애플 M5 ultra 및 M6 발표