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first_img 이더리움 재단이 better.codes 챌린지를 출시하여 해시 SNARK의 증명 가능한 안전성을 향상시킵니다

이더리움 재단 형식 검증 팀이 Yukon, zkSecurity와 협력하여 만든 오픈 자동 연구 챌린지 better.codes가 이제 온라인으로 제공됩니다. 이 플랫폼은 Proximity Prize의 자가 포함 문제를 Lean으로 형식화하고, koalaIRS12의 기계 검사 신뢰성 경계를 공공 순위에 넣어 누구나 이를 개선할 수 있도록 하여 해시 기반 SNARK 및 후양자 이더리움 관련 보안 기준을 발전시키는 데 기여합니다.해결자는 AI 지능체를 가져와 Reed-Solomon 근접 문제에 대해 더 높은 신뢰성 하한을 증명하며 고정된 128비트 목표를 향해 나아갈 수 있습니다. Lean 커널은 제출된 모든 내용을 검증하며, 승격된 증명은 공개 경계를 높이고, 새로운 보조 정리, 증명 기술 및 불가능성 결과는 상류와 동기화되어 모든 참가자가 재사용할 수 있도록 합니다. 생산 환경에서 대부분의 해시 SNARK는 관련 근접 간격 및 관련 합의 결론에 의존하며, 현재 증명 가능한 결과는 연구자가 신뢰하는 기준보다 낮습니다. 이 챌린지는 개방적이고 점진적이며 검증 가능한 방식으로 이 격차를 줄이는 것을 목표로 합니다.koalaIRS12는 관련 논문에서 유래되었으며 ArkLib에서 엔드 투 엔드 형식화되었습니다. 참가자는 GitHub를 통해 로그인하고 챌린지 저장소를 클론하여 고정 정리 진술 및 검증 프레임워크 하에 제출할 수 있습니다; 비교기와 Lean 커널이 확인한 후 결과는 공공 저장소에 기록되며 해결자와 사용된 모델이 명시됩니다. 오늘 온라인으로 제공되는 것은 koalaIRS12의 증명된 하한을 128비트로 높이는 신뢰성 챌린지이며, 이후 더 많은 문제를 추가할 수 있으며 세부 사항은 프로젝트 약관에 따릅니다.

AMD 기업용 AI 프로그래밍 플랫폼 Instinct Coder 출시

AMD는 기업을 위한 로컬 배포 AI 프로그래밍 플랫폼 AMD Instinct Coder를 공식 출시하였으며, AMD EPYC 프로세서, AMD Instinct GPU, Supermicro AI 서버, Spectro Cloud PaletteAI 추론 시작 플랫폼 소프트웨어 및 AMD 추론 마이크로서비스 최적화된 GLM-5.2 모델을 통합하여 하드웨어에서 소프트웨어까지 사전 통합되고 신속하게 배포 가능한 통합 솔루션을 구성합니다.AMD는 이 플랫폼의 총 소유 비용이 클라우드 최전선 모델을 사용할 때보다 최대 70% 낮아질 수 있으며, 자본 회수 기간이 6개월로 단축될 수 있다고 발표하였습니다. 이는 기업이 AI 프로그래밍 도우미 파일럿에서 일반적으로 겪는 클라우드 모델 비용 충격과 제3자 서비스 데이터 보안 위험이라는 두 가지 핵심 문제를 직접적으로 해결합니다.Spectro Cloud의 PaletteAI 플랫폼은 스마트 라우팅 기능을 제공하여 로컬 추론과 Anthropic, OpenAI, 구글 및 xAI와 같은 클라우드 최전선 모델 간에 전략적으로 자동 전환할 수 있으며, 토큰 할당, 감사 추적 및 Grafana 대시보드를 통해 로컬과 클라우드 비용 비교 시각화를 실현하고, 표준 운영 체제 및 Kubernetes와 완벽하게 호환됩니다. 각 노드는 최대 50명의 사용자를 지원할 수 있으며, Claude Code, OpenAI Codex, Visual Studio Code 및 Cursor와 같은 주요 개발 도구와 호환됩니다.IDC 임원은 이 플랫폼이 "기업이 AI 프로그래밍 생산성을 원하지만 예측할 수 없는 클라우드 비용이나 위험에 노출된 소스 코드를 원하지 않는" 핵심 요구를 직접적으로 충족한다고 평가하였습니다. AMD의 이 조치는 AI 프로그래밍 도우미를 호출량에 따라 요금이 부과되는 순수 서비스 모델에서 사전 계획된 비용의 인프라 투자 모델로 전환합니다.

first_img OpenAI는 모든 ChatGPT Work 및 Codex 사용자 사용량을 초기화하고, 최적화 후 예상 배터리 수명이 약 18% 연장될 것으로 보입니다

OpenAI Codex 제품 책임자 Tibo는 7월 29일 X에서 모든 ChatGPT Work와 Codex 사용자에 대한 사용량 제한을 재설정했으며, GPT-5.6 Sol의 사용량 소모가 너무 빠른 문제에 대한 설명을 발표했습니다.이전 몇 주 동안 많은 사용자들이 Codex 한도 소모 속도가 예상보다 빠르다는 피드백을 주었습니다. OpenAI는 어떤 구독 계획의 사용량 한도를 줄이지 않았다고 강조하며, 조사 결과 여러 가지 이유가 발견되었습니다: Sol은 이전 모델보다 장시간 작업을 수행하고, 더 많은 도구 호출을 실행하며 복잡한 작업 흐름을 조정하는 경향이 있습니다; 동일한 추론 수준에서 더 많은 토큰을 소모합니다; 프로그래밍 도구 호출(코드 모드)은 Sol이 도구 호출을 병렬로 실행할 수 있게 하여 매 라운드마다 더 많은 응답과 더 높은 사용량을 초래합니다; 영향 분포가 매우 불균형하여 중위수 사용자 효율성은 괜찮지만 복잡한 작업을 처리하는 중증 사용자는 예상보다 훨씬 더 많은 소모를 합니다.OpenAI는 여러 가지 개선을 완료했으며, 전형적인 사용 시나리오에서 사용량 지속 시간이 약 18% 연장될 것으로 예상하고, 내일 이전 조사 기간 동안 중단된 5시간 제한을 복원할 것입니다. OpenAI는 "능력과 효율성이 항상 동기화되어 향상되는 것은 아니며, 일부 문제는 대규모 실제 사용 후에만 나타나기 때문에 우리는 이를 더 일찍 인식해야 했습니다"라고 인정했습니다.

느린 안개余弦:Claude Code가 고위험 보안 위험을 폭로하며, 악의적인 구성 파일이 조용히 명령을 실행할 수 있음

느낌의 창립자 유선이 X 플랫폼에서 Claude Code의 잠재적인 투독 공격 위험에 대한 트윗을 리트윗하고 Grok Build CLI 및 Claude Code CLI의 투독 공격 세부 분석을 발표했습니다.그 중에서 Grok Build CLI의 보안 메커니즘이 통일되지 않았으며, 서로 다른 코드 경로가 서로 다른 신뢰 가정을 가지고 있어 틈새가 공격자의 통로가 될 수 있다고 지적했습니다. 공격자는 악성 프로젝트 구성 파일을 통해 사용자가 모르는 사이에 임의의 명령을 실행하여 API 키, 클라우드 자격 증명 또는 로컬 장치를 제어할 수 있습니다.연구원들은 테스트 환경을 구성하여 Mac 시스템에서 Claude Code가 영향을 받을 경우 특정 테스트 명령을 실행한 후 로컬 계산기가 시작되는 것을 확인하여 잠재적인 명령 실행 위험이 존재함을 증명했습니다.공격이 성공하면 공격자는 Claude, OpenAI 등의 AI 서비스 API 키를 추가로 탈취하여 계정 비용 손실을 초래하고, AWS, 알리바바 클라우드, 텐센트 클라우드 등의 클라우드 서비스 자격 증명을 통해 서버와 데이터에 접근하며, 코드 저장소를 변조하여 백도어를 심고, 로컬 장치를 기업 내부 네트워크에 대한 점프 공격으로 이용할 수 있습니다. 관련 취약점은 이미 1년 동안 존재해 왔습니다.

OpenAI는 차세대 GPT-5.6 시리즈 모델을 출시했으며, 현재는 Codex와 API 신뢰할 수 있는 파트너만 사용할 수 있습니다

공식 소식에 따르면, OpenAI는 차세대 GPT-5.6 시리즈 모델 미리보기 버전을 공식 출시했습니다. 여기에는 플래그십 모델 Sol, 균형 모델 Terra, 그리고 빠르고 저렴한 모델 Luna가 포함됩니다. GPT-5.6은 새로운 최대 추론 노력을 도입하며, 복잡한 작업을 가속화할 수 있는 초강력 모드를 갖추고 있습니다.플래그십 모델 Sol은 최대 추론 강도와 자율 에이전트 협업의 Ultra 모드를 도입했습니다. Terminal-Bench 2.1 명령줄 작업 흐름 테스트에서 Sol은 88.8%의 성적을 기록했으며, Ultra 모드에서는 점수가 91.9%로 상승하여 GPT-5.5의 83.4%와 Claude Fable 5의 88.0%를 초월했습니다. 중간급 모델 Terra는 GPT-5.5에 근접한 성능을 보이며 가격은 절반으로 줄어들었고, 가장 경량 모델 Luna는 일상 자동화 작업을 위해 설계되었습니다. Sol의 가격은 백만 입력 토큰당 5달러, 출력은 30달러이며, 프롬프트 캐시를 활용하여 재호출 비용을 줄이는 것을 지원합니다.안전 측면에서, 안전 평가 결과 Sol은 Preparedness Framework 네트워크 보안 핵심 임계값을 초과하지 않았습니다. OpenAI는 70만 개 이상의 A100 동등 GPU 시간을 투입하여 자동화된 레드 팀 훈련을 진행했으며, 모든 모델에 거부 메커니즘, 실시간 남용 분류기 및 계정 수준 감사가 포함된 방어 스택을 장착했습니다. 현재 한정 출시가 미국 정부의 안전 프레임워크를 따르고 있지만, OpenAI는 정부 주도의 접근 방식이 장기적인 기본 모드가 되기를 원하지 않으며, 그렇지 않으면 방어 인력이 최전선 도구를 얻는 데 제한이 있을 것이라고 강조했습니다.
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