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Development News710

긴급 경고: 아이폰 에어플레이(AirPlay) 취약점, 지금 당장 확인하세요! (업데이트 필수!) 안녕하세요, 여러분. 오늘 정말 심각한 보안 취약점에 대해 이야기하려 합니다. 어쩌면 여러분의 아이폰뿐만 아니라 집안의 스피커, 심지어는 자동차까지 위험에 빠뜨릴 수 있는 내용이니, 꼭 끝까지 읽어주세요.최근 보안 업계에 큰 충격을 준 '에어본(Airborne)' 이라는 이름의 취약점이 공개되었습니다. 이 취약점은 정보보안 회사인 에어본 올리고(Airborn Olly)가 찾아냈으며, 4월 29일에 발표되었습니다.에어본 취약점이란 무엇인가요?이 취약점은 바로 애플의 에어플레이(AirPlay) 기능을 악용합니다. 에어플레이는 아이폰, 맥북 등의 애플 기기에서 다른 스피커나 모니터 등으로 화면이나 소리를 공유하는 편리한 기능이죠. 그런데 이 에어플레이 기능이 돌아가는 기기라면 모두 해당되는 심각한 문제점이 발.. 2025. 5. 13.
엔비디아, 오픈 소스 코드 추론 모델 OCR 공개 – 성능과 사용법 완벽 정리 최근 엔비디아가 코드 생성과 문제 해결에 최적화된 오픈 소스 코드 추론 모델인 OCR(Open Code Reasoning) 제품군을 공개했습니다. 이번 공개는 코드 AI 분야에서 폐쇄형 모델의 대안을 제시하며 큰 주목을 받고 있습니다. 특히 허깅페이스에 모델 가중치와 구성을 모두 공개하여 개발자와 연구자들이 쉽게 접근할 수 있게 했다는 점이 특징입니다. 이번 글에서는 OCR 모델의 특징, 성능, 활용 방법을 초보자도 이해하기 쉽게 설명하겠습니다.OCR(Open Code Reasoning) 모델이란?OCR 모델은 디버깅, 코드 생성, 논리 완성 등 실제 개발 환경에서 필요한 복잡한 코드 추론 작업을 처리할 수 있도록 설계된 모델입니다. 다음과 같은 세 가지 주요 모델로 구성되어 있습니다.OCR-네모트론-3.. 2025. 5. 12.
엔비디아, 60분짜리 오디오를 1초 만에 받아 쓰는 전사 모델 오픈 소스 공개 엔비디아의 패러킷 모델 - 초고속 음성 전사 AI엔비디아는 60분짜리 오디오를 단 1초 만에 받아 쓸 수 있는 음성 전사(AI) 모델을 출시했습니다. 이 모델은 패러킷-tdt-0.6b-v2로 명명되었으며, 최신 자동 음성 인식(ASR) 기술을 활용하여 매우 정밀한 필사를 가능하게 합니다. 기존의 오픈AI나 일레븐랩스와 같은 독점 모델의 성능에 근접하면서, 그 장점은 바로 오픈 소스로 제공된다는 점입니다.패러킷 모델의 주요 특징고성능 음성 전사: 1초 만에 1시간 분량의 오디오를 정확하게 받아쓰는 성능우수한 정확도: 평균 단어 오류율(WER, Word Error Rate) 6.05%, 독점 모델에 근접오픈 소스 제공: 상업적 사용도 가능, 다양한 필사 서비스 및 애플리케이션 구축 지원자세한 타임스탬프 기능.. 2025. 5. 11.
피그마, 웹사이트 자동화 AI 기능 '피그마 메이크'와 '피그마 사이트' 출시 피그마 메이크 (Figma Make) - 웹 프로토타입을 손쉽게 만드는 AI 기능디자인 전문 플랫폼 피그마(Figma)가 최근 연례 행사에서 새로운 AI 기능인 '피그마 메이크(Figma Make)'를 공개했습니다. 이 기능은 생성형 AI를 활용하여 웹 애플리케이션의 프로토타입을 쉽게 코딩할 수 있도록 도와줍니다. 이제 초보자도 복잡한 웹사이트를 빠르게 프로토타입으로 전환할 수 있습니다.피그마 메이크 주요 기능생성형 AI 코드 생성: 복잡한 코드를 자동으로 생성하여 초기 개발 부담 감소기존 디자인 파일 활용: 기존 디자인 파일을 입력하면 유사한 코드 자동 생성협업 기능 강화: 여러 사용자가 동시에 수정하고 실시간으로 코드 반영유연한 수정: AI에게 특정 요소 변경이나 추가 요청 가능모델 기반: 앤트로픽의.. 2025. 5. 11.
암 환자 생존 예측 AI – 페이스에이지의 혁신 최근 인공지능(AI) 기술이 암 환자의 얼굴을 분석해 생존 가능성을 예측하는 단계까지 진화했습니다. 이는 단순한 질병 진단을 넘어 개별 환자의 생명 예측까지 가능하게 하는 중요한 혁신으로 주목받고 있습니다. 이번에 발표된 ‘페이스에이지(FaceAge)’ 기술은 암 환자들의 생물학적 나이를 정밀하게 평가하여 생존 가능성을 예측하는 새로운 접근법을 제시합니다.페이스에이지 기술의 핵심페이스에이지는 단순히 나이를 추정하는 것이 아닌, 환자의 얼굴 이미지를 분석하여 신체의 노화 정도를 파악하는 AI 모델입니다. 매사추세츠주의 병원 네트워크 매스 제너럴 브리검(Mass General Brigham) 연구진이 개발한 이 기술은 방대한 건강 데이터를 학습하여 다음과 같은 특징을 보입니다.생물학적 나이 평가: 암 환자의.. 2025. 5. 11.
알리바바, 검색엔진 없는 AI 훈련 '제로서치' 공개 – 비용 88% 절감 가능 알리바바가 AI 훈련의 혁신적인 방식을 제안하며 업계의 주목을 받고 있습니다. 기존의 고비용 검색엔진 API 의존에서 벗어나, 더 효율적인 AI 검색 능력을 키울 수 있는 '제로서치(ZeroSearch)' 훈련법을 공개했습니다. 이 기술은 AI 개발 비용을 대폭 줄이고 훈련의 복잡성을 낮출 수 있는 새로운 패러다임으로 주목받고 있습니다.제로서치의 핵심 원리알리바바 연구진이 제안한 '제로서치'는 대형언어모델(LLM) 훈련에 있어 기존의 검색엔진 없이도 고성능의 검색 능력을 갖출 수 있도록 설계된 강화 학습(RL) 프레임워크입니다. 주요 특징은 다음과 같습니다.검색엔진 API 없이도 검색 능력 향상기존의 상용 검색엔진은 비용이 비싸고 문서의 품질이 일정하지 않아 안정적인 훈련이 어려웠습니다.제로서치는 LLM.. 2025. 5. 11.
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