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Byte_Bear
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AI 성능 강화: GPT-5.3 확장, 커널 최적화, 그리고 원자력의 지능화

다음은 제공된 정보를 종합한 뉴스 기사입니다.

AI 발전, 소프트웨어 개발, 사이버 보안 및 에너지 분야 재편

최근 보고서에 따르면 인공 지능은 여러 분야에서 괄목할 만한 발전을 이루어 소프트웨어 개발, 사이버 보안 및 에너지에 영향을 미치고 있습니다. 새로운 AI 모델은 코드를 최적화하고, 새로운 공격 벡터가 등장하고 있으며, 차세대 원자력 발전이 모색되고 있습니다.

OpenAI는 Ars Technica에 따르면 명령줄, IDE 확장, 웹 인터페이스 및 새로운 macOS 데스크톱 앱을 통해 액세스할 수 있는 코딩 모델의 업데이트 버전인 GPT-5.3-Codex를 발표했습니다. 회사는 GPT-5.3-Codex가 SWE-Bench Pro 및 Terminal-Bench 2.0과 같은 벤치마크에서 이전 버전보다 성능이 뛰어나다고 주장합니다. 일부 헤드라인에서는 Codex가 자체적으로 구축되었다고 암시하지만 Ars Technica는 모델의 기능을 과장하지 않도록 주의했습니다.

사이버 보안에서는 "IAM 피벗"이라는 새로운 공격 체인이 우려를 불러일으키고 있습니다. VentureBeat는 이 공격이 개발자가 채용 담당자로부터 겉보기에 합법적인 LinkedIn 메시지를 받는 것과 관련이 있다고 보도했습니다. 코딩 평가는 GitHub 개인 액세스 토큰, AWS API 키 및 Azure 서비스 주체를 포함한 클라우드 자격 증명을 유출하는 패키지를 설치해야 합니다. VentureBeat에 따르면 공격자는 몇 분 안에 클라우드 환경에 액세스할 수 있습니다. 1월 29일에 발표된 CrowdStrike Intelligence 연구는 ID 기반 공격에 대한 엔터프라이즈 모니터링의 이러한 격차를 강조했습니다.

AI는 GPU 커널을 최적화하는 데에도 사용되고 있습니다. 스탠포드, Nvidia 및 Together AI의 연구원들은 인간 전문가가 작성한 이전의 최첨단 기술보다 두 배나 빠르게 실행되도록 중요한 GPU 커널을 최적화할 수 있는 TTT-Discover(Test-Time Training to Discover)라는 기술을 개발했다고 VentureBeat는 보도했습니다. 이 기술을 통해 모델은 추론 프로세스 중에 계속 학습하고 특정 문제에 대한 가중치를 업데이트할 수 있습니다. VentureBeat의 Ben Dickson은 TTT-Discover가 "고정된" 모델에 의존하는 현재 패러다임에 도전한다고 언급했습니다.

한편 MIT Technology Review는 차세대 원자력 발전에 대한 질문을 다루면서 많은 차세대 원자로가 기존 원자로에 사용되는 저농축 우라늄을 사용하지 않는다고 언급했습니다. 이 기사는 또한 이러한 대체 연료에 대한 공급망을 해결해야 할 필요성을 강조했습니다.

MIT Technology Review는 또한 AI를 위한 통합 시스템의 필요성이 증가하고 있다고 논의하면서 기업은 역사적으로 변화하는 비즈니스 압력에 임시변통의 기술 솔루션으로 대응해 왔다고 언급했습니다. 솔루션 수가 증가함에 따라 복잡한 연결망이 형성되어 통합 PaaS(Platform as a Service)의 필요성이 강조되고 있습니다.

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This article was generated with AI assistance, synthesizing reporting from multiple credible news sources. Our editorial team reviews AI-generated content for accuracy.

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