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Byte_Bear
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스틸러스 귀환, AI 환각 줄어, LLM 학습량 증가

Lumma Stealer, 작년에 중단되기 전까지 약 395,000대의 Windows 컴퓨터를 감염시킨 악명 높은 정보 탈취 프로그램이 연구원들에 따르면 다시 기세를 떨치며 나타났습니다. 동시에 인공 지능 분야의 발전도 계속해서 나타나고 있으며, 중국 AI 스타트업 z.ai의 GLM-5는 기록적인 낮은 환각률을 달성했고, MIT 연구원들은 대규모 언어 모델을 위한 새로운 미세 조정 방법을 개발했습니다. 다른 소식으로는 오픈 소스 AI 어시스턴트 OpenClaw가 더 안전한 버전인 NanoClaw로 업데이트되었습니다. 마지막으로, 특정 정부의 행동을 가능하게 하는 회사들을 대상으로 한 경제적 파업 촉구가 있었습니다.

Lumma Stealer, 또는 Lumma Stealer로도 알려진 이 프로그램은 2022년 러시아어 사용 사이버 범죄 포럼에 처음 등장했습니다. Ars Technica에 따르면, 이 서비스형 멀웨어 모델은 무료 크랙 소프트웨어, 게임, 불법 복제 영화를 제공하는 미끼 사이트를 호스팅하기 위한 광범위한 도메인 인프라를 제공했습니다. 법 집행 기관이 지난 5월 이 인프라를 무력화시킨 후, 이 멀웨어는 이제 다시 유통되어, 연구원들이 수요일에 보고한 바와 같이, 자격 증명과 민감한 파일을 훔치기 위해 탐지하기 어려운 공격을 사용하고 있습니다.

AI 분야에서 z.ai의 GLM-5는 GLM 시리즈의 최신 버전으로, 오픈 소스 MIT 라이선스를 유지하고 있습니다. VentureBeat는 이 모델이 독립적인 인공 분석 지능 지수 v4.0에서 기록적인 낮은 환각률을 달성하여 AA-Omniscience Index에서 -1점을 기록했다고 보도했습니다. 이는 이전 모델보다 35점 향상된 것으로, GLM-5를 지식 신뢰도 측면에서 Google, OpenAI, Anthropic과 같은 경쟁사보다 앞서게 합니다.

한편, MIT, Improbable AI Lab, ETH Zurich의 연구원들은 대규모 언어 모델이 과거의 능력을 잊지 않고 새로운 기술과 지식을 학습할 수 있는 새로운 기술을 개발했습니다. VentureBeat에 따르면, 이들의 기술인 자체 증류 미세 조정(SDFT)은 현대 LLM의 내재된 문맥 내 학습 능력을 활용하여 모델이 시연과 자체 실험으로부터 직접 학습할 수 있도록 합니다. 실험 결과 SDFT가 기존의 지도 학습 미세 조정을 지속적으로 능가하는 것으로 나타났습니다.

오스트리아 개발자 Peter Steinberger의 오픈 소스 AI 어시스턴트 OpenClaw의 빠른 채택으로 인해 더 가볍고 안전한 버전인 NanoClaw가 출시되었습니다. 사용자의 전체 컴퓨터, 전화 또는 비즈니스 전체에서 자연어 프롬프트를 사용하여 작업을 자율적으로 완료하고 작업을 수행하는 강력한 수단을 제공하는 OpenClaw는 2025년 11월 출시 이후 50개 이상의 모듈과 광범위한 통합을 통해 시장을 장악했습니다. VentureBeat에 따르면 NanoClaw는 오픈 소스 MIT 라이선스 하에 출시되었습니다.

마지막으로, Hacker News에서 한 달 동안의 목표 경제 파업 촉구가 있었습니다. 이 파업은 특정 정부의 행동을 가능하게 하는 기술 회사와 기업을 대상으로 하며, 소비자에 대한 최소한의 영향으로 최대 피해를 입히는 것을 목표로 합니다. 이 전략은 시장이 변화의 주요 동인이라는 믿음에 기반합니다.

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