무신사 Self-POS Zero-to-One — 직원 없는 계산대 경험 설계
· #AI #LLM #트렌드 #기술블로그
arXiv 논문
ClawKeeper: Comprehensive Safety Protection for OpenClaw Agents Through Skills, Plugins, and Watchers
이 논문은 오픈소스 에이전트인 OpenClaw의 보안 취약점을 해결하는 안전 시스템인 ClawKeeper를 제안합니다. 도구 통합이나 로컬 파일 접근과 같은 강력한 기능이 가져올 수 있는 데이터 유출 및 악성 코드 실행 등의 위협을 효과적으로 방어해 줘요.
Terminal Agents Suffice for Enterprise Automation
기업 업무 자동화에 복잡한 GUI 에이전트나 API 도구가 과연 필수적인지 의문을 제기하는 논문입니다. 단순히 터미널 접근 권한만 갖춘 코딩 에이전트로도 충분히 효율적이고 의미 있는 기업 작업을 자동화할 수 있다고 주장해요.
Project Imaging-X: A Survey of 1000+ Open-Access Medical Imaging Datasets for Foundation Model Development
의료 영상 분야의 Foundation Model 발전을 돕기 위해 1,000개 이상의 오픈 액세스 의료 데이터셋을 조사한 리뷰 논문입니다. 엄격한 개인정보 문제로 데이터를 구하기 어려운 의료 인공지능 연구자들에게 아주 유용한 길잡이가 될 것입니다.
MiroEval: Benchmarking Multimodal Deep Research Agents in Process and Outcome
멀티모달 심층 연구 에이전트를 과정과 결과 양면에서 평가하는 새로운 벤치마크인 MiroEval을 소개합니다. 최종 결과물만 보거나 현실성이 떨어지던 기존 평가의 한계를 극복하여, 에이전트가 실제 연구를 얼마나 잘 수행하는지 꼼꼼하게 테스트할 수 있어요.
ViGoR-Bench: How Far Are Visual Generative Models From Zero-Shot Visual Reasoners?
최신 시각 생성 모델들이 겉보기엔 화려하지만 실제 물리적, 공간적 추론에는 약하다는 점을 짚어내는 연구입니다. 이를 제대로 평가하기 위해 ViGoR라는 새로운 벤치마크를 도입하여 모델의 숨겨진 ‘논리적 사막’ 현상을 정확하게 측정하려고 합니다.
Hugging Face Blog
Reasoning Shift: How Context Silently Shortens LLM Reasoning
불필요하게 긴 문맥이나 여러 번 이어지는 대화 속에서 LLM의 추론 능력이 어떻게 조용히 짧아지고 약해지는지 분석한 연구입니다. 다양한 시나리오를 통해 최신 추론 모델들이 가진 성능의 한계와 견고성을 체계적으로 평가했어요.
Gleb Rodionov
HippoCamp: Benchmarking Contextual Agents on Personal Computers
개인용 컴퓨터 환경에서 에이전트가 얼마나 똑똑하게 파일을 관리하는지 평가하는 HippoCamp 벤치마크를 제안합니다. 일반적인 웹 작업이 아닌, 실제 사용자의 다양한 파일 속에서 맥락을 파악하고 추론하는 능력을 효과적으로 테스트할 수 있습니다.
Zhe Yang, Shulin Tian, Kairui Hu
Universal YOCO for Efficient Depth Scaling
LLM의 추론 효율을 높이기 위해 기존 Transformer의 계산 부담과 KV 캐시 문제를 해결한 Universal YOCO 구조를 제안합니다. 디코더 구조에 재귀 연산을 결합하여, 모델의 깊이를 늘려도 가볍고 빠르게 작동할 수 있도록 만들었어요.
Yutao Sun, Li Dong, Tianzhu Ye
무신사 기술블로그
무신사 Self-POS — Zero to One 구축기: 직원이 사라진 계산대, 그 자리를 채운 경험 설계
무신사 오프라인 매장의 긴 결제 대기 줄과 인건비 문제를 해결하기 위해 도입한 Self-POS 구축 경험을 공유한 글입니다. 현장 리서치부터 AI를 활용한 UX 설계, UI 컨셉까지 무에서 유를 만들어낸 실무자의 생생한 고민을 엿볼 수 있어요.
Minsun
GitHub Trending
asgeirtj/system_prompts_leaks
ChatGPT, Claude, Gemini 등 유명 LLM들의 유출된 시스템 프롬프트를 모아둔 흥미로운 저장소입니다. 각 AI 모델이 내부적으로 어떤 규칙과 지침을 가지고 작동하는지 확인할 수 있으며 꾸준히 업데이트되고 있습니다.
sherlock-project/sherlock
사용자 이름(username) 하나만 입력하면 수많은 소셜 네트워크 플랫폼을 뒤져 동일한 계정을 찾아내 줍니다. 온라인상에서 특정 아이디의 활동 내역을 추적할 때 아주 유용하게 쓸 수 있는 오픈소스 도구예요.
sherlock-project/sherlock
사용자 이름 하나로 전 세계 다양한 소셜 미디어 플랫폼에서 동일 계정을 추적할 수 있는 강력한 오픈소스 도구입니다. 복잡한 설정 없이도 특정 사용자의 온라인 발자취를 쉽게 찾아낼 수 있도록 도와줍니다.
MervinPraison/PraisonAI
24시간 쉬지 않고 일하는 나만의 AI 직원 팀을 만들 수 있는 로우코드 멀티 에이전트 프레임워크입니다. 100개 이상의 LLM을 지원하며, 복잡한 업무를 자동화해 텔레그램이나 디스코드 같은 메신저로 결과를 바로 받아볼 수 있어요.
yusufkaraaslan/Skill_Seekers
공식 문서나 GitHub 저장소, PDF 파일 등을 Claude AI가 바로 사용할 수 있는 스킬로 쉽게 변환해 주는 도구입니다. 문서 내용 간의 자동 충돌 감지 기능까지 포함되어 있어 AI를 더욱 똑똑하게 활용할 수 있습니다.
오늘의 키워드
Safety Agent Multimodal RAG Eval Vision LLM Tool Use Inference GPT