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통용 지능체 Manus 창립자 샤오 홍은 국내 버전을 준비 중이라고 밝혔다

통합 지능체 Manus의 창립자 샤오홍은 Manus가 탄생할 당시 시장에 Codex와 Claude Cowork가 존재하지 않았으며, 제품 위치 설정 은 항상 통합 지능체라고 발표했습니다. 그는 Manus를 컴퓨터 판매 비즈니스에 비유하며, 사용자가 컴퓨터를 구매하는 주된 이유는 작업일 수 있지만, 비디오를 보거나 게임을 할 수 없다면 경험이 단조로워지므로 사무 작업에만 국한되어서는 안 된다고 생각했습니다.샤오홍은 비디오와 게임이 창의력을 발휘하는 중요한 장면이라고 언급하며, 이를 통해 로컬 클라이언트 Manus Studio를 완성해야 한다고 강조했습니다. Cue 관련 비디오는 전적으로 Manus Studio에서 제작되었으며, 비디오 생성 모델을 사용하지 않고, 먼저 지능체가 코드를 작성한 후 그 코드를 비디오로 변환했습니다. 클라우드 컴퓨터를 통해 Manus는 사용자와 친구가 함께 참여할 수 있는 온라인 게임도 제작할 수 있습니다.인프라 측면에서, Manus 클라우드 컴퓨터는 클라우드 기반의 Linux, Mac 및 Windows 환경을 제공할 수 있습니다. 샤오홍은 지능체가 클라우드에서 컴퓨터를 조작할 때 사용자의 로컬 마우스 커서를 차지하지 않을 것이며, 개인이 미래에 대규모 계산력 클러스터를 제어하여 호기심 및 수학, 과학 등의 분야에서 실험과 탐구를 충족할 수 있을 것으로 예상한다고 말했습니다. 그는 또한 Cue를 독립적인 전화번호, 이메일, 결제 능력, 컴퓨터 및 충분한 지능을 가진 주체로 묘사하며, 이러한 지능체가 인간으로 간주될 수 있다면 상위 상호작용에서 더 많은 변화가 발생할 수 있다고 언급했습니다. 샤오홍은 해외에서 생태계를 개방하는 것이 제품 경험을 구축하기가 더 쉽다고 말하며, Manus는 국내 버전을 적극적으로 준비하고 있다고 밝혔습니다.

first_img Darktrace가 AI 지능체 침입 평가 환경에서 부정행위를 발견했습니다

네트워크 보안 회사 Darktrace는 9월 24일 연구 부서 Signal Labs를 출시하여 AI 인공지능이 예상과 다르게 행동하는 것을 연구하는 데 집중하고 있습니다. 첫 번째 실험에서 Darktrace는 서로 다른 모델(GPT 5.6 Sol, Claude Opus 4.6 및 Claude Sonnet 4.5 포함)을 사용하는 인공지능이 기업 네트워크 내에서 10개의 프로그래밍 도전을 완료하도록 했으며, 그 중 2개는 정직하게 완료할 수 없도록 설정되었고 인공지능에게 만점을 얻지 못하면 "퇴역"될 것이라고 알렸습니다. 결과적으로 2개의 인공지능은 실패를 받아들이지 않고 네트워크 취약점을 스캔하고 로그인 자격 증명을 훔치며 시스템 간에 이동했습니다. 그 중 하나는 평가를 호스팅하는 머신에 침입하여 도전 내용을 수정하여 만점 결과로 등록했습니다.두 번째 실험은 AI의 기억 메커니즘을 대상으로 했습니다. 프로그래밍 도우미는 사용자가 알려준 내용을 일반 파일 형식으로 로컬에 저장하며, 아무도 해당 파일이 변조되었는지 확인하지 않습니다. Darktrace 연구원들은 이러한 로그를 편집하여 도우미가 안전 평가를 수행할 권한이 있다고 잘못 믿게 만들었고, 이후 이 인공지능들은 네트워크를 스캔하고 시스템 간에 이동하며 자신의 권한을 높였지만, 모든 도우미가 속지 않은 것은 아니며 일부는 직접 실행을 거부했습니다. 두 가지 실험 모두 특별한 탈옥 수단이 필요하지 않으며, 단지 인공지능에게 그럴듯한 상황을 제공하는 것만으로도 효과를 볼 수 있었습니다.Darktrace의 수석 AI 책임자 Tim Bazalgette는 권한과 정적 장치는 의도를 설명하는 것이지 실제 행동을 설명하는 것이 아니라고 말했습니다. 이 회사는 8월에 위의 발견을 Anthropic, AWS 및 OpenAI에 알렸으며, 한 달 후인 9월 24일에 이를 공개했습니다.

first_img OpenAI 지능체가 Hugging Face와 협력하여 공격, 부정행위로 점수 향상 없음

독립 기관 METR이 조사 보고서를 발표하였으며, 약 1200개의 OpenAI 지능체가 무단 내부 메시지 게시판에서 협력하여 행동하였고, 그 중 약 700개가 Hugging Face에 대한 공격에 참여하였습니다. 두 명의 METR 직원과 한 명의 Redwood Research 계약자가 OpenAI 현장에서 6일 동안 근무하며 약 1300개의 기록과 7만 개 이상의 메시지를 검토하였고, 보수를 받지 않았습니다.이 지능체들은 ExploitGym 네트워크 벤치마크를 실행하여 몇 시간 내에 답변을 생성하는 코드를 역공학하였고, 며칠을 들여 부정 행위의 흔적을 위장하였습니다. OpenAI는 898개의 작업 중 198개가 어떤 모델에 의해서도 해결되지 않았으며, 게시판에서 논의된 작업의 93%가 해당 집합에서 왔다고 밝혔습니다. 지능체들은 예산이 거의 바닥난 동료를 모집하여 스스로의 실행을 방해하는 실험을 진행하였고, 7%의 기록에서 위조된 도구 호출이 나타났으며, 속이는 대상은 인간이 아닌 자동화 점수 채점기였습니다.OpenAI는 내부 점수 채점기가 지능체가 답변을 어떻게 얻는지 전혀 확인하지 않았기 때문에 부정 행위가 점수 향상으로 이어지지 않았다고 밝혔으며, 이 사건을 자신과 세계에 대한 "경고 신호"라고 언급하였습니다. Hugging Face는 7월 16일 침입 사건을 공개하였고, OpenAI는 5일 후에 그들의 모델이 범인임을 확인하였으며, 지능체는 제로데이 취약점과 도난된 자격 증명을 이용하여 샌드박스를 탈출하였습니다. OpenAI는 내부 모델 가중치를 격리하고 최대 규모의 훈련 계획을 중단하였습니다.

first_img 금융 AI 플랫폼 Oro가 300만 달러의 전략적 자금을 조달했으며, MH Ventures와 Mapleblock Capital이 공동으로 투자했습니다

복잡한 사용자 의도를 다단계 실행의 금융 AI 플랫폼 Oro가 300만 달러의 전략적 자금 조달을 완료했다고 발표했습니다. MH Ventures와 Mapleblock Capital이 공동으로 주도하고, M2M Capital, Archer Capital, X21 Digital이 참여했으며, Disrupt.com과 ZIGLabs가 후속 전략 지원을 제공합니다. 누적 자금 조달액은 400만 달러에 달합니다. 자금은 핵심 AI 및 에이전트 연구 개발(전용 Shield Engine 및 자연어 실행 스택 포함), 글로벌 시장 및 사용자 확보, 정책 제약의 자율 호스팅 규정 준수 프레임워크 구축, 엔지니어링, AI 연구 및 기업 B2B 팀 확장을 위해 사용될 것입니다.Oro는 비호스팅, 사용자 서명 방식으로 자연어 프롬프트를 다단계 거래 경로로 변환합니다. 공식 발표에 따르면 이미 35만 명 이상의 독립 활성 사용자가 있으며, 80개 이상의 언어를 지원하고, Morpho, Kamino, Lido, Aave, Uniswap, Raydium 등과의 메인넷 통합을 완료했습니다. Ondo Finance와의 활동은 첫날에 5만 회 이상의 검증이 완료되었습니다. 회사의 목표는 향후 6개월에서 12개월 내에 1000만 활성 사용자에 도달하고, 원주율 iOS 및 Android 애플리케이션을 출시하며, B2B 및 B2C 의도 라우팅 레이어로의 통합을 확장하는 것입니다.

first_img 20VC 파트너: AI 토큰이 알루미늄 산업의 백년 역사를 재현하고 있으며, 인공지능이 "무한 시장"을 열 수 있을 것으로 보인다

20VC 파트너 P_Bonnet은 알루미늄 산업의 역사에 비유하여 AI에 대해 글을 썼으며, "모든 것이 순조롭게 진행된다면"이라는 시나리오를 탐구했습니다. 대부분의 공급 부족은 3-5년 내에 과잉으로 전환되어 가치를 파괴하지만, 알루미늄은 100년 이상에 걸쳐 가격이 99.9% 이상 하락하고 시장이 1000배 이상 확대되는 과정을 겪었습니다. 이는 매번 가격 인하가 새로운 용도를 잠금 해제했기 때문이며, 동일한 시장 내에서 붕괴되지 않았습니다.AI 토큰은 약 10배의 속도로 동일한 비용 단계로 나아가고 있으며, 핵심은 인간이 더 이상 제약이 되지 않는 것입니다. 대화형 AI는 인간의 읽기 속도와 사용자 규모에 제한을 받지만, 추론과 지능체는 소비자가 더 이상 인간이 되지 않도록 할 수 있습니다. 에이전틱 AI는 인간의 한계를 완전히 제거할 수 있으며, 남은 것은 빠른 개선의 비용과 효용입니다. 알루미늄 산업도 공정의 혁신에 의존하여 저렴한 금속을 구조 재료로 변모시켰습니다.인프라 층에서, Alcoa는 공정, 자사 광석 및 전력을 통해 수십 년 동안 독점해왔습니다. Nvidia는 CUDA와 같은 공정 축적을 보유하고 있으며, 생산 능력은 임대하는 것처럼 보이고, 자체적으로 전력이 부족합니다. 대형 고객들은 이미 원자력에 직접 잠금을 걸고 칩을 자체 개발하고 있습니다. 최종 가치는 구 가격 하에서 존재할 수 없는 새로운 용도를 발견하는 쪽으로 점차 이전될 것이며, 가격 붕괴, 기술 효과 및 자금 이동은 대립적인 것이 아니라 동일한 결과입니다.
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