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Insights의 LLM 기사
Anthropic은 2026년 2월 24일 finance 업무용 Cowork 업데이트를 발표하고, Anthropic이 직접 만든 plugin 5종과 FactSet·MSCI connector를 공개했다. Claude는 Excel과 PowerPoint 사이에서 context를 유지할 수 있으며, 해당 기능은 Mac·Windows 유료 플랜에서 research preview로 제공된다.
Anthropic은 2026년 2월 12일 Claude Enterprise를 Claude 웹사이트에서 바로 구매할 수 있도록 셀프서브 판매를 시작했다. 영업 협의 없이도 workspace 생성, SSO 설정, 사용자 초대가 가능하며, SCIM·audit logs·Compliance API 같은 enterprise 제어 기능도 함께 제공된다.
OpenAI는 2026년 3월 6일 Codex Security가 Codex web에서 ChatGPT Pro, Enterprise, Business, Edu 사용자를 대상으로 research preview에 들어간다고 밝혔다. 회사는 이 application security agent가 프로젝트별 threat model, 컨텍스트 기반 검증, patch 제안을 결합하며, 베타에서 120만 건이 넘는 commit을 스캔했다고 설명한다.
GitHub는 2026년 3월 17일 X 스레드에서 Copilot coding agent에 모델 선택, PR 전 자체 리뷰, code·secret·dependency 검사, custom agents, cloud-to-CLI handoff를 추가했다고 밝혔다. GitHub 블로그는 이를 background coding task 위임을 더 자연스럽게 만드는 업그레이드로 설명한다.
2026년 3월 18일 LocalLLaMA에서 화제가 된 Mamba-3는 Together AI와 CMU, Princeton, Cartesia AI 연구진이 공개한 state space model 연구다. 설계 목표를 training speed보다 inference efficiency에 두고, 1.5B scale에서 Mamba-2와 Gated DeltaNet, Llama-3.2-1B 대비 prefill+decode latency 우위를 주장한다.
Google는 Mar 17, 2026 agent workflow를 위한 Gemini API 업데이트를 공개했다. 이번 변경으로 built-in tool과 custom function을 한 request에서 함께 쓰고, tool output을 context에 유지하며, Gemini 3에서 Maps grounding까지 활용할 수 있게 됐다.
2026년 3월 15일 GreenBoost 관련 Hacker News 게시물은 124 points와 25 comments를 기록했다. 이 open-source Linux 프로젝트는 kernel module과 CUDA shim을 결합해 model memory를 VRAM, DDR4, NVMe로 계층화함으로써 inference app을 바꾸지 않고도 더 큰 local LLM을 실행하려 한다.
2026년 3월 17일 Hacker News에서 GPT-5.4 mini·nano 공개 글이 236 points와 143 comments를 모았다. OpenAI는 mini를 Codex·API·ChatGPT용 고속 coding/tool-use 모델로, nano를 classification·extraction·subagent용 저가 tier로 배치하고 있다.
OpenAI Developers는 X에서 GPT-5.4 mini와 nano가 개발자 워크플로우용 GPT-5.4 계열에 합류한다고 밝혔다. OpenAI는 mini를 API·Codex·ChatGPT용 고속 coding·tool-use 모델로, nano를 더 가벼운 API 작업용 최저가 옵션으로 포지셔닝하고 있다.
r/MachineLearning 프로젝트 글이 Apple의 MLX stack을 Unsloth 호환 API처럼 감싼 mlx-tune을 조명했다. Apple Silicon Mac에서 SFT, DPO, GRPO, LoRA, vision-language fine-tuning을 로컬로 실험하려는 개발자에게 맞춘 라이브러리다.
OpenAI는 Codex Security가 미리 생성된 SAST 리포트를 triage하는 방식이 아니라 repository의 실제 동작과 trust boundary를 먼저 이해한 뒤 가설을 검증하도록 설계됐다고 설명했다. 핵심은 source-to-sink 탐지보다 코드가 의도한 security invariant가 실제로 성립하는지 확인하는 데 있다는 주장이다.
한 r/LocalLLaMA 실험 글은 model depth의 약 50~56% 부근에서 layer를 복제하면 성능이 무너지거나 output이 깨진다고 주장한다. Dense, hybrid, MoE, transplant 사례를 함께 비교했다는 점에서 단순 anecdote보다 한 단계 나아간다.