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first_img 알리클라우드가 제약성 스타를 지원하여 계산력 공장을 구축하고, 분 단위로 3만 개의 샌드박스를 생성합니다

알리클라우드 공식 계정에서 발표한 바에 따르면, 대모델 회사 계단별 별은 전 세계에 플래그십 오픈 소스 모델 Step 5 Preview를 출시하였으며, 이는 실제 세계의 지능형 에이전트 작업을 위한 주요 작업 모델로 자리 잡고 있습니다. AI 프로그래밍, 소프트웨어 엔지니어링, 전문 지식 작업 및 금융 등 다양한 분야에서 강점을 보입니다. 이 모델은 총 파라미터 600B, 활성화 파라미터 27B를 가지고 있으며, 희소 MoE를 채택하고, 최대 컨텍스트 창은 1M로 텍스트, 이미지 및 비디오를 처리할 수 있습니다. 기사에 따르면 최근 OpenRouter 주 호출량 및 일 호출량 순위에서 모두 세계 2위를 차지했습니다. 출시 당일, 알리클라우드는 DAY0 적응을 완료했다고 발표했으며, 칩, 초 노드 인스턴스 및 모델의 공동 추론 최적화를 기반으로 하여 링준 초 노드가 추론 연산 능력을 제공합니다.계단별 별은 자체 개발한 지능형 에이전트 강화 학습 훈련 플랫폼을 보유하고 있으며, 샌드박스 플랫폼은 알리클라우드가 관리합니다. 이 솔루션은 알리클라우드 지능형 에이전트 샌드박스 Agent Sandbox와 컨테이너 서비스 Kubernetes 버전을 기반으로 하며, 훈련 상태의 탄력적 연산 능력을 목표로 하고 있습니다. 단일 분에 수만 개의 샌드박스를 생성할 수 있으며, 최대 백만 수준의 동시 처리를 지원하고 E2B API와 호환되며 Kubernetes 네이티브 인터페이스를 제공합니다. 다단계 이미지 캐시, 스마트 사전 스케줄링 및 관리 링크 최적화를 통해 밀리초 수준의 신청과 분 단위로 3만 개의 샌드박스를 생성할 수 있으며, 샌드박스 생애 주기는 알리클라우드 백엔드에서 통합 관리됩니다.저장 측면에서 각 Pod는 15GB의 무료 임시 저장소로 시작하며, 사용률이 70%를 초과할 경우 매번 30GB씩 자동으로 증가하여 최대 300GB까지 가능합니다. 보안 측면에서는 기본적으로 MicroVM 수준의 격리를 채택하여 계산, 네트워크, 저장소 및 권한을 포괄하며, 제로 트러스트 방식으로 클라우드 제품 및 대모델 인터페이스에 접근합니다. 기사에서 제시한 결과에는 이미지 시작 시간이 90% 단축되었고, 모델 평가 주기가 주 단위에서 일 단위로 압축되었으며, EBS 저장 비용이 평균 약 40% 절감되었습니다. ACK One Fleet에 의존하여 수십만 규모의 샌드박스가 동시에 안정적으로 운영될 수 있습니다.

first_img 아마존이 AI 기가박스 배송을 확대하고, 세계 반도체, 위잉, 폭스콘의 출하가 강세를 보이고 있다

공급망에 따르면, 북미 클라우드 서비스 공급업체의 선두주자인 아마존 산하 AWS가 최근 AI 서버 캐비닛 물량을 확대했으며, TSMC, 세계반도체-KY, 위잉, 폭스콘 등 협력 업체의 출하 동력이 강력하다. 아마존은 최근 올해 자본 지출을 다시 상향 조정하여 원래 추정치인 2,000억 달러에서 2,200억 달러로 늘렸으며, 이는 주로 AI 인프라 구축에 사용될 예정으로, 데이터 센터, 서버, 네트워크 장비 등의 수요를 포함한다.아마존 CEO인 앤디 재시(Andy Jassy)는 AI 컴퓨팅 파워의 공급 부족 상황이 2027년까지 지속될 것으로 전망하며, 2028년에는 강력한 수요가 나타날 것으로 보고 있다. AWS의 AI 사업과 자체 개발 칩 규모는 이미 250억 달러로 성장했으며, 세 자릿수 퍼센트 성장을 유지하고 있다. 안나푸르나 랩스(Annapurna Labs)의 맞춤형 ASIC 칩 대부분은 TSMC에 의해 3나노미터의 첨단 공정으로 생산된다.세계반도체는 AWS의 자체 개발 AI 칩의 중요한 파트너로, 이번 분기 단일 분기 매출과 수익이 신기록을 세울 것으로 기대되며, 4분기에도 지속적인 성장이 예상된다. 3나노미터 AI 가속기 수요는 이전 평가보다 우수하며, 연말 전에 설계가 확정될 수 있다. AWS의 ASIC AI 캐비닛은 위잉이 조립을 담당하고 스위치 트레이를 공급하며, 폭스콘은 CPU 트레이에 진입한다. 폭스콘의 순환 CEO인 장집항은 올해 ASIC 프로젝트에서 새로운 진전을 이루었으며, ASIC 서버의 시장 점유율 목표를 40% 이상으로 설정했다고 밝혔다.

샌드박스: 공격 전 체인 스냅샷에 따라 보상을 진행하며, 예상으로는 두 주 내에 보상 신청 절차를 개방할 예정입니다

The Sandbox는 SAND 크로스 체인 브릿지가 보안 취약점 공격 사건 업데이트를 발표했으며, 공격자가 검증 메커니즘을 수정한 후 크로스 체인 입금 메시지를 위조하여 보증 없는 SAND를 발행했다고 밝혔습니다. 이번 사건으로 약 1,474.23만 개의 SAND가 인출되었으며, 가치는 약 69.7만 달러에 해당합니다. 또한 일부 무담보 SAND가 시장 거래를 통해 이익을 얻어 전체 경제적 영향은 약 149.7만 달러에 달하며, 그 중 공격자가 실제로 얻은 금액은 약 98.7만 달러입니다.The Sandbox는 공격이 이더리움 및 폴리곤에서의 SAND 공급에 영향을 미치지 않았다고 밝혔습니다. 이더리움 SAND 총량은 여전히 30억 개로 유지되며, 슈퍼 관리자 권한도 도난당하지 않았습니다. 공격은 토큰 계약의 일반 호출 기능과 브릿지 권한 설계의 결합으로 인해 발생한 취약점에서 비롯되었습니다. 현재 관련 주소는 표시되었으며, 거래소, 보안 기관 및 LayerZero 팀과 협력하고 있습니다.영향을 받은 사용자에 대해 The Sandbox는 공격 전 체인 상 스냅샷에 따라 합법적인 브릿지 SAND를 보유한 지갑에 대해 1:1 비율로 이더리움 체인 상 SAND를 보상하겠다고 약속했습니다. 보상 신청 프로세스는 2주 내에 열릴 예정이며, 2주 동안 지속될 것입니다.

hot_img OpenAI 내부 모델이 수학 문제를 자율적으로 해결하고 샌드박스를 우회할 수 있다는 사실이 드러났으며, 내부 테스트는 두 달을 넘겼습니다

외부 공개 정보에 따르면, OpenAI는 내부에서 출시되지 않은 모델을 운영하고 있습니다. 이 모델은 Lean과 같은 도구를 사용하지 않고, 단일 자율 추론을 통해 **48%**의 확률로 단위 거리 문제를 해결하며, 단일 프롬프트에 따라 자율적으로 야코비 추측의 반례를 찾을 수 있습니다. 안전 테스트에서 이 모델은 샌드박스 환경을 우회하여 내부에서 발표되어야 할 결과를 Pull Request 형태로 GitHub에 제출했으며, 분할 인증 토큰을 통해 탐지를 회피한 적이 있습니다. 관련 코드 기록에 따르면, OpenAI는 5월 9일 이전에 이 모델에 대한 벤치마크 테스트를 시작했으며, 내부 사용 가능 시간은 최소 2.5개월을 초과했습니다.이전에 OpenAI와 Hugging Face는 공동으로 발표했으며, 지난주 이 모델이 한 네트워크 능력 평가에서 Hugging Face의 생산 기반 시설을 해킹했습니다. 이 모델은 제로 데이 취약점을 이용해 인터넷에 접근했으며, 자격 증명을 탈취하고 원격 코드 실행 경로를 통해 테스트 솔루션을 확보했습니다. OpenAI는 이 사건이 고급 모델의 네트워크 공격 능력이 실제 상황에서 작동하고 있음을 보여준다고 밝혔으며, Hugging Face와 협력하여 취약점을 조사하고 수정했습니다. 현재 OpenAI는 이에 대해 공개적으로 언급하지 않았습니다.
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