11월 4일 저녁부터 11월 5일까지 오픈 가중치, 인수, 비디오 모델, 보안 연구 소식이 이어졌다. 이 브리핑은 7건으로, 모두 지난 24시간 안에 확인할 수 있는 동향만 다룬다. 오래된 소식은 다루지 않는다.
Kimi K3.1 Pro 가중치 공개: 먼저 5.6TB부터 확인
11월 5일, 문샷 AI(Moonshot AI)는 Hugging Face에 Kimi K3.1 Pro의 가중치를 공개했다. 총 파라미터 2.8조 개다. Agent Arena 오픈 가중치 부문 1위이며, Terminal-Bench 4.0 점수는 65.7%다. 다만 BF16 가중치가 약 5.6TB라 도입 문턱이 높아 일반 PC로는 사실상 실행이 어렵다.
OpenAI, Pierre 인수 발표: 코드 저장을 노린다
11월 4일, OpenAI는 코드 저장 서비스 Code Storage를 운영하는 Pierre의 인수를 발표했다. Codex는 이미 Pierre의 Trees와 Diffs 라이브러리를 파일 탐색과 변경 검토에 쓰고 있으며, 인수 뒤에도 프로젝트는 공개를 유지하고, 기능은 단계적으로 Codex에 통합된다. 거래 완료에는 규제 승인이 필요하다.
Kling 4.0 Flash 전면 개방: 비디오 생성을 워크플로로
11월 4일 저녁, Kling은 Kling 4.0 Flash의 전면 개방을 발표했다. 공식 사이트와 API가 모든 사용자에게 개방됐고 MCP, CLI, AI 플러그인 연결도 지원한다. Adobe 3종 앱 안의 Kling 플러그인에서도 직접 호출할 수 있다. 비디오 생성을 기존 워크플로에 연결하는 것이 목표다.
PLaMo 3 Translate 오픈 가중치 공개: 53개 언어
11월 5일, 일본 PFN은 번역 대형언어모델 PLaMo 3 Translate의 가중치를 공개했다. 0.8B부터 31B까지 4가지 크기, 53개 언어를 지원한다. 스마트폰, 노트북, 사내 서버에서 클라우드를 거치지 않고 오프라인으로 동작한다. 연 매출 10억 엔 이하 기업과 개인은 커뮤니티 라이선스로 무료 이용이 가능하다.
Goodfire의 메커니즘 셰이핑: 올바른 이유로 정답을 내게 가르친다
11월 5일, Goodfire는 메커니즘 셰이핑에 관한 연구를 발표했다. 정답에만 보상하면 모델은 '잘못된 이유로 정답을 맞히는 법'을 배우기 때문에, 학습 과정에서 내부 표현에 직접 개입해 '올바른 이유로 정답을 내도록' 가르친다. 의료 진단 모델로 교란 요인 제거를 검증했고, 아첨과 보상 해킹 방지, 감시 가능성에 미치는 영향까지 다뤘다.
데이터센터, 미국 투표용지에 오르다: 다수 부결
11월 4일 미국 중간선거에서 데이터센터는 투표 쟁점이 됐다. 13개 주 40여 건의 관련 투표 중 38건에서 유권자가 반대했고, 6개 도시는 전면 금지, 12개 도시는 전력 사용량에 상한을 두었다. 데이터센터 유치를 내세운 텍사스주 애벗 주지사는 재선에 실패했다. 유권자가 원하는 것은 전기요금과 물 부담의 해소다.
OpenAI 에이전트, Linux 커널 스캔: 권한 상승 취약점 948건
11월 5일, OpenAI는 자사 모델이 Linux 커널을 스캔해 후보 2,308건 중 1,724건의 취약점을 재현하고 로컬 권한 상승 익스플로잇 948건을 만들었다고 밝혔다. 비용은 약 121만 달러다. 에이전트는 이전에 알려지지 않은 새로운 공격 기법 10종도 발견했다. 중요한 취약점에 대해서는 이미 수백 건의 보고와 패치가 커널 유지관리자에게 전달됐다.
