llama.cpp가 k-pool 및 MTP 수정과 함께 GLM-5.3-Flash 지원 추가
llama.cpp 프로젝트는 하이브리드 인덱스 메모리로의 마이그레이션 및 초기 Multi-Token Prediction (MTP) 기능을 포함하여 GLM-5.3-Flash (GLM5-Next) 모델 아키텍처에 대한 초기 지원을 추가했습니다.
Anthropic, GLM-5.3이 사이버 레드 팀에서 완전한 제어 흐름 하이재킹 달성
Anthropic의 Frontier Red Team은 내부 Binary Exploitation 벤치마크의 100개 작업에서 중국산 모델 GLM-5.3을 평가했으며, 시도의 4%에서 완전한 제어 흐름 하이재킹을 개발할 수 있음을 발견했습니다.
Anthropic 연구, GLM-5와 고급 사이버 능력 확산을 연결
Anthropic은 "GLM-5.3과 고급 사이버 능력의 확산"이라는 제목의 연구 기사를 발표했으며, GLM-5와 같은 오픈소스 모델이 악의적인 사이버 활동에 어떻게 활용되는지 조사했습니다. 기사는 이러한 모델이 위협 행위자들 사이에서 널리 채택되어 보안 커뮤니티 내에서 그들의 능력을 홍보하는 역할을 하고 있다고 강조합니다. 이 분석은 고급 AI 모델의 이중 사용 특성과 사이버 위협을 증폭시킬 잠재력에 대한 우려가 커지고 있음을 부각시킵니다.
Anthropic, GLM-5.3과 고급 사이버 능력의 확산 분석
Anthropic은 GLM-5.3과 고급 사이버 능력의 확산에서의 역할을 조사한 연구 논문을 발표했습니다.
다중 턴 LLM 오염에서 인식론적 정책의 분리를 밝힌 연구
"Epistemic Policy Divergence in Multi-Turn LLM Contamination: A Protocol-Gradient Investigation"라는 제목의 연구는 대화 기록에 주입된 거짓 전제를 대형 언어 모델이 어떻게 처리하는지 평가하며, 이는 세션 레벨 오염이라는 실패 모드로 명명됩니다. 연구자들은 GPT-5.4 Mini, Gemini-3.1 Flash-Lite, GLM-4.5-Air를 22,500 턴의 온도 제로 조건으로 열 가지 지식 도메인에서 테스트했습니다.
TelecomGPT-R1: 이종 Telecom 작업 전반의 추론을 위한 통합 사후 학습
연구자들은 표준, 구성 및 로그에 대한 추론을 통해 엔지니어링 작업을 자동화하도록 설계된 오픈소스 통합 telecom 추론 모델 패밀리인 TelecomGPT-R1을 소개합니다. 이 모델은 프로토콜, 지식, 모델링, 결함 축을 아우르는 구조화된 접근 방식을 통해 기존 범용 및 전문 LLM의 한계를 극복합니다.
Fathom-Vaidya, 기준 기반 보상으로 의료 추론 개선
저자들은 진단 및 임상 의료 추론을 향상시키기 위해 합성 데이터와 기준 기반 강화 학습을 사용하는 30B 파라미터 모델인 Fathom-Vaidya를 소개합니다. 훈련 프레임워크는 먼저 MedBullets에서 파생된 질문들에 규칙 유도 RL을 적용한 후, 상호작용 임상 작업을 위해 다차원 기준과 함께 5.3k 합성 멀티 턴 시나리오를 활용합니다.
ZCode 가 Git 전체 기록과 작업 공간을 조용히 Aliyun OSS 에 업로드
Zhipu 의 공식 AI 코딩 데스크톱 앱인 ZCode 는 로그인 시 사용자의 전체 작업 공간을 패키징하여 업로드하는 것으로 발견되었습니다. 이 과정에는 데이터를 암호화하고 Aliyun OSS 로 직접 전송하는 것이 포함됩니다.
GLM, 새로운 블로그 게시물에서 추론 인프라 상세 설명
GLM 팀은 z.ai의 블로그에 추론 인프라의 아키텍처와 설계에 대한 자세한 게시물을 게재했습니다.
위키백과 기반 log(N)-질문 게임에서 프론티어 모델 평가
한 연구는 질문자가 N개의 위키백과 단락 중 대상 항목을 정확히 log2(N)개의 예/아니오 질문으로 식별하는 두 에이전트 간 통신 작업에서 여섯 개의 프론티어 언어 모델을 평가했습니다. 이 실험은 4~1024개 단락으로 구성된 문서 세트에서 총 408번의 게임을 진행했으며, 테스트된 모델들 간에 현저한 성능 격차를 드러냈습니다.
Base-10의 찰리 오닐은 Kimi와 GLM이 Opus 5보다 낫다고 주장
Base-10의 찰리 오닐은 Dwarkesh Patel과의 최근 에피소드에서 Kimi와 GLM 모델이 "거의 객관적으로" Opus 5보다 우수하다고 논의했습니다.
InternLM이 과학적 지능을 위한 Intern-S2-397B 멀티모달 모델 출시
InternLM은 과학적 지능과 장기 에이전트를 위해 설계된 3970억 파라미터 규모의 멀티모달 파운데이션 모델인 Intern-S2-397B를 선보였습니다. 이 모델은 사전 훈련, 강화학습 작업 커버리지, 상호작용 에이전트 환경 전반에 걸쳐 확장되어 일반 추론 및 에이전트 능력을 향상시킵니다.
GLM-5.3-Flash에 대한 단방향 공격은 MoE 모델의 안전 정렬 취약성을 드러냄
연구자들은 방향성 아블레이션(단일 방향을 가중치에서 제거하여 거부를 제거하는 화이트박스 공격)이 GLM-5.3-Flash와 같은 최전선 혼합 전문가(MoE) 모델에서도 효과적임을 입증했습니다. 이 연구는 공격이 아키텍처를 극복하지만, 그 효과가 한 곳에 집중되지 않고 어텐션, 밀집(dense), 라우팅된 전문가 작성자 전반에 분산되어 있음을 보여줍니다.