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Cloudflare가 모든 요금제의 캐시 규칙에 Vary 지원을 추가했습니다. 이는 원본 서버의 응답에 영향을 미치는 요청 헤더를 지정하고, 운영자가 각 헤더 값을 캐시에 어떻게 반영할지 결정할 수 있게 해줍니다.

Vary 지시어는 동일한 URL에 대해 요청 헤더에 따라 서로 다른 응답이 발생할 때 이를 구분하는 데 사용됩니다. 이 기능은 캐싱 시스템이 요청 헤더를 고려하여 정확하게 콘텐츠를 제공하도록 보장하는 데 필수적입니다.

개발자들은 이 기능을 통해 캐시의 정확성을 높일 수 있으며, 특정 헤더 값에 따라 캐시를 분리하거나 통합하는 복잡한 캐싱 전략을 구현할 수 있게 됩니다. 이는 HTTP 응답의 다형성 문제를 해결하고 보다 정교한 캐싱 정책을 적용하는 데 중요한 기반이 됩니다.

기밀 추산을 아는 소식통에 따르면 미국 국가안보국(NSA)이 올해 첨단 인공지능 모델의 평가와 테스트에 수십억 달러를 지출하고 있다고 의원들에게 알렸습니다. 이는 최첨단 AI 기술의 개발과 보안에 대한 정부 차원의 막대한 투자가 이루어지고 있음을 시사합니다.

이러한 지출은 잇따른 해킹과 보안 사고가 발생한 배경 속에서 NSA 산하의 인공지능 보안 센터(Artificial Intelligence Security Center)가 최첨단 모델이 잠재적으로 국가 안보에 미칠 수 있는 위험을 평가하는 데 중점을 두고 있음을 보여줍니다.

결국 이 정보는 AI 모델을 개발하고 배포하는 개발자들에게 AI 보안과 모델 평가가 단순한 기술적 문제를 넘어 국가 안보 차원의 중요한 이슈로 다루어지고 있음을 강조합니다. 개발 과정에서 보안 취약점과 모델의 잠재적 위험을 고려하는 것이 중요해지고 있습니다.

구글 광고가 사용자를 속이는 정교한 기술 지원 사기를 전달하여 윈도우 및 맥 기기의 화면을 동결시키고 허위 콜센터에 전화하라고 긴급히 지시하는 행위가 발견되었습니다. 이러한 악성 광고는 지도, 날씨, 부동산, 문서 호스팅, 스포츠 사이트 등 트래픽이 많은 웹사이트 전반에 걸쳐 표시되었습니다.

사용자들이 해당 번호로 전화를 걸면 막대한 수수료를 지불하거나 기기에 원격 액세스를 허용하거나 개인 정보를 노출하도록 유도하는 사기 수법이었습니다. 보안 회사인 넷스코프(Netskope)는 8월 31일부터 9월 14일까지 619개 고객 조직의 사용자들이 이 악성 광고를 클릭했음을 관찰했습니다.

넷스코프는 해당 콘텐츠를 차단하여 실제로 피해를 입은 사용자는 없었지만, 250개 이상의 구글 광고 캠페인 ID를 최소 284개의 합법적인 게시자 사이트에서 추적했습니다. 이 중 62%는 미국에 기반을 둔 조직이었으며 일본과 호주도 관련이 있었습니다.

넷스코프는 인터넷 활동의 극히 일부만을 볼 수 있기 때문에 광고에 노출되었거나 피해를 입은 실제 사용자 수는 이보다 훨씬 많을 것으로 추정됩니다. 이는 광고 플랫폼이 악성 콘텐츠를 통해 사용자에게 심각한 보안 위협을 가할 수 있다는 점을 시사합니다.

사업 운영에 필수적인 레거시 시스템을 여전히 유지하고 있는 개발자나 관련 경험이 있는 사람들을 찾고 있습니다. 이는 dBase, Clipper와 같은 DOS 기반 환경이나 ISA 카드, 병렬 포트 동글 등을 사용하여 구동되는 산업용 장비에 대한 경험을 공유해 달라는 질문입니다.

이러한 구형 하드웨어와 소프트웨어 환경을 유지하는 사례는 단순히 개인적인 취미를 넘어 특수한 비즈니스 요구사항이나 기술적 제약 때문에 발생합니다. 예를 들어, 한 원자력 발전소는 2007년에도 제어봉 상태를 보고하기 위해 Windows NT 4.0 환경에서 AmigaOS 에뮬레이터를 구동하는 Pentium 1 시스템을 사용했습니다. 이는 원래 소프트웨어가 80년대에 작성되었고, 하드웨어 변경이나 인증 절차를 거치는 것이 불가능했기 때문에 기존 시스템을 유지하는 선택을 했습니다.

이처럼 구형 시스템을 유지하는 것은 종종 하드웨어 제약과 비용 문제로 인해 새로운 시스템으로 전환하기 어려운 상황에서 발생하며, 해당 시스템을 운영하는 주체는 이미 자체적인 유지 전략을 가지고 있을 가능성이 높습니다. 따라서 이러한 레거시 시스템은 일반적인 시장보다는 매우 좁은 틈새 시장에 속하며, 하드웨어 제약으로 인해 AI와 같은 최신 기술의 도움을 받기 어려운 특성을 가집니다.

애플의 팀 쿡 시대가 마무리되면서 아이폰 디자인에 대한 실험이 늘고 있지만, 아이폰 18 프로에서는 이러한 변화가 두드러지지 않습니다. 이 기기는 매우 빠르고 기능이 풍부하지만, 올해 아이폰 듀오에 대한 기대감에 가려질 수 있으며 여전히 이전 모델만큼 훌륭한 성능을 제공합니다.

아이폰 17 프로 이후 큰 변화는 없었지만, 사진 촬영에 대한 사용자 요구를 반영하여 새로운 가변 조리개 및 기타 카메라 제어 기능이 추가되었습니다. 이는 아이폰의 고유한 계산 사진(computational photography) 방식에 대한 유연성을 높여 모바일 사진 촬영 경험을 개선하는 데 기여합니다.

가장 중요한 변화는 하드웨어 내부에서 이루어졌는데, 새로운 칩, 향상된 배터리 수명, 그리고 훨씬 개선된 열 관리 시스템이 적용되었습니다. 이러한 개선은 휴대폰이 더 나은 지속적인 성능을 제공하고 다양한 상황에서 더 시원하게 유지되도록 만듭니다.

VSCode 에디터가 테두리 반경(border radius) 문제로 인해 시각적으로 오염되었다는 버그가 보고되었습니다. 이 문제는 텍스트 에디터, 파일 탐색기, 터미널, Copilot 채팅 등 VSCode의 주요 구성 요소 전반에 걸쳐 불필요한 곡선이 나타나 작업 효율성을 저해하고 있다는 내용입니다.

사용자는 이러한 불필요한 곡선들이 시각적 방해 요소로 작용하여 코딩 작업에 집중하기 어렵다고 호소하며 해당 버그의 해결을 요청했습니다. 이 문제는 개발 환경의 미적인 측면과 사용자 경험에 직접적인 영향을 미치는 사안입니다.

해당 이슈는 VSCode 버전 1.139.0 환경에서 발생했으며, 보고자는 이 문제가 다른 이슈와 중복된다고 명시하여 이미 중복으로 처리되었음을 알리고 있습니다. 따라서 개발자는 현재 사용 중인 VSCode 환경에서 이러한 시각적 오류가 발생하는지 확인하고, 관련 업데이트를 주시할 필요가 있습니다.

애플의 애플페이 수수료 관련 반독점 소송이 진행 중이며, 은행과 신용 조합들이 애플을 상대로 소송을 제기할 수 있는 연합을 형성하게 되었습니다. 제프리 화이트 미국 지방 판사는 이번 소송에 클래스(class)를 인증했는데, 이는 애플페이 관련 결제 카드를 발급하고 애플페이 거래에 수수료를 지불한 모든 미국 법인을 포함합니다.

이 소송은 애플이 아이폰의 NFC 칩 접근을 막아 경쟁사 모바일 지갑 생성을 방해함으로써 연간 최대 10억 달러의 수수료를 불법적으로 징수했다고 주장합니다. 소송에 따르면, 사용자가 애플페이를 통해 결제할 때 카드 발급사는 신용카드에 대해 0.15%, 직불카드에 대해 0.5센트의 수수료를 애플에 지불해야 합니다.

소송 당사자들은 애플이 애플페이를 유일한 탭 투 페이 옵션으로 강제함으로써 카드 발급사에게 수수료를 부과한다고 주장하며, 구글의 안드로이드와 같이 여러 지갑을 지원하면서 카드 발급사에 수수료를 부과하지 않는 경쟁 환경을 제시했습니다. 애플은 iOS 18.1부터 개발자들이 앱에서 NFC 비접촉 결제를 제공할 수 있도록 정책을 변경한 바 있습니다.

법무팀은 카드 발급사가 지불한 수수료의 반환과 애플의 정책을 중단시키기 위한 금지 명령을 요구하고 있습니다. 이는 모바일 결제 생태계 내에서 NFC 칩 접근 및 모바일 지갑 기술의 경쟁 환경에 중요한 영향을 미칠 것으로 보입니다.

Anthropic이 Akamai의 클라우드 인프라에 7년에 걸쳐 116억 달러를 투자하기로 약정했습니다. 이는 향후 약 200억 달러 규모로 성장할 것으로 예상되는 CPU 관련 투자에 대한 베팅입니다.

이 거래는 Anthropic의 대규모 컴퓨팅 요구 사항을 충족시키기 위한 인프라 확보에 중점을 두고 있습니다. 특히 이 계약은 클라우드 인프라의 확장성과 안정성을 확보하는 데 중요한 의미를 가집니다.

더욱이 이 계약에는 특이한 조건이 포함되어 있는데, Akamai는 Anthropic이 지출할 금액에 따라 최대 5%의 주식 지분을 부여하며 이 지분은 Anthropic의 지출 규모에 비례하여 증가합니다. 이는 단순한 서비스 계약을 넘어 양사 간의 장기적인 파트너십과 투자 관계를 구축하는 형태입니다.

박사 과정 학생에게 주는 조언은 연구와 학습 과정에서 사고방식과 글쓰기의 중요성을 강조합니다. 책을 읽을 때는 처음부터 끝까지 순서대로 읽기보다 원하는 정보를 찾기 위해 자유롭게 읽고 여백에 메모하며 읽는 것이 효과적입니다. 특히 수학이나 물리학처럼 어려운 분야를 공부할 때는 이해할 수 있는 부분을 읽고 메모하는 습관이 나중에 더 깊은 지식을 습득하는 데 도움이 됩니다.

학습 과정에서 글쓰기는 지식을 습득하는 강력한 도구입니다. 컴퓨터 과학에서 유한 오토마타와 튜링 기계의 차이는 쓰기(writing)의 존재 유무에 달려 있으며, 쓰기는 우리가 가진 지식의 힘을 극적으로 확장시킵니다. 어려운 문제를 해결할 때는 단순히 열심히 노력하기보다 다른 사람이 어떻게 해결했는지, 혹은 "어떻게 생각했어야 했는지"를 되돌아보는 사고 훈련이 중요합니다. 이러한 반대와 모순(paradox)을 탐구하는 과정은 새로운 지식을 발견하는 강력한 기회가 됩니다.

연구 결과를 발표할 때 피드백을 받는 과정에서도 중요한 점이 있습니다. 비판적인 피드백에 좌절하기보다 이를 개선의 기회로 삼아 논문을 발전시켜야 하며, 최종적으로는 자신이 독특하고 특별하다는 사실을 인식해야 합니다. 결국 모든 것은 자신만의 방식으로 문제를 해결하고, 자신이 추구하는 목표를 향해 더 나은 존재가 되기 위한 과정입니다.

최근 AI가 신입 졸업생들에게 큰 영향을 미칠 것이라는 예측과 달리, 최근 경제 연구 결과는 채용 감소에 대한 증거가 없다고 밝혀졌습니다. 뮌헨 CESifo의 연구원들은 최근 대학 졸업생들의 채용에서 절대적 또는 상대적 수준의 중대한 광범위한 해고나 채용 감소 증거는 없다고 주장합니다.

연구진은 AI가 많은 초급 사무직의 '상대적으로 표준화된 업무'를 수행할 수 있게 되면서 기업들이 숙련된 장기 직원들을 해고하기보다는 더 단순한 역할에 대한 신규 채용을 줄일 수 있다고 분석했습니다. 이는 AI 도입이 고용 시장에 미치는 영향이 해고보다는 채용 구조의 변화로 나타날 수 있음을 시사합니다.

하지만 AI 관련 지표는 여전히 주목할 만한 변화를 보여줍니다. 최근 12개월 동안 기업들이 직원들의 업무를 AI로 대체하는 사례가 급증했으며, 직원당 AI 지출과 ChatGPT Enterprise 토큰 사용량도 광범위하게 증가했습니다. 따라서 2026년에 졸업하는 구직자들이 이전 몇 년에 졸업한 사람들보다 AI로 인한 대체 위험에 더 노출될 수 있다는 점을 고려해야 합니다.

러시아가 우크라이나의 데이터 센터와 인터넷 제공업체를 겨냥한 공격을 확대하여 민간 생활에 최대 혼란을 야기하고 있다고 젤렌스키 대통령이 밝혔습니다. 이번 공격으로 수요일에 키이우와 해당 지역의 10만 가구가 인터넷 중단 사태를 겪었으며, 이는 일반 시민들의 연결, 학습, 업무 능력에 영향을 미치고 있습니다.

금요일 러시아 드론이 키이우의 한 비즈니스 센터를 공격하여 네 명이 사망하고 데이터 센터가 손상되는 사건이 발생했으며, 러시아는 우크라이나 군사 정보가 사용 중인 데이터 센터를 표적으로 삼았다고 확인했습니다. 이로 인해 데이터 손실을 막기 위해 일부 기업들은 이미 데이터를 해외 서버로 이전하고 있으며, 러시아는 뉴텔코, 유나이티드 DC, 키이스타, 파르코프이 등 여러 데이터 처리 및 통신 센터를 공격한 것으로 알려졌습니다.

우크라이나 외무장관은 데이터 센터가 군사 목표가 아니며 일상생활 유지를 위해 필수적인 민간 기반 시설임을 강조하며, 이러한 공격이 생명 유지에 필수적인 정보 흐름을 방해하고 있다고 지적했습니다. 러시아는 또한 겨울이 다가옴에 따라 에너지 및 철도 인프라에 대한 공격을 강화하고 있어, 전반적인 사회 기반 시설에 대한 위협이 심화되고 있습니다.

파라마운트와 워너 브로더 디스커버리의 합병 조건에 대해 법원이 대중에게 거의 아무것도 주지 않는다고 판단하며 캘리포니아와의 합의를 승인할지 결정해야 하는 상황입니다. 12개 주가 이 합병을 막기 위해 소송을 제기했으며, 미국 지방 판사 아라셀리 마르티네스-올구인 판사는 합병이 경쟁을 상당히 감소시키고 반독점법을 위반할 가능성이 있다고 판결했습니다.

이러한 소송 과정에서 캘리포니아 법무장관 로브 본타는 이번 주 초 파라마운트와의 합의를 발표했으며, 다른 주들도 이 합의에 동의했습니다. 그러나 자유 언론 및 미디어 옹호 단체들은 이 합의가 해당 주 거주민들에게 실질적인 이익을 주지 않는다고 주장하며 판사에게 합의를 막아달라고 요청했습니다.

이러한 요청은 해당 합의가 공익에 미치는 영향을 재고하도록 판사에게 압력을 가하고 있습니다. 판사는 캘리포니아 합의를 승인할지 여부를 결정해야 하며, 이는 합병의 최종 결과에 중요한 영향을 미칠 것입니다.

Mercury 2.5 모델은 Inception API 기준으로 초당 780.8토큰을 출력하는 놀라운 속도를 달성했습니다. 이는 비슷한 가격대의 추론 모델들의 중앙값인 111.9토큰/초를 크게 상회하는 수치로, 빠른 출력 속도와 높은 지능을 동시에 보여줍니다.

이러한 성능과 관련하여 Artificial Analysis Intelligence Index(AAII)는 12점을 기록했습니다. 이는 비교 대상 모델들의 중앙값인 13점보다 낮은 수치로, 속도와 지능 평가지표 모두에서 경쟁력을 입증했습니다.

Mercury 2.5의 결과는 빠른 처리 속도와 지능적인 성능을 동시에 제공한다는 점에서 주목할 만합니다. 다만, AAII 점수가 비교 대상 중앙값보다 낮다는 점을 고려하여 실제 지능 평가 측면에서는 다른 모델들과의 비교를 통해 추가적인 맥락을 확인하는 것이 필요합니다.

Wube가 Factorio의 게임 초반 요소를 실물로 제작할 수 있는 3D 프린팅 모델을 공개했습니다. 이 모델들은 실제 물리적인 형태로 제작 가능하며, 개발자들이 게임의 초기 구조물과 환경을 직접 구현하는 데 활용할 수 있습니다.

이번에 공개된 자료에는 총 15개의 모델 세트와 개별 모델 65개, 그리고 STL 파일 247개가 포함되어 있어 다운로드할 수 있습니다. 이는 Factorio의 핵심적인 구조물과 환경 요소를 물리적인 형태로 구현하고자 하는 사용자들에게 실질적인 자원을 제공합니다.

특히 이 모델들은 운송 벨트를 중심으로 게임처럼 구조물을 배치하는 격자 시스템을 설계하는 데 중점을 두고 제작되었습니다. 거의 모든 모델에 정밀성이 적용되어 있어, 개발자들이 복잡한 구조물을 정확하게 구현하고 설계하는 데 필요한 기반을 제공합니다.

앨런 케이가 클로드 섀넌의 잡음 채널 이론에 대해 즉흥적인 오디오 피드백 루프를 통해 연주한 내용이 공유되었습니다. 이 공연은 크리스틴 냐가드의 100세 생일 축하 행사 중에 온라인으로 진행되었습니다.

케이는 섀넌이 잡음 채널을 다루는 방법을 제시했다고 언급하며, 잡음 채널 코딩 정리 자체가 그가 겪은 혼란의 원인이었던 채널의 수학적 모델임을 지적했습니다. 이 과정에서 21초의 왕복 지연 시간과 같은 개념이 사용되었는데, 이는 빛의 속도로 이동할 때 발생하는 시간 지연을 비유적으로 설명합니다.

이 공연은 알빈 루시에의 "나는 방에 앉아있다"라는 작품을 온라인으로 재현한 것으로, 공간의 공명과 지연, 압축, 끊김 현상 등 네트워크의 본질적인 문제를 드러냅니다. 특히 이 과정에서 알런의 목소리, Zoom 통신, 스트림, 방의 공명, 화면 녹화, 유튜브 음성 인식에 이르는 복잡한 데이터 처리 체인이 노이즈와 지연을 어떻게 증폭시키는지 보여줍니다.

이러한 시스템에서 발생하는 노이즈는 최종적으로 캡션에 반영되는데, 이는 시스템의 취약점을 보여줍니다. 따라서 이러한 오디오 환경에서 발생하는 문제를 해결하기 위해서는 Zoom과 같은 플랫폼에서 오디오를 끄는 간단한 조치가 필요함을 시사합니다.

영국 AI 클라우드 기업 Nscale이 미국 IPO를 앞두고 33억 6천만 달러의 전환성 자금 조달에 성공했습니다. 이 자금은 주로 헤지펀드 서드 포인트(Third Point)와 엔비디아(Nvidia) 등으로부터 확보했으며, Nscale이 대규모 AI 데이터 센터를 구축하는 데 사용될 예정입니다.

이번 자금 조달은 Nscale이 향후 IPO를 통해 NYSE에서 350억 달러의 가치를 인정받을 것으로 예상되는 배경이 됩니다. 투자금 중 23억 6천만 달러는 즉시 회사에 제공되며, 나머지 10억 달러는 11월 중순에 엔비디아로부터 확보할 계획입니다. 이 자금은 IPO가 완료된 후 주식으로 전환될 예정입니다.

Nscale은 호주의 암호화폐 채굴 회사인 아콘 에너지(Arkon Energy)에서 분사된 회사로, 이미 1030억 달러 이상의 계약을 확보하며 대규모 인프라 구축 경험을 보유하고 있습니다. 현재 노르웨이와 웨스트버지니아 등지에서 대규모 데이터 센터 캠퍼스를 개발하고 있으며, 이는 AI 인프라 시장의 성장에 중요한 맥락을 제공합니다.

Ollaya는 오픈 소스 기반의 의사결정 모델을 로컬 하드웨어에서 실행할 수 있게 해주는 프레임워크입니다. 이 도구는 사용자가 자신의 하드웨어에서 개인 데이터를 보호하면서 실시간으로 질문에 대한 정제된 답변을 얻을 수 있도록 설계되었습니다. Ollaya는 Ollama를 기반으로 하며, 모델을 로컬에서 실행하고 추론을 수행하는 데 중점을 둡니다.

Ollaya의 핵심은 토큰별 생성이 아닌 단일 순방향 패스(single forward pass)를 통해 의사결정 모델이 답변을 내놓는다는 점입니다. 이는 Laya와 같은 모델이 GPU에서 약 10ms 내에 응답을 생성할 수 있게 하여 매우 빠른 속도를 제공합니다. 또한, Ollaya는 ONNX Runtime을 사용하여 CPU나 NVIDIA GPU 환경에서 구동되며, API 호출 시 네트워크 지연 시간을 포함하여 전체 요청 처리 시간이 수 밀리초 단위로 매우 짧습니다.

이 시스템은 TypeSafe API와 호환되어 있어 기존의 API 생태계와 쉽게 통합될 수 있습니다. 사용자는 Hugging Face에서 공개된 가중치를 활용하여 모델을 다운로드하고, 자체 데이터에 기반한 정렬된 확률을 설정할 수 있습니다. Ollaya는 모델의 배포와 실행에 있어 비용 청구 없이 사용자가 원하는 대로 모델을 운영할 수 있는 환경을 제공합니다.

미국 전력 수요는 데이터 센터의 예상과는 달리 크게 증가하지 않고 있으며, 이는 재생 에너지 성장에 대한 논의에 중요한 맥락을 제공합니다. 에너지 사용은 계속 증가하고 있지만, 작년 같은 기간과 비교했을 때 전력 사용량은 단지 2% 증가에 그쳤습니다. 이는 과거 몇 년간의 성장세보다 훨씬 완만한 증가 속도이며, 이는 에너지 수요가 둔화되고 있음을 시사합니다.

이러한 수요 변화는 데이터 센터의 영향과 전기차 및 히트 펌프와 같은 광범위한 전기화 추세에 의해 영향을 받고 있습니다. 효율성 개선이 전력 수요를 안정적으로 유지해 왔으며, 일부 데이터 센터가 자체 전력을 생산하면서 그리드에 나타나는 수요 증가가 줄어들고 있습니다.

현재까지의 수요 증가는 재앙적인 수준에 도달하지 않았으며, 이러한 요인들이 전반적인 에너지 시장의 흐름을 변화시키고 있습니다. 따라서 재생 에너지의 성장이 미국 전력 수요 변화를 쉽게 감당하고 있다는 점을 고려할 때, 에너지 시스템의 변화를 이해하는 데 있어 이러한 세부적인 데이터는 필수적입니다.

Roku가 최초로 OLED TV를 출시했으며, 55인치 Pro Series 모델은 120Hz 주사율 OLED 패널을 탑재하고 HDMI 2.1 포트 4개, Dolby Vision 및 HDR 10 Plus를 지원합니다. 이 모델의 시작 가격은 999달러였으나, 현재 아마존에서 할인 코드를 적용하면 가격이 크게 낮아졌습니다.

55인치 모델은 할인 코드 ROKUOLED300을 사용하여 300달러를 절약하여 699달러에 구매할 수 있으며, 이는 현재 구매 가능한 가장 저렴한 55인치 OLED 중 하나입니다. 또한 65인치 Pro Series 모델은 할인 코드 ROKUOLED400을 적용하면 400달러를 절약하여 799달러에 구매할 수 있습니다.

이 TV들은 Roku 소프트웨어가 내장되어 있어 별도의 스트리밍 장치를 연결할 필요가 없다는 장점이 있습니다. Pro Series는 자동 저지연 모드와 AMD FreeSync Premium을 지원하여 게이밍 환경에 적합하며, Roku 리모컨과 가변 주사율 기능을 제공합니다.

향후 10월에는 Pro Series보다 두 배 밝은 성능을 내세우는 반사 방지 편광 필터와 144Hz 주사율을 갖춘 Pro Series LX 모델이 1,299달러부터 출시될 예정입니다.

메타의 Muse가 내부적으로 OpenAI 모델을 사용하는지 여부에 대한 조사가 진행되었으며, 로그 분석을 통해 `muse-special`이라는 모델이 Azure를 통해 제공되는 OpenAI 모델일 가능성이 높다는 결론을 내렸습니다. 연구자는 Muse의 로그에서 특정 세션이 `azure/muse-special` 모델을 사용했으며, 해당 세션의 트랜스크립트에는 OpenAI 스타일의 시그니처와 암호화된 페이로드(`gAAAAA`)가 포함되어 있음을 발견했습니다.

Muse의 전체 모델 카탈로그에는 OpenAI, Azure, Anthropic, 그리고 Meta 자체 호스팅 경로를 통해 Claude Opus, Sonnet, Haiku, GPT-5.5 및 GPT-5.6 변형 등 다양한 모델들이 포함되어 있으며, 이는 시스템이 여러 제공업체를 지원하고 라우팅을 변경할 수 있는 구조임을 보여줍니다. 이러한 구성은 사용자가 인지하지 못하는 상태에서 Meta가 모델 라우팅을 변경할 수 있게 하며, 모델 응답에 대한 A/B 테스트 및 증류(distillation)를 위한 인프라가 마련되어 있음을 시사합니다.

연구 결과는 모델 뒤에 있는 것이 궁극적으로 서버 측 선택에 달려 있음을 보여주며, `muse-special` 모델의 원시 추론 과정은 암호화되어 있으며 강화 학습(RL) 완료 서버 오버라이드를 통해 접근할 수 없도록 설정되어 있습니다. 다만, Meta가 OpenAI나 Anthropic의 가중치를 복사했다는 증거는 없으며, Avocado 모델과 같은 다른 모델들은 대화가 Meta 내에서 AI 개발에 사용될 수 있도록 허용하고 있습니다.