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GPT-OSS 120B Uncensored — 무검열 오픈소스 LLM의 등장과 AI 안전성 논쟁

5 min

Feb 15, 2026

#ai #llm #open-source

GPT-OSS 120B Uncensored — 무검열 오픈소스 LLM의 등장과 AI 안전성 논쟁

GPT-OSS 120B Uncensored 모델의 기술적 특징과 무검열 오픈소스 LLM이 촉발한 세이프티 가드레일 논쟁을 기술·윤리 양면에서 분석합니다.

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6 min

Feb 15, 2026

#ai #engineering-management #hiring

IBM, AI 대체의 한계를 실감하고 엔트리 레벨 채용 3배 확대

IBM이 AI 도입의 한계를 인식하고 Gen Z 엔트리 레벨 채용을 3배로 확대합니다. EM 관점에서 AI 대체의 현실, 대기업 인력 계획, 조직 설계 변화를 분석합니다.

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MiniMax M2.5 — 오픈 웨이트와 상용 모델의 성능 격차가 역대 최소로

6 min

Feb 15, 2026

#ai #llm #open-source

MiniMax M2.5 — 오픈 웨이트와 상용 모델의 성능 격차가 역대 최소로

MiniMax M2.5가 SWE-Bench Verified 80.2%를 달성하며 Claude Opus 4.6을 넘어섰습니다. 오픈 웨이트 모델과 프로프라이어터리 모델의 성능 격차가 급속히 좁혀지고 있는 현황을 벤치마크 데이터와 함께 분석합니다.

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NVIDIA DGX Spark의 CUDA 호환성 문제 — 개인용 AI 워크스테이션의 현실

5 min

Feb 15, 2026

#nvidia #dgx-spark #cuda

NVIDIA DGX Spark의 CUDA 호환성 문제 — 개인용 AI 워크스테이션의 현실

NVIDIA DGX Spark의 sm121 아키텍처가 초래한 CUDA 소프트웨어 호환성 문제와 핸드헬드 게이밍 칩 유용 의혹을 기술적으로 분석합니다.

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GPT-OSS 120B Uncensored — The Rise of Uncensored Open-Source LLMs and the AI Safety Debate

4 min

Feb 15, 2026

#ai #llm #open-source

GPT-OSS 120B Uncensored — The Rise of Uncensored Open-Source LLMs and the AI Safety Debate

Analyzing the technical features of GPT-OSS 120B Uncensored and the safety guardrail debate sparked by uncensored open-source LLMs from both technical and ethical perspectives.

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IBM Triples Entry-Level Hiring After Finding the Limits of AI Replacement

4 min

Feb 15, 2026

#ai #engineering-management #hiring

IBM Triples Entry-Level Hiring After Finding the Limits of AI Replacement

IBM is tripling Gen Z entry-level hiring after realizing AI's limits. An EM's analysis of AI replacement reality, enterprise workforce planning, and organizational design shifts.

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MiniMax M2.5: The Performance Gap Between Open-Weight and Proprietary Models Hits an All-Time Low

4 min

Feb 15, 2026

#ai #llm #open-source

MiniMax M2.5: The Performance Gap Between Open-Weight and Proprietary Models Hits an All-Time Low

MiniMax M2.5 achieves 80.2% on SWE-Bench Verified, surpassing Claude Opus 4.6. We analyze how the performance gap between open-weight and proprietary models is rapidly closing, with comprehensive benchmark data.