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OpenClaw 모델을 OpenAI Codex로 전환하기 — ToS 혼란 이후 실전 가이드

5 min

Feb 22, 2026

#openclaw #openai #ai-agent

OpenClaw 모델을 OpenAI Codex로 전환하기 — ToS 혼란 이후 실전 가이드

Claude·Gemini 이용약관 변경 이후 OpenClaw 사용자를 위한 OpenAI Codex 전환 가이드. 백업부터 모델 설정, 에이전트별 구성까지 한 번에 정리합니다.

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6 min

Feb 21, 2026

#llm-safety #multilingual #guardrails

소금을 믿지 마라 — 다국어 LLM 안전성과 가드레일의 사각지대

다국어 환경에서 LLM 가드레일이 무력화되는 실태를 분석합니다. 영어 외 언어에서 안전성 검증이 실패하는 구조적 문제와 실무 대응책을 제시합니다.

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GGML/llama.cpp가 Hugging Face에 합류 — 로컬 AI 인프라의 구조적 전환점

5 min

Feb 21, 2026

#llama-cpp #huggingface #local-llm

GGML/llama.cpp가 Hugging Face에 합류 — 로컬 AI 인프라의 구조적 전환점

ggml.ai 팀이 Hugging Face에 합류하여 llama.cpp의 장기적 지속가능성을 확보합니다. 로컬 AI 추론 생태계의 구조적 변화와 기술적 의미를 분석합니다.

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ASIC 추론 칩으로 Llama 3.1 8B 16,000 tok/s 달성 — GPU 없는 AI 추론 시대

5 min

Feb 20, 2026

#ai #hardware #inference

ASIC 추론 칩으로 Llama 3.1 8B 16,000 tok/s 달성 — GPU 없는 AI 추론 시대

ASIC 전용 칩 스타트업 Taalas가 GPU 없이 Llama 3.1 8B를 16,000 tok/s로 구동합니다. GPU 의존 탈피와 추론 비용 구조 변화를 분석합니다.

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Switching OpenClaw to OpenAI Codex — A Practical Guide After the Claude/Gemini ToS Confusion

4 min

Feb 22, 2026

#openclaw #openai #ai-agent

Switching OpenClaw to OpenAI Codex — A Practical Guide After the Claude/Gemini ToS Confusion

A step-by-step guide for OpenClaw users migrating to OpenAI Codex after the Claude and Gemini ToS changes. Covers backup, model switching, and per-agent configuration.

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Don't Trust the Salt — Multilingual LLM Safety and the Guardrail Blind Spots

5 min

Feb 21, 2026

#llm-safety #multilingual #guardrails

Don't Trust the Salt — Multilingual LLM Safety and the Guardrail Blind Spots

An analysis of how LLM guardrails fail in multilingual environments. We examine the structural issues causing safety verification failures in non-English languages and practical countermeasures.

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GGML/llama.cpp Joins Hugging Face — A Structural Turning Point for Local AI Infrastructure

4 min

Feb 21, 2026

#llama-cpp #huggingface #local-llm

GGML/llama.cpp Joins Hugging Face — A Structural Turning Point for Local AI Infrastructure

The ggml.ai team joins Hugging Face to secure the long-term sustainability of llama.cpp. We analyze the structural changes and technical implications for the local AI inference ecosystem.

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ASIC Inference Chip Runs Llama 3.1 8B at 16,000 tok/s — The GPU-Free AI Inference Era

4 min

Feb 20, 2026

#ai #hardware #inference

ASIC Inference Chip Runs Llama 3.1 8B at 16,000 tok/s — The GPU-Free AI Inference Era

Startup Taalas achieves 16,000 tok/s on Llama 3.1 8B using custom ASIC chips without GPUs. We analyze the shift away from GPU dependency and the inference cost revolution.