Interconnects의 Nathan Lambert, 오픈 모델·오픈소스 AI 읽기 목록 공개 (Llama 3, Kimi K3, 안전 논문 포함)
- Interconnects의 Nathan Lambert가 오픈 모델과 오픈소스 AI를 처음 따라잡으려는 사람을 위한 읽기 목록을 공개, 2026년 9월 11일 게재에 마지막 갱신은 9월 13일
- Foundation 항목에 Meta가 Llama 3를 공개한 이유를 설명한 Zuckerberg 글(2024년 7월), Bill Gurley의 오픈소스 전략 글, 릴리스 스펙트럼을 다룬 Irene Solaiman 논문(arXiv 2302.04844)을 배치
- 안전 항목으로 Thinking Machines Lab의 "A Safe Path to Open Weights"(2026년 7월), Sayash Kapoor와 Rishi Bommasani의 arXiv 2403.07918, Florian Brand의 "The Myth of unsafe Open Source AI"를 포함
- AI 데이터 커먼즈 급감을 다룬 Shayne Longpre의 "Consent in Crisis"(arXiv 2407.14933), Kimi K3와 GLM-5.2 등 중국 모델 분석 글, 오픈 모델이 닫힌 모델을 영원히 추격한다는 글도 포함
- Interconnects 구독자는 8만 2천 명 이상, 작성자는 정책 대응용 글을 준비하다 이 자료를 공개했고 댓글로 추가 글을 받는다고 밝힘
Hacker News opinions
LLM 내부 구조를 배우려면 2026년에도 Sebastian Raschka 자료가 최고인가? 그쪽 계열로 추천할 만한 거 있으면 알려줘.
오픈소스 AI 모델은 없다고 봐. 쓸 만한 건 특히 없음. 오픈 웨이트는 오픈소스가 아니야. 그냥 SAAS 대신 로컬에서 돌릴 수 있는 불투명한 바이너리 덩어리일 뿐임.
Nemotron은 꽤 열려 있으려고 시도한 걸로 아는데.
링크된 글 내용을 보면 생각보다 놀랄걸.
학습 데이터 목록을 안 주는 이유는 간단해. 데이터가 저작권 걸린 것투성이거든. 학습 데이터에 뭐가 들어갔냐는 질문의 답은 '손에 넣을 수 있는 건 다'임.
완전 동의. 오픈 웨이트는 무료 배포판보다 나을 게 없게 취급해야 함. 벤치마크 돌려보는 게 전부고 편향이나 저작권 오염 감사는 없음. 그냥 블랙박스지.
사람들이 데이터뿐 아니라 온갖 결정까지 확인할 방법 없이 AI 회사에 넘기는 게 아직도 이해가 안 감.
K2 horizon도 완전 오픈소스인 걸로 알어. 용어 지적은 이해하는데 불투명 바이너리라는 표현은 좀 심해. 오픈 웨이트만으로 파인튜닝과 포스트트레이닝이 가능하니까 그냥 바이너리랑은 다름.