🤖 AI / ML · 일간

• 🤖 AI / ML 일간 2026-05-23 06:01
  Antigravity 2.0, OpenSCAD 아키텍처 3D LLM 벤치마크 1위 달성

  modelrift.com이 공개한 OpenSCAD 아키텍처 3D LLM 벤치마크에서 Antigravity 2.0 모델이 1위를 기록했다는 소식이 Hacker News에서 312점, 121개의 댓글을 받으며 주목받았습니다. OpenSCAD는 코드로 3D 모델을 직접 프로그래밍하는 오픈소스 도구인데, LLM이 이를 얼마나 잘 다루는지 측정하는 전문 벤치마크가 새롭게 주목받고 있습니다. Antigravity 2.0이 이 분야에서 최상위 성능을 기록했다는 결과는 코드 생성·3D 모델링 영역에서 LLM의 능력이 계속 발전하고 있음을 보여줍니다. 건축·제품 디자인 분야에서 LLM을 실용적으로 활용하려는 흐름이 이어지는 가운데, 도메인별 특화 벤치마크의 중요성도 함께 부각되고 있습니다. 용도에 맞는 LLM을 선택할 때 이런 세분화된 벤치마크 결과를 참고하는 것이 갈수록 현실적인 방법이 되고 있습니다.

  llm
• 🤖 AI / ML 일간 2026-05-23 06:01
  "LLM이라면 이 글을 읽어주세요" — Anna's Archive의 llms.txt 제안

  Anna's Archive 블로그에서 LLM(대형 언어 모델)을 직접 독자로 상정해 쓴 이 포스트가 Hacker News에서 무려 655점, 379개의 댓글을 기록하며 큰 화제를 모았습니다. URL에서도 확인할 수 있듯 'llms.txt'라는 개념을 다루고 있는데, 이는 웹사이트가 LLM에게 자신의 콘텐츠 이용 방침을 명시적으로 전달할 수 있는 파일 표준을 제안하는 내용입니다. AI 모델이 학습·추론 과정에서 인터넷 콘텐츠를 대규모로 처리하는 현실에서, 콘텐츠 제작자가 LLM에게 직접 말을 거는 독특한 형식이 많은 개발자의 공감을 얻었습니다. 특히 아카이브·저작권 민감 콘텐츠를 다루는 Anna's Archive 입장에서 이 주제가 특히 현실적이고 절실하게 느껴졌을 것입니다. 주니어 개발자라면 내가 만드는 코드나 문서가 미래의 LLM에게 어떻게 읽힐지 한 번쯤 생각해볼 만한 흥미로운 관점을 제시합니다.

  llmai
• 🤖 AI / ML 일간 2026-05-22 06:03
  주요 AI 서비스 시스템 프롬프트 유출 모음집, GitHub 별 40,000개 돌파

  GitHub 저장소 asgeirtj/system_prompts_leaks가 별 40,544개를 기록하며 AI 개발자 커뮤니티에서 큰 주목을 받고 있습니다. 이 저장소에는 Anthropic의 Claude Opus 4.7·Opus 4.6·Sonnet 4.6, OpenAI의 ChatGPT 5.5·Codex, Google의 Gemini 3.5 Flash·Antigravity, xAI의 Grok, GitHub Copilot, Perplexity 등 현재 가장 널리 쓰이는 AI 서비스들의 시스템 프롬프트가 수집되어 있습니다. 시스템 프롬프트는 AI 모델이 어떤 원칙과 방식으로 행동하도록 설계됐는지를 규정하는 핵심 설정 파일로, AI 서비스의 '내부 지침서'에 해당합니다. 이 저장소는 지속적으로 업데이트되며, prompt engineering을 공부하는 개발자나 AI 서비스의 동작 방식을 연구하는 사람들에게 실질적인 참고 자료로 활용되고 있습니다. 한편으로는 기업들이 의도적으로 공개하지 않은 내부 설정이 외부로 유출되는 것이어서, AI 서비스의 투명성 확보와 지식재산권 사이의 긴장감을 드러내기도 합니다. 주니어 개발자라면 실제 상용 AI 서비스들이 어떻게 프롬프트를 설계하는지 들여다볼 수 있는 좋은 학습 자료가 될 것입니다.

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• 🤖 AI / ML 일간 2026-05-22 06:03
  Google Antigravity 미끼 상술 논란

  블로거 0xsid가 작성한 이 포스트는 Google의 Antigravity 서비스가 처음 소개됐을 때와 달리 실제 서비스 방향이 달라졌다고 주장하며, 이를 'bait and switch(미끼 상술)'라고 강하게 비판하고 있습니다. Hacker News에서 432점과 224개의 댓글을 기록하며 개발자 커뮤니티에서 폭발적인 반응을 얻었는데, 이렇게 높은 참여도는 비슷한 경험을 한 사람이 그만큼 많다는 방증이기도 합니다. 'bait and switch'란 좋은 조건으로 고객을 끌어들인 뒤 나중에 슬그머니 조건을 바꾸는 상술을 의미합니다. AI 붐이 이어지면서 빅테크 기업들이 AI 서비스 출시 시 약속한 기능이나 정책을 번복하는 사례가 반복되고 있고, 개발자 커뮤니티의 신뢰 문제가 다시금 수면 위로 떠오르고 있습니다. 특히 Google은 최근 다양한 AI 제품을 쏟아내고 있는 만큼, 마케팅과 실제 제품 사이의 간극에 대한 비판적 시선도 함께 커지고 있습니다. 어떤 서비스가 처음 약속한 것을 끝까지 지키는지 꼼꼼히 따져보는 습관이 개발자에게도 점점 중요해지고 있습니다.

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• 🤖 AI / ML 일간 2026-05-22 06:03
  AI가 생성한 장문 텍스트를 대화에 그대로 붙여넣는 행태에 대한 논쟁

  ChatGPT나 Claude 같은 LLM이 대중화되면서 온라인 토론, 포럼, 이메일 등에서 AI가 생성한 긴 텍스트 덩어리를 아무 편집 없이 그대로 붙여넣는 사람들이 늘고 있습니다. 이 글은 그런 행태가 실제 대화의 질을 떨어뜨리고 진정성 있는 소통을 방해한다는 문제를 다루고 있습니다. Hacker News에서 414점과 247개의 댓글을 기록하며 AI 관련 글 중 가장 뜨거운 토론을 이끌어냈습니다. 커뮤니티에서는 이 현상이 정보의 신뢰도를 낮추고 토론의 맥락을 흐린다는 우려와 함께, 반대로 AI를 활용한 효율적인 소통이라고 보는 시각도 공존합니다. AI 도구를 쓰는 것 자체가 문제가 아니라, 맥락에 맞게 가공하지 않고 무분별하게 던지는 방식이 문제라는 지적이 핵심입니다. LLM을 매일 사용하는 개발자라면 '이 텍스트가 내 말인가, AI의 말인가'를 한 번쯤 되물어볼 필요가 있다는 점을 시사합니다. AI 시대의 커뮤니케이션 윤리와 책임감 있는 도구 사용에 대한 사회적 논의가 본격화되고 있음을 잘 보여주는 사례입니다.

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• 🤖 AI / ML 일간 2026-05-21 06:01
  OpenAI 모델이 이산 기하학(discrete geometry)의 핵심 추측을 반증

  OpenAI의 AI 모델이 수십 년간 수학자들이 풀지 못했던 이산 기하학 분야의 핵심 추측(conjecture)을 반증하는 데 성공했습니다. AI가 반례를 직접 찾아내는 방식으로 이를 뒤집었으며, 이는 AI가 단순 코드 작성이나 텍스트 생성을 넘어 순수 수학 연구에 실질적으로 기여한 매우 드문 사례입니다. HackerNews에서 326점, 댓글 210개를 기록하며 큰 화제가 됐습니다. 이 성과는 AI가 과학적 발견 과정에서 인간 연구자의 보조 도구를 넘어 독립적인 연구 주체로 발전할 수 있음을 보여주는 사례로 평가받고 있습니다. 수학, 물리학, 생물학 등 다양한 순수과학 분야에서 AI 활용 가능성이 더욱 주목받을 것으로 보입니다. 주니어 개발자 입장에서는 'AI가 수학 문제도 푼다'는 뉴스가 신기하게 느껴질 수 있는데, 이처럼 AI가 기존 인간 지식의 경계를 확장하는 사례가 점점 늘어나는 추세입니다.

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• 🤖 AI / ML 일간 2026-05-21 06:01
  구글 AI 검색 결과가 조작당하고 있다 — 구글의 조용한 반격

  BBC Future가 구글 AI 검색 결과가 외부의 조작 시도에 지속적으로 노출되고 있다는 심층 보도를 냈습니다. 악의적인 행위자들이 AI 시스템을 속여 원하는 정보를 상위에 노출시키거나 허위 정보를 유포하려는 시도가 증가하고 있습니다. 이는 전통적인 SEO 스팸과 유사하지만, prompt injection 등 AI 특유의 취약점을 노린다는 점에서 더욱 정교하고 위험합니다. 구글은 이러한 공격에 조용히 대응하며 AI 결과의 신뢰성을 높이기 위한 방어 체계를 내부적으로 강화하고 있습니다. HackerNews에서 212점, 댓글 157개를 기록하며 개발자 커뮤니티에서도 큰 관심을 받았습니다. AI 기반 검색이 보편화될수록 이런 조작 시도는 더욱 정교해질 것이며, AI 보안과 콘텐츠 신뢰성 확보가 앞으로 핵심 과제로 자리잡을 것으로 보입니다.

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• 🤖 AI / ML 일간 2026-05-21 06:01
  Qwen3.7-Max 출시 — Agent 성능의 새 기준

  Alibaba의 Qwen 팀이 새로운 플래그십 모델 Qwen3.7-Max를 공개했습니다. 'The Agent Frontier'라는 부제처럼, 이 모델은 AI agent가 자율적으로 복잡한 작업을 수행하는 시나리오에 특히 초점을 맞추고 있습니다. HackerNews에서 531점, 댓글 209개를 기록하며 이번 주 AI 커뮤니티에서 가장 주목받은 소식이 됐습니다. Qwen 시리즈는 오픈소스로 공개되어 개발자들이 자유롭게 사용·파인튜닝할 수 있다는 점에서 꾸준히 인기를 끌고 있습니다. HuggingFace에서도 unsloth가 양자화한 GGUF 버전(Qwen3.6-27B-MTP-GGUF, Qwen3.6-35B-A3B-MTP-GGUF)이 각각 40만 건 이상의 다운로드를 기록하며 트렌딩 차트에 나란히 올라 있습니다. 멀티 에이전트 워크플로우와 복잡한 추론 작업에서 이전 세대 대비 향상된 성능이 기대되며, 오픈소스 LLM 생태계의 경쟁을 한층 더 가열시킬 전망입니다.

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• 🤖 AI / ML 일간 2026-05-20 06:01
  Andrej Karpathy, Anthropic 합류 선언

  AI 분야의 대표적인 인물 중 한 명인 @karpathy가 자신의 트위터를 통해 'I've joined Anthropic'이라는 짧은 한 마디로 Anthropic 합류를 공식 발표했습니다. 이 소식은 Hacker News에서 무려 969점의 높은 점수와 387개의 댓글을 기록하며 AI 커뮤니티를 뜨겁게 달궜습니다. Anthropic은 Claude 시리즈로 잘 알려진 AI 안전 연구 회사로, 최근 업계에서 빠르게 영향력을 키우고 있습니다. 원자료에 세부 직책이나 역할은 공개되지 않았지만, 이 합류 소식 자체만으로도 AI 업계 전반에 큰 파장을 일으키고 있습니다. AI 커뮤니티에서는 이번 소식이 Anthropic의 연구 및 제품 방향에 어떤 변화를 가져올지 관심이 집중되고 있습니다.

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• 🤖 AI / ML 일간 2026-05-20 06:01
  지난 6개월간 LLM 흐름 5분 요약

  Simon Willison이 최근 6개월간 LLM(대형 언어 모델) 분야에서 일어난 주요 변화와 흐름을 5분 분량으로 압축 정리한 글을 공개했습니다. Hacker News에서 711점과 538개의 댓글을 기록하며 이번 주 가장 활발하게 토론된 AI 관련 게시물 중 하나가 됐습니다. 이 글은 빠르게 변하는 LLM 생태계를 따라잡기 어렵다고 느끼는 개발자들에게 특히 유용한 입문 요약 자료로 평가받고 있습니다. 댓글 수가 500개를 넘을 만큼 커뮤니티의 반응이 뜨거워, 현재 LLM 분야의 변화 속도가 얼마나 빠른지를 방증합니다. 최신 AI 동향을 짧게 파악하고 싶은 개발자라면 읽어볼 만한 글입니다.

  llmai
• 🤖 AI / ML 일간 2026-05-19 06:01
  Anthropic, SDK 자동 생성 스타트업 Stainless 인수

  Anthropic이 SDK 자동 생성 전문 스타트업 Stainless를 인수했습니다. Stainless는 OpenAPI 명세를 입력하면 Python·TypeScript 등 다양한 언어의 SDK를 자동으로 만들어주는 서비스로, 사실 Anthropic 공식 Python·TypeScript SDK도 이미 Stainless를 통해 생성되고 있었습니다. 이번 인수로 Anthropic은 개발자 경험 향상에 더욱 집중할 수 있게 됐으며, Claude API SDK의 품질과 업데이트 속도 개선이 기대됩니다. 단순히 AI 모델을 제공하는 데 그치지 않고 개발자 생태계 전반을 강화하려는 전략의 일환으로 분석됩니다. Claude API를 쓰고 있는 개발자라면 앞으로 더 매끄러운 SDK 경험을 기대해볼 수 있겠습니다. Hacker News 243점·176개 댓글로 업계 전반의 높은 관심을 받았습니다.

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• 🤖 AI / ML 일간 2026-05-19 06:01
  GitHub 레포지토리에서 AI 봇 스팸을 Git `--author` 플래그로 차단한 사례

  한 팀이 Git의 `--author` 플래그를 활용해 GitHub 레포지토리에 쏟아지는 AI 봇 스팸을 효과적으로 막은 경험을 공유해 큰 주목을 받았습니다. 요즘 AI 도구로 자동 생성된 PR·이슈 스팸이 오픈소스 프로젝트에 심각한 골칫거리가 되고 있는데, 이 팀은 복잡한 외부 도구 없이 Git 기본 기능만으로 봇을 걸러낼 수 있음을 보여줬습니다. 비슷한 시기에 리누스 토르발스도 AI 기반 버그 헌터들이 Linux 보안 메일링 리스트를 '거의 감당하기 힘든(almost unmanageable)' 상태로 만들고 있다고 언급해 함께 화제가 됐습니다. AI가 개발 생산성을 높이는 동시에 오픈소스 유지관리 부담을 늘리는 아이러니한 상황이 실감 나게 드러난 사례입니다. Hacker News에서 331점·160개의 댓글로 많은 개발자들의 공감을 이끌어냈습니다.

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• 🤖 AI / ML 일간 2026-05-19 06:01
  일론 머스크, Sam Altman·OpenAI 상대 소송에서 패소

  일론 머스크가 Sam Altman과 OpenAI를 상대로 제기한 소송에서 최종 패소했습니다. 머스크는 OpenAI가 비영리 단체로 설립된 본래 취지를 저버리고 상업적 이익만 추구한다며 소송을 제기한 바 있습니다. 하지만 법원은 이 주장을 받아들이지 않았고, OpenAI는 영리 전환 계획을 계속 추진할 수 있게 됐습니다. OpenAI의 공동 창업자이기도 했던 머스크는 이후 경영에서 손을 떼고 독자적인 AI 회사 xAI를 설립해 경쟁 관계에 있었는데요, 이번 판결로 두 사람의 갈등이 법적으로는 일단락됐습니다. AI 스타트업의 지배구조와 공익성을 둘러싼 논쟁에 중요한 선례를 남긴 사건으로, Hacker News에서 538점·264개 댓글을 기록하며 업계 최고 관심을 끌었습니다.

  openaiaianthropic
• 🤖 AI / ML 일간 2026-05-18 06:01
  Zerostack — 순수 Rust로 작성된 Unix 철학의 코딩 에이전트 v1.0 출시

  순수 Rust로 구현된 코딩 에이전트 Zerostack이 v1.0.0으로 crates.io에 공개되어 Hacker News에서 스코어 522점, 댓글 287개를 기록하며 큰 화제를 모았습니다. Unix 철학에서 영감을 받아 설계된 이 에이전트는 단일 바이너리로 배포되어 별도 런타임 의존성이 거의 없고 설치가 간편합니다. Rust 특유의 메모리 안전성과 빠른 실행 속도가 강점으로, 기존 Python 기반 코딩 에이전트와 차별화된 접근입니다. AI 에이전트 생태계가 Python 일색인 상황에서 시스템 언어로 제대로 된 구현이 등장했다는 점에서 개발자 커뮤니티의 호응을 얻었습니다. 댓글에서는 실사용 성능, 크로스플랫폼 지원 범위, Python 기반 에이전트와의 기능 비교 등 활발한 토론이 이어졌습니다. Rust 생태계와의 자연스러운 통합도 장점으로 꼽힙니다.

  agentrust
• 🤖 AI / ML 일간 2026-05-18 06:01
  AI 구독 비용, 기업의 시한폭탄으로 떠오르다

  AI 구독 모델이 기업에게 심각한 재정 부담으로 부상하고 있다는 분석이 Hacker News에서 스코어 348점, 댓글 354개로 뜨거운 반응을 이끌어냈습니다. 기업들이 ChatGPT, Copilot, Claude 등 여러 AI 서비스를 동시에 구독하면서 비용이 예상보다 훨씬 빠르게 불어나고 있다는 것이 핵심 주장입니다. 처음에는 소규모 팀 단위로 도입하다가 조직 전체로 확산되면서 청구 금액이 기하급수적으로 증가하는 패턴이 반복된다는 지적이 나옵니다. 사용량 대비 실질적인 ROI를 측정하기 어렵다는 점도 문제로 꼽힙니다. 댓글에서는 AI 구독 비용 통제 방안, 오픈소스 모델 자체 호스팅으로의 전환 등 현실적인 대안이 다양하게 논의됐습니다. 엔터프라이즈 AI 도입이 성숙기에 접어들면서 '비용 최적화'가 새로운 핵심 과제로 떠오르고 있음을 보여주는 사례입니다.

  aienterprise
• 🤖 AI / ML 일간 2026-05-17 06:01
  AI 노출 직군에서 미국 일자리 대규모 감소 시작

  블룸버그가 보도한 이 기사는 미국에서 AI에 노출된 직군의 일자리가 본격적으로 줄기 시작했다고 전합니다(HN 점수 124, 댓글 161개). 데이터 입력, 고객 서비스, 콘텐츠 작성, 일부 코딩 보조 업무 등 반복적이고 정형화된 작업을 중심으로 AI 자동화의 영향이 가시화되고 있습니다. 기업들은 AI 도입 비용이 인건비보다 낮아지는 시점이 도래하면서 채용을 동결하거나 기존 인력을 재배치하는 추세입니다. 전문가들은 이번 흐름이 일시적 충격이 아니라 과거 산업화에 버금가는 구조적 변화의 시작일 수 있다고 경고합니다. 개발자 커뮤니티에서도 'AI에 대체되지 않으려면 어떤 스킬이 필요한가'에 대한 논의가 활발하게 이어지고 있으며, 이 기사는 그 고민에 불을 지핀 계기가 됐습니다.

  ai
• 🤖 AI / ML 일간 2026-05-17 06:01
  DeepSeek-V4-Flash로 LLM 스티어링 연구가 다시 주목받다

  DeepSeek-V4-Flash 모델의 등장이 한동안 침체됐던 LLM 스티어링(steering) 벡터 연구에 다시 불을 지폈다는 기술 아티클입니다(HN 점수 160, 댓글 59개). LLM 스티어링이란 모델 내부의 activation(활성화 값)에 직접 특정 벡터를 더하거나 빼서 출력 방향을 원하는 대로 유도하는 기법입니다. 예를 들어 '분노' 방향의 벡터를 빼면 모델이 더 차분하게 답변하도록 만드는 식입니다. 이전 세대 모델에서는 효과가 들쭉날쭉했는데, DeepSeek-V4-Flash는 내부 표현이 더 선형적이고 일관적이어서 스티어링 기법이 훨씬 잘 작동한다는 분석입니다. AI 모델의 내부 동작을 이해하는 interpretability(해석 가능성) 연구와 맞닿아 있어, 안전하고 제어 가능한 AI를 만들고 싶은 연구자들에게 반가운 소식입니다.

  aillm
• 🤖 AI / ML 일간 2026-05-17 06:01
  최첨단 AI가 오픈 CTF 해킹 대회 포맷을 무너뜨리다

  보안 해킹 대회인 CTF(Capture The Flag)의 오픈 포맷이 frontier AI의 등장으로 사실상 망가졌다는 주장을 담은 글이 Hacker News에서 가장 뜨거운 반응을 이끌었습니다(HN 점수 300, 댓글 263개). CTF는 주어진 해킹 과제를 풀어 flag를 획득하는 방식으로, 보안 실력을 겨루고 인재를 발굴하는 중요한 채널이었습니다. 그런데 GPT-4, Claude 같은 최신 AI 도구를 활용하면 참가자들이 어렵게 설계된 문제들을 너무 손쉽게 풀어버려 대회의 변별력 자체가 사라지고 있다는 겁니다. 커뮤니티 내에서는 AI 도구 사용을 금지할지, 아니면 AI 시대에 맞게 대회 형식을 전면 개편해야 할지를 두고 논쟁이 뜨겁습니다. AI를 잘 다루는 능력 자체를 평가하는 새로운 대회 포맷이 필요하다는 의견도 나오고 있어, 보안 교육 생태계 전반에 걸친 변화가 불가피해 보입니다.

  ai
• 🤖 AI / ML 일간 2026-05-16 06:01
  Anthropic, 법률 특화 AI 솔루션 'Claude for Legal' 오픈소스 공개

  Anthropic이 법률 전문가를 위한 AI 솔루션 'Claude for Legal'을 GitHub에 오픈소스로 공개했습니다. HackerNews에서 184점, 176개의 댓글을 기록하며 법률 기술(LegalTech) 커뮤니티와 개발자 양쪽에서 높은 관심을 받았습니다. Claude for Legal은 계약서 검토, 법률 문서 분석, 판례 리서치 등 법률 업무에 맞춰 Claude를 활용하는 방식을 제시하는 레퍼런스 구현체입니다. 오픈소스로 공개된 만큼 개발자들이 직접 코드를 살펴보고, 자신의 법률 서비스나 사내 시스템에 맞게 커스터마이징하는 것이 가능합니다. 변호사나 법무팀의 반복적인 문서 작업을 자동화해 실질적인 업무 효율을 높이는 것이 목표이며, Anthropic이 enterprise 영역에서 Claude 생태계를 확장하려는 전략의 일환으로 읽힙니다.

  claudeanthropicai
• 🤖 AI / ML 일간 2026-05-16 06:01
  Amazon 직원들, AI 사용 압박에 허위 업무 만들어내

  Amazon이 직원들에게 AI 도구 사용량을 늘리라고 강하게 압박하고 있는 가운데, 일부 직원들이 사용 실적을 맞추기 위해 실제로는 필요하지 않은 업무를 의도적으로 만들어내고 있다는 사실이 Fast Company 보도를 통해 드러났습니다. AI 도입의 실질적 가치보다 '사용 지표'를 채우는 데만 급급한 기업 문화의 민낯을 보여주는 사례로, HackerNews에서 무려 280점, 294개의 댓글이 달리며 뜨거운 반응을 얻었습니다. 커뮤니티에서는 AI 사용 횟수를 KPI로 측정하는 방식이 오히려 역효과를 낳는다는 비판이 쏟아지고 있습니다. 직원들 입장에서는 '진짜로 도움이 되느냐'가 아니라 '측정 지표를 어떻게 채울까'를 먼저 고민하게 되는 구조가 되어버리는 것이죠. AI 전환(AI transformation)을 숫자로만 관리하려는 대기업들이 공통으로 겪는 딜레마를 잘 보여줍니다.

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