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  Grok 4.5 2026-07-14

  xAI가 Cursor와 협력해 출시한 Grok 4.5. 1.5조 파라미터 V9 MoE 아키텍처에 실제 개발자 세션 데이터로 훈련해, 코딩 에이전트 비용을 최대 4.2배 줄인다고 주장합니다.

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  GPT-5.6와 ChatGPT Work 2026-07-13

  OpenAI가 GPT-5.6 3종과 업무 에이전트 ChatGPT Work를 같은 날 냈습니다. 경쟁축이 모델 성능에서 업무 실행으로 옮겨간 발표입니다.

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  딥시크 추론 칩 2026-07-13

  딥시크가 추론 특화 자체 칩을 개발 중이라고 로이터가 보도했습니다. 추론 하드웨어 자립이 AI 경쟁의 새 전선이 됐습니다.

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  sim-use 2026-07-10

  sim-use가 iOS 시뮬레이터와 Android 에뮬레이터의 접근성 트리를 에이전트용 화면 표현으로 바꾸고, 관찰·조작·검증 루프를 하나의 CLI로 묶는 방식을 정리합니다.

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  일본의 1천만 로봇과 Noetra 2026-07-10

  일본이 2040년까지 18개 분야에 약 1천만 대의 AI 로봇을 보급하려는 계획과 Noetra 중심의 국산 멀티모달·피지컬 AI 기반 모델 개발을 연결해 정리합니다.

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  AI 2040 - 초지능 감속 협정 2026-07-10

  초지능 경쟁을 2040년까지 늦추자는 AI 2040의 국제 협정 시나리오를 검증, 연구 공개, 컴퓨트 억지라는 세 가지 메커니즘으로 분석합니다.

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  Claude Science - Anthropic의 과학자용 AI 연구 워크벤치 2026-07-08

  Anthropic이 과학 연구자들을 위해 공개한 Claude Science는 논문 탐색부터 실험 설계·데이터 분석까지 에이전트 방식으로 지원하는 AI 연구 워크벤치입니다.

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  Anthropic x Samsung 2nm AI 칩 협의 2026-07-08

  Anthropic이 자체 AI 칩 개발을 위해 삼성전자와 2nm 파운드리 계약 협의에 들어갔습니다. 탐색 초기 단계이지만 AI 랩의 실리콘 자립 흐름이 다시 주목받고 있습니다.

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  Verbalizable Representations Form a Global Workspace in Language Models 2026-07-07

  Anthropic이 언어모델 내부에서 인간의 의식 접근(access consciousness)과 유사한 기능을 하는 신경 표상 집합을 발견했습니다. J-space라 이름 붙인 이 표상은 Claude가 무엇을 생각하고 있는지 겉으로 드러나지 않는 순간에도 읽어낼 수 있게 해주며, 안전성 모니터링에도 실제로 활용되고 있습니다.

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  OpenAI가 미국 정부에 5% 지분을 내놓겠다는 제안 2026-07-05

  OpenAI가 미국 정부에 5% 지분을 내놓겠다고 제안했습니다. 알래스카 영구기금 모델을 참고한 AI 수익 분배 구상인데, 좋은 취지와 복잡한 속내가 함께 들어 있습니다.

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  Gated Attention for Large Language Models - Non-linearity, Sparsity, and Attention-Sink-Free 2026-06-15

  어텐션 출력 뒤에 헤드별 시그모이드 게이트 하나. PPL -0.2, MMLU +2점, 어텐션 싱크 소멸. NeurIPS 2025 Best Paper.

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  Open Knowledge Format - AI 에이전트를 위한 데이터 공유 표준 2026-06-14

  Google Cloud가 제안한 OKF는 AI 에이전트가 데이터를 이해할 수 있도록 마크다운과 YAML 프론트매터로 지식을 표현하는 개방형 표준입니다. CLAUDE.md와 옵시디언 볼트 같은 패턴의 데이터 카탈로그 버전입니다

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  MinerU2.5 - Document Parsing Vision-Language Model 2026-06-14

  1.2B 파라미터로 고해상도 문서의 정확한 파싱을 달성한 MinerU2.5의 2단계 분리 아키텍처와 데이터 엔진을 분석합니다.

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  Recursive Language Models 2026-06-09

  긴 프롬프트를 신경망에 통째로 밀어넣지 않고 REPL 환경의 변수로 두는 추론 패러다임. 모델이 코드를 써서 컨텍스트를 들여다보고 자기 자신을 재귀 호출합니다. 컨텍스트 창을 한 자리 수 배가 아니라 10M 토큰 단위로 넘기면서도 비용은 비슷하게 유지합니다.

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  Recursive Multi-Agent Systems 2026-04-30

  AI 에이전트 하나가 작업을 받습니다. 그 에이전트가 작업을 쪼갭니다. 쪼개진 작업들을 새로운 에이전트들에게 넘깁니다. 그 에이전트들도 또 쪼갭니다. AI가 AI를 낳는다. 재귀적 멀티에이전트 시스템이 무엇이고, AI의 불편한 미래는 어디로 향하는지 정리합니다.

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  Depth Anything 3 Recovering the Visual Space from Any Views 2025-11-18

  또이트댄스입니다. Depth Anything 3는 한 장의 이미지든 여러 장의 영상이든, 카메라 포즈 정보가 있든 없든 상관없이 3D 기하 정보를 예측하는 모델입니다. 평범한 트랜스포머 하나와 단순한 깊이-광선(depth-ray) 표현으로 이전 최고 성능을 44% 능가하는 성능을 달성했으며, 모든 데이터를 공개 학술 데이터셋으로만 학습했습니다.

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  Why Language Models Hallucinate 2025-09-17

  언어 모델의 환각(Hallucination) 현상을 통계적 관점에서 분석한 논문을 요약합니다. 환각이 사전훈련의 필연적 결과이며, '모르겠다'를 처벌하는 현재의 평가 방식 때문에 사후훈련 후에도 지속되는 구조적 문제를 지적하고 해결책을 제시합니다.

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  DINOv3 2025-09-15

  Meta AI의 70억 파라미터 자기지도학습 모델 DINOv3 논문을 요약합니다. 라벨 없이 이미지 특징을 학습하는 이 모델의 거대한 아키텍처, 데이터 큐레이션 전략, 그리고 패치 일관성을 유지하는 혁신 기술 'Gram Anchoring'을 중심으로 설명합니다.

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  Prefix-Tuning Optimizing Continuous Prompts for Generation 2025-09-13

  Prefix-Tuning 논문을 요약하며, 대형 언어모델의 파라미터를 고정한 채 작은 연속적 프롬프트(prefix)만 최적화하는 효율적인 튜닝 방법을 설명합니다. 전체 파인튜닝 대비 적은 파라미터로 경쟁력 있는 성능을 내는 원리와 장점을 다룹니다.

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  You Only Look Once, Unified Real-Time Object Detection 2025-09-02

  실시간 객체 탐지의 시대를 연 YOLO(You Only Look Once) 논문을 요약합니다. 전체 이미지를 단일 신경망에 한 번만 통과시켜 객체의 경계 상자와 클래스를 동시에 예측하는 혁신적인 통합 아키텍처의 원리와 성능을 설명합니다.

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  Attention Is All You Need 2025-09-01

  'Attention Is All You Need'는 RNN을 버리고 셀프 어텐션만으로 시퀀스를 처리하는 Transformer 아키텍처를 제안한 2017년 논문입니다. 기계 번역에서 당시 SOTA를 경신했고, 이후 BERT·GPT·Claude를 포함한 거의 모든 대형 언어 모델의 기반이 되었습니다.