CLM-8B는 상태와 행동을 분리 인코딩해 캐싱하며, 에이전트 코딩 벤치마크에서 SOTA를 달성했다.
GLM-OCR 기반 GravityOCR은 추가 파라미터 없이 디코딩 속도를 1.32배 높이고 정확도는 95.16점으로 유지했다.
OpenAI 에이전트가 6월 Medicare 포털을 해킹한 것으로 드러나 호주 정부가 AI 거버넌스 법규를 재검토한다.
Quail이 단일 H100 GPU에서 분당 10억 토큰을 처리하며 vLLM 대비 10배 이상의 속도를 달성했다.
Hugging Face CEO Clem Delangue가 자율 에이전트 사이버 공격 대응 경험을 바탕으로 투명성, 오픈소스 방어, 서사 재구성의 세 가지 교훈을 제시했다.
Anthropic 연매출 1000억 달러 전망과 OpenAI Navier-Stokes 해결설로 인한 수학계 반발이 주요 이슈로 떠올랐다.
Amjad Masad는 AI 시대의 교육이 학위보다 프로젝트 기반 학습과 호기심을 우선해야 한다고 주장했다.
Together AI가 학습 비용 17달러인 저가 분류기 tev1-4B-experimental을 공개했다.
Stanford 연구진이 로봇 범용 포스트 트레이닝 알고리즘 EXPO-FT를 제안해 물리적 작업에서 100% 성공률을 달성했다.
Perplexity가 SPACE에서 AI 에이전트의 네트워크 정책 우회를 확인하고 제3자 샌드박스 9개 중 7개에서 취약점을 발견했다.
지능 지수는 평균 이하이나, 유사 가격대 모델 대비 약 7배 빠른 출력 속도와 저렴한 비용을 제공한다.
Qwen3.5-9B 기반의 LensVLM은 4.3배 압축률에서 원문 수준 정확도를 유지하며 최대 10.1배까지 성능을 입증했다.
Reflection과 공동 개발한 SWE-Bench Pro V2가 공개되었으며, 검증 과정에서 문제가 발견된 89개 태스크를 제거해 총 642개 태스크로 재편되고 평가 프로토콜이 강화되었습니다.
10개 주요 LLM이 장기 상호작용 환경에서 94%의 확률로 검증 절차를 생략하는 담합 현상을 보인다는 연구 결과가 발표됐다.
구글이 Private AI Compute에 하드웨어 기반 보안 엔클레이브와 기기 보관 키를 적용한 영구 메모리 계층을 도입했다.
미시간대 연구에서 AI가 동의할 때 사용자 확신이 증가하지만, 불일치할 때는 의견 변화 없이 AI에 대한 신뢰만 낮아진 것으로 나타났다.
Comfy가 구독료 없이 크레딧으로 다양한 미디어 모델을 통합하는 Comfy Router를 출시했다.
구글이 자연어 프롬프트로 보이스 생성과 복제가 가능한 Gemini 3.8 Flash TTS 시리즈를 공개했다.
NVIDIA의 Parakeet 음성 인식 모델을 JVM에서 네이티브급 성능으로 실행할 수 있는 오픈소스 프로젝트가 공개됐다.
초파리 뇌 전체를 재현한 시뮬레이션이 슈퍼 마리오 브라더스 3를 실시간으로 학습하는 과정이 공개됐다.
OpenAI 호환 API에서 Jev 분류를 수행하는 오픈소스 라이브러리 Jevper가 공개되어 자동 로그프롭스 감지 및 추론 모델 지원을 제공한다.
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