AWS가 3nm 공정과 4-칩렛 아키텍처를 적용해 성능과 효율을 극대화한 차세대 CPU Graviton5를 공개했다.
AWS가 수학적 증명을 통해 가상 머신 간 격리를 보장하는 Nitro Isolation Engine을 상용 클라우드에 최초로 도입했다.
에이전트형 AI가 물리적 환경에서 안전하게 작동하도록 물리 법칙과 외부 정보를 통합하는 접지(Grounding) 기술의 네 가지 핵심 방안을 제시한다.
Amazon은 AI 모델이 벤치마크에 도전하고 인간이 이를 검증하는 'audit-then-score' 프로토콜을 통해 평가 정확도를 90.9%로 높였다.
AWS가 기존 fat tree 구조를 대체하여 효율성과 회복 탄력성을 높인 quasi-random 방식의 flat network를 도입했다.
Amazon 연구진이 SSFT와 GFPO를 통해 LLM이 다양한 추론 경로를 생성하고 최적의 전략을 선택하도록 학습시키는 기술을 발표했다.
Amazon이 Chinchilla scaling law를 확장해 정확도 손실 없이 LLM 속도를 높이는 프레임워크를 제시했다.
Amazon은 VCG와 CPP를 결합한 Flo Pro로 9주 파일럿에서 공급망 비용 절감을 입증했다.
AWS는 Isabelle/HOL로 Nitro Isolation Engine의 보안과 정당성을 형식 검증했다.
AWS와 JHU가 AI 항체 설계 평가용 대규모 벤치마크를 공개했다.
RuleForge가 보안 탐지 룰 생성·검증을 336% 더 빠르게 자동화했다.
LoRA, CFG, chain-of-thought로 LLM 기반 TTS의 억양 누출·환각·중단을 줄였다.
Arm64 AES-256-XTS를 HOL Light로 검증해 s2n-bignum에 넣었다.
Nova 2.0 Lite 기준, LoRA는 o_proj만 붙여도 효율·정확도 균형이 가장 좋았다.
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