Oracle 데이터 웨어하우스를 Databricks Lakehouse로 이전할 때 데이터베이스 자체가 아닌 비즈니스 Use Case 단위로 접근해야 한다.
Databricks는 AI 에이전트 시대의 데이터 분석을 위해 성능, 거버넌스, 확장을 지원하는 4계층 아키텍처를 제시했다.
Databricks는 AI Agent가 기업의 업무 맥락을 이해하고 실행할 수 있도록 Lakehouse를 확장한 Agentic Data 전략을 발표했다.
Databricks는 AI Agent가 비즈니스 맥락을 이해하고 실시간으로 업무를 수행할 수 있도록 돕는 Agentic Data 아키텍처를 제시했다.
Diffusion Transformer 모델의 성능을 ImageNet부터 T2I까지 통합적으로 평가하는 프레임워크를 공개했다.
데이터 오염을 방지하고 실제 소프트웨어 엔지니어링 복잡도를 반영한 새로운 코드 벤치마크 DeepSWE가 공개되었습니다.
kt cloud는 개발자가 인프라 설정 대신 서비스 로직에 집중할 수 있도록 Self-Service 기반의 플랫폼 엔지니어링 체계를 구축하고 있다.
NVIDIA와 AWS가 협력하여 EC2 G7 인스턴스와 OpenSearch의 GPU 가속 기능을 통해 대규모 AI 워크로드 구현을 지원한다.
Vercel Pro 및 Enterprise 플랜에서 동시 빌드 지원 개수를 기존 12개에서 500개로 대폭 확대했다.
Vercel AI Gateway에서 Wafer 기반의 고성능 GLM 5.2 Fast 모델을 사용할 수 있게 되었다.
Hugging Face와 Treble Technologies가 실생활 음향 환경을 반영한 FFASR 리더보드를 출시했다.
Kubernetes 기반의 Modelplane이 공개되어 멀티 클라우드 및 온프레미스 GPU 클러스터 관리를 지원한다.
코딩 에이전트의 컨텍스트 유지를 위해 로컬 기반의 구조화된 메모리를 제공하는 Monet를 소개한다.
샘 알트만 CEO가 OpenAI와 거래하는 기업들에 거액을 투자해 이해상충 문제가 제기되며 미 의회 조사를 받게 되었습니다.
Nvidia가 Transformer 논문 공동 저자인 Ashish Vaswani와 Essential AI 팀을 인력 인수했다.
Google이 AI 기술을 활용해 홍수, 산불, 기상 이변 등 자연재해를 사전에 예측하고 대응하는 기술적 진보를 공유했다.
새로운 양자 내성 암호 행정명령이 2030년까지의 전환 기한을 설정하며 양자 내성 보안의 기반을 마련했다.
주요 AI 연구소들의 채용 직군 분석 결과, xAI는 과학적 추론 강화를, Nvidia는 데이터센터 인프라 확장을 목표로 하고 있음이 드러남.
보이스 에이전트의 응답 속도를 결정하는 TTFA를 줄이기 위해 파이프라인 단계별 지연 시간을 측정하고 최적화하는 방법을 다룬다.
면역학자 Derya Unutmaz는 GPT-5 Pro를 활용해 T 세포 분화와 관련된 3년 전 실험의 미스터리를 해결했다.
입력 텍스트의 내용에 따라 LLM의 내부 hidden state가 변화하며 답변의 성향을 바꾼다는 연구 결과가 발표됨.
Google Cloud가 NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell GPU를 탑재한 Confidential G4 VM을 출시하며 AI 워크로드의 보안을 강화했다.
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