데미스 하사비스가 AI 에이전트의 가속화로 AGI 도래 시점을 2029~2030년으로 앞당겼다.
Ramp는 1만 개의 AI 에이전트를 투입해 자사 백엔드에서 7개의 고위험 보안 취약점을 성공적으로 찾아냈다.
구글 딥마인드와 애플 출신 연구진이 시각적 추론 능력을 강화하는 AI 스타트업 Trajectory를 설립했다.
엔비디아는 대만을 AI 혁명의 중심으로 만들기 위해 매년 1,500억 달러를 투자하기로 했다.
Callstack이 React Native 개발에 특화되어 속도와 비용 효율을 높인 전문 모델 Apex를 공개했다.
NVIDIA가 병렬 박스 디코딩(PBD) 기술을 적용해 VLM의 그라운딩 속도와 정확도를 혁신한 LocateAnything을 공개했다.
방화벽 포트를 개방하지 않고도 프라이빗 MCP 서버를 OpenAI 제품과 안전하게 연결하는 Secure MCP Tunnel이 공개되었다.
Cognition이 260억 달러의 기업 가치로 10억 달러 이상의 투자를 유치하며 AI 엔지니어 Devin의 시장 확장을 가속화하고 있다.
1인 창업이 급증하는 가운데, 상위 성과자들은 AI 네이티브 제품을 구축하고 초기부터 글로벌 시장을 공략한다.
SQLite가 AI 에이전트의 코드 기여를 제한하고, 에이전트 기반 버그 보고를 위한 별도 포럼을 운영한다.
MCP 서버를 통해 실시간 데이터를 반영하고 컨텍스트를 최적화하는 AI 워크플로우 엔진 MarkdownAI v2.0이 출시되었습니다.
OpenAI Triton을 활용해 NVIDIA와 AMD 모두 지원하는 고성능 MoE 추론 커널을 개발했다.
LangChain이 Interrupt 2026에서 에이전트 오류 진단 및 보안 실행 환경을 위한 신규 도구들을 공개했다.
60ms 미만의 저지연과 셀프 호스팅을 지원하는 실시간 TTS 및 보이스 클로닝 모델이 출시되었다.
1980~2013년 사이의 Usenet 데이터를 활용한 103B 토큰 규모의 AI 오염 없는 데이터셋이 공개되었습니다.
Anthropic 분석 결과, 비코딩 AI 에이전트의 실패는 모델의 추론 능력이 아닌 데이터의 비정형성 때문인 것으로 나타났다.