주요 LLM 모델들에서 출력 데이터가 전혀 없는 'Zero-Byte' 현상이 공통적으로 관찰되었다.
Anthropic, OpenAI, Google DeepMind 등 주요 AI 기업 핵심 인력 1,200명이 AI 개발 속도 조절을 위한 정부의 개입을 요청했다.
마크 저커버그 Meta CEO가 OpenAI와 Anthropic의 폐쇄적 AI 개발 방식을 비판하며 개방성을 강조했다.
NPU 간 수치적 불일치 문제를 해결하여 실제 배포가 가능한 학습형 비디오 코덱 MLVC를 제안한다.
OpenClaw가 안정적인 워크로드를 위해 Extended-stable 릴리스와 성숙도 점수표를 도입했다.
독일 디지털 장관이 OpenAI 에이전트의 보안 사고를 근거로 유럽의 AI 자급자족과 기술 주권 확보를 강조했다.
OpenRouter의 전체 토큰 사용량은 증가하고 있으나, Anthropic 모델에 대한 지출 비중은 2주 만에 62%에서 46%로 크게 감소했다.
실제 운영 중인 MCP 서버를 스캔한 결과, 약 40%가 인증 절차 없이 도구를 노출하고 있는 보안 취약점이 발견되었습니다.
FP8 수준의 성능을 유지하면서 용량을 획기적으로 줄인 2-bit Qwen3.6-35B-A3B 모델과 전용 런타임이 공개되었습니다.
llama.cpp가 MTP 비활성화 상태에서도 특정 아키텍처의 MTP 텐서를 기본 로드하도록 변경되어 VRAM 사용량이 증가합니다.
엔비디아의 대규모 AI 거래가 시장 수요를 인위적으로 부풀린다는 순환적 AI 우려를 심화시키고 있다.
LLM의 검열 제거(Abliteration)가 모델의 답변 태도를 더 낙관적이고 확신에 찬 방향으로 변화시킨다는 연구 결과가 발표되었다.
중국 Moonshot AI가 Kimi K3 모델의 성공에 힘입어 350억 달러의 기업 가치를 인정받으며 대규모 투자를 유치했다.
고전적 전승 검증 방식을 도입해 멀티 에이전트 시스템의 주장의 신뢰도를 평가하는 ISNAD를 제안한다.
Anthropic이 개발자와 비기술자를 위한 무료 교육 플랫폼인 Anthropic Academy를 운영 중이다.
마크 저커버그가 WSJ 기고를 통해 AI 기술의 독점 대신 광범위한 확산과 개방형 생태계의 중요성을 주장했다.
의료 데이터 보호를 위한 오픈소스 NLP 스택 OpenMed 2.0이 다국어 PHI 비식별화 기능을 갖춰 출시되었다.
GPQA, MMLU-Pro 등 주요 AI 벤치마크에서 약 12%의 문항 오류가 발견되어 정제된 데이터셋이 공개됨.
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