바이트댄스가 AI 인프라 지원과 프로세서 공급 지연 문제를 해결하기 위해 자체 CPU 개발에 착수한다.
IBM이 오픈소스 취약점 해결을 위한 AI 기반 'Project Lightwell'에 50억 달러를 투자한다.
AI 데이터 부족은 양의 문제가 아니라, 상호작용과 인과관계를 포함한 새로운 데이터 영역을 포착하지 못하는 상상력의 한계다.
MiniMax가 새로운 sparse attention 메커니즘을 도입해 long-context 응답 속도를 15.6배 높인 M3 모델을 예고했다.
SpaceX가 JAX 대비 10배 이상의 성능 향상을 목표로 C 언어 기반 자체 AI 학습 스택 V1.0 개발을 거의 완료했다.
네트워크를 블록 단위로 나누어 독립적으로 학습함으로써 메모리 사용량을 획기적으로 줄이는 새로운 방식을 제안했다.
$\gamma$-World는 다수의 에이전트가 상호작용하는 환경을 실시간으로 시뮬레이션하는 생성형 멀티 에이전트 월드 모델이다.
오픈 모델은 폐쇄형 모델 대비 공개 벤치마크에서 4~6개월, 비공개 벤치마크에서 8~10개월 정도 성능이 뒤처진 것으로 나타났다.
기존 LLM 판사의 한계를 극복하기 위해 외부 시스템 검증이 가능한 에이전트 방식의 Agent Judge가 필요하다.
마이크로소프트가 차주 Microsoft Build에서 신규 AI 코딩 모델을 공개하며 AI 코딩 시장 재탈환에 나선다.
Anthropic의 SpaceX 컴퓨팅 리스 기간을 두고 일론 머스크의 발언과 SpaceX의 SEC 공시 내용이 상충하고 있다.
xAI가 에이전트 기반 코딩 작업에 최적화된 신규 모델 grok-build-0.1을 API로 공개했다.
Claude Code가 복잡한 엔드투엔드 작업을 위해 다수의 하위 에이전트를 병렬로 실행하는 Dynamic Workflows 기능을 출시했다.
Anthropic이 Claude 보이스 모드에 18개 언어를 추가하고 대화 중 실시간 언어 전환 기능을 도입한다.
구글이 Gemini for Business에 공유 가능한 프로젝트 기능과 워크플로우 에이전트를 도입한다.
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.
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