OpenMythos: 공개 연구로 복원한 Claude Mythos 아키텍처 가설인가, 또 다른 AI 하이프인가

OpenMythos는 Anthropic의 Claude Mythos를 직접 복제한 것이 아니라, 공개된 연구들을 조합해 만든 이론적 아키텍처 실험이다. 이 프로젝트는 파라미터 효율성, 루프형 아키텍처, 소형 하드웨어 최적화 등 AI 커뮤니티의 기대를 자극하는 키워드들을 포함하며 빠르게 주목받았다.

글은 기술적 검증보다 '그럴듯한 이야기'가 먼저 확산되는 현상을 **'sheepwave'**라고 정의한다. 특히 AI 어시스턴트가 README나 파일 구조만 보고 내놓는 요약이 실제 코드의 학습 안정성이나 성능 재현을 보장하지 못한다는 점을 경고한다.

소스 수준 감사(Source-level audit) 결과, OpenMythos는 단순한 '슬롭(slop)'은 아니며 다음과 같은 실제 구현 요소들을 갖추고 있다:

• LTI(Linear Time Invariant) 방식의 반복 안정화
• MLA(Multi-head Latent Attention) 기반의 캐시 압축
• ACT 방식의 중단 로직

하지만 770M 모델이 1.3B급 성능을 낸다는 등의 효율성 주장은 실제 실험 결과가 아닌 인용에 가깝다. 즉, 아키텍처의 아이디어는 유효할 수 있으나, 실제 학습 경로(training path)나 벤치마크 재현성 측면에서는 대중적 기대에 미치지 못하는 상태다.