Viola AI Hub

GPT-6 패밀리 모델 가이드A model guide for the GPT-6 family

스타트업이 적합한 GPT-6 모델을 선택하고, 추론 수준(effort)을 조율하며, 프롬프트와 스킬을 개선하고 도구를 연계하여 프로덕션 워크플로를 준비하는 방법을 알아보세요.Learn how startups can choose GPT-6 models, tune reasoning effort, improve prompts and skills, coordinate tools, and prepare workflows for production.

채텀 파이낸셜, OpenAI와 함께 자본 시장 전문성 확장Chatham scales its capital markets expertise with OpenAI

채텀 파이낸셜(Chatham Financial)은 코덱스(Codex)와 GPT-5.6을 활용해 기술을 구축하고 워크플로를 재설계하여, 거래 검증 시간을 기존 30분에서 4분 미만으로 대폭 단축했습니다.Chatham Financial uses Codex and GPT-5.6 to build technology and redesign workflows, cutting trade validation from 30 minutes to under 4.

2026년 9월 최신 AI 소식 발표The latest AI news we announced in September 2026

9월 AI 주요 업데이트를 소개하는 영상입니다.A video showing the September AI updates

Claude Frontier Academy: 1만 명의 엔지니어 양성을 위한 1억 달러 투자Claude Frontier Academy: $100M to train 10,000 engineers

Claude Frontier Academy는 Anthropic 자체 엔지니어 수준에 필적하는 Frontier Deployed Engineer를 육성하기 위해 1억 달러를 투자하여 2027년 말까지 10,000명을 양성할 계획입니다.Claude Frontier Academy trains Frontier Deployed Engineers to the standard of Anthropic’s own — a $100 million commitment to train 10,000 by the end of 2027.

영원한 보완재: 혁신을 뒷받침하는 AI의 실행력The eternal complement

고도화된 AI는 혁신적인 아이디어 이면의 일상적인 업무에서 가장 큰 진가를 발휘할 수 있습니다. 실행 역량이 어떻게 차세대 경제와 발전 속도를 결정짓는지 살펴보세요.Advanced AI may matter most for the routine work behind breakthrough ideas. Explore why execution could shape the next economy and the pace of progress.

앨버트슨, 리테일의 안팎을 혁신하는 방법How Albertsons Companies is reimagining retail from the inside out

앨버트슨(Albertsons Cos.)은 ChatGPT Enterprise와 OpenAI API를 도입하여 팀의 업무 속도를 높이고 수백만 고객의 식료품 쇼핑 경험을 더욱 편리하게 개선하고 있습니다.Albertsons Cos. is using ChatGPT Enterprise and the OpenAI API to help teams work faster and make grocery shopping easier for millions of customers.

소셜 클럽 더 덴, ChatGPT Work로 주당 10~15시간 절감하며 성장 가속화The Den frees up 10-15 hours a week to grow with ChatGPT Work

소셜 클럽 '더 덴(The Den)'은 신규 지점을 오픈하며 보조금 신청서 작성 시간을 기존 3일에서 2시간으로, 주류 면허 관련 서류 준비를 4일에서 3시간으로 대폭 줄였습니다.As it opens a new location, the social club prepares grant applications in 2 hours instead of 3 days and liquor-license materials in 3 hours instead of 4 days.

바클레이스, 운영 고도화 및 고객 경험 개선을 위해 Claude 도입 확대Barclays scales Claude to upgrade operations and improve client experience

영국 글로벌 금융 그룹 바클레이스(Barclays)가 Anthropic과의 전략적 협업을 확대하여 전 세계 운영 전반에 걸쳐 안전한 엔터프라이즈급 AI 시스템을 도입합니다.Barclays, the British universal bank, is expanding its strategic collaboration with Anthropic to integrate secure, enterprise-grade AI systems across its global operations.

조직적인 모델 증류(Distillation) 공격 차단Disrupting a coordinated model-distillation campaign

OpenAI가 보호된 모델 추론을 무단 추출하려는 시도를 무력화한 과정과, 적대적 증류 공격에 맞서 방어 체계를 강화하고 있는 방안을 소개합니다.Learn how OpenAI disrupted a campaign to extract protected model reasoning and is strengthening defenses against adversarial distillation.

Gemini 4 Argon: 프론티어 인텔리전스의 새로운 도약Gemini 4 Argon: our next era of frontier intelligence

SynthID Bio 공개: 단백질 설계를 위한 AI 워터마크 기술Introducing SynthID Bio

생물학적 기능을 유지하면서 AI가 생성한 단백질에 워터마크를 삽입하는 개념 증명(Proof of Concept) 기술을 공개합니다.Proof of concept for watermarking AI-generated proteins while preserving biological function.

Team Bots: 업무를 수행하며 학습하는 협업형 공유 AI 팀원Team Bots: shared AI teammates that learn as they work

Grok Bot에 필요한 파일, 앱, 전문 지식을 부여하고 이를 팀 전체에 공유하여 모든 구성원이 동일한 컨텍스트를 기반으로 협업할 수 있도록 지원합니다.Give a Grok Bot the files, apps, and expertise it needs, then share it so your whole team can work from the same context.

대부분의 정보가 숨겨진 보드게임 '스트라테고', AI의 한계를 넘다With most information hidden, the game Stratego had stumped AI until now

숨겨진 말의 정체를 예측하는 보조 신경망의 도입이 핵심 해결책이었습니다.Adding in a second neural network that guesses the identity of hidden pieces was key.

Redis 창시자가 만든 ds4: 로컬에서 실행하는 경량 LLM 추론 엔진From the creator of Redis; run LLM locally with ds4

Redis 제작자 antirez가 Metal, CUDA, ROCm 환경에서 DeepSeek V4/V4.1, Qwen3.8 Flash Next, GLM 5.x를 구동하기 위해 C 언어로 개발한 추론 엔진 ds4의 문서, 벤치마크 및 설정 가이드입니다.Docs, benchmarks and setup notes for ds4, antirez's C inference engine for DeepSeek V4/V4.1, Qwen3.8 Flash Next and GLM 5.x on Metal, CUDA and ROCm.

Show HN: 오픈소스 레고 AI 생성기를 개발했습니다Show HN: Made an open-source Lego AI generator

Astra와 Opus 5.5로 구축되고 Jev로 구동되는 생성형 레고 모델 조립용 에이전트 툴링 - anteloc/ldraw-novaAgent tooling for generative LEGO models building, built with Astra and Opus 5.5, powered by Jev - anteloc/ldraw-nova

숀 파커, '음악' 중심으로 스태빌리티 AI 재편 나서Sean Parker is rebuilding Stability AI around music

과거 음악 산업계에 용서를 구하는 법을 가르쳐주었던 숀 파커가 이제 대형 음반사들의 지지와 투자를 등에 업고 돌아왔습니다.Sean Parker, who once taught the music industry what asking for forgiveness looks like, is now back with the labels' blessing and money.

애플, AI 에이전트 위험 증가로 macOS '전체 디스크 접근 권한' 통제 강화Apple says it’s tightening macOS ‘Full Disk Access’ controls due to new risks from AI agents

애플이 macOS의 전체 디스크 접근 권한 통제를 강화한다고 밝혔습니다. AI 에이전트의 역량이 고도화됨에 따라 사용자의 파일, 메시지, 메일, 브라우징 기록에 광범위하게 접근하는 위험이 커졌다는 경고입니다.Apple says it will add new controls around macOS’s Full Disk Access permission, warning that increasingly capable AI agents make broad access to users’ files, messages, mail, and browsing history riskier.

테크크런치 디스럽트 2026: 블랙스톤의 자스 카이라가 말하는 차세대 AI 거인 육성법TechCrunch Disrupt 2026: Blackstone’s Jas Khaira on building the next generation of AI giants

블랙스톤의 자스 카이라(Jas Khaira)가 테크크런치 디스럽트 2026 빌더스 스테이지에 올라 차세대 AI 구축에 대해 발표합니다. 등록 시 두 번째 패스는 50% 할인 혜택을 받을 수 있습니다.Blackstone's Jas Khaira will take the Builders Stage at TechCrunch Disrupt 2026 on building next-gen AI. Register for your pass and get 50% off a second.

서킷 브레이커 랩스, 아이들과 당신을 위해 더 안전한 AI 구축 목표Circuit Breaker Labs hopes to make AI safer for your kids (and you)

AI가 언젠가 인류를 파멸시킬 것이라는 종말론적 담론 속에서, AI가 이미 일부 사람들에게 심리적 피해를 입혔다는 사실은 간과되기 쉽습니다. 서킷 브레이커 랩스는 이를 해결하기 위해 AI용 '충돌 시험용 더미(crash-test dummies)'를 개발했습니다.With all the talk about how AI might one day kill us all, it's easy to forget that AI has already harmed some people psychologically. Circuit Breaker Labs has created "crash-test dummies" to solve that.

교황 레오 14세, AI 생성 예술에 비판적 입장 표명Pope Leo XIV is not a fan of AI-generated art

"타인이 만든 수백만 개의 이미지를 기반으로 통계적 연산을 통해 기계가 생성한 것과 예술 사이에는 미학적 차원을 넘어선 존재론적 차이가 존재한다"며, 교황은 "알고리즘에는 인간성의 불꽃이 결여되어 있다"고 지적했습니다."There is an ontological difference, even before an aesthetic one, between art and what a machine can generate through statistical calculation based on millions of images created by others," the pope wrote. "Algorithms lack the spark of humanity."

테크크런치 디스럽트 2026: 클레이의 카림 아민이 밝히는 GTM 엔지니어의 부상TechCrunch Disrupt 2026: Clay’s Kareem Amin on the rise of the GTM engineer

클레이(Clay)의 공동 창업자이자 CEO인 카림 아민이 테크크런치 디스럽트 2026 AI 스테이지에 참여해 GTM(시장 진출) 엔지니어의 부상에 대해 논의합니다. 티켓 등록 시 두 번째 패스는 50% 할인됩니다.Clay Co-founder and CEO Kareem Amin joins the AI Stage to discuss the rise of GTM engineer at TechCrunch Disrupt 2026. Register for your ticket and get a second pass at 50% off.

메타, Muse AI 기반 기기 제작 가능한 오픈소스 코드 공개Meta open sources code to let you make Muse AI gadgets

메타가 자사의 신규 AI 에이전트를 탑재한 자체 Muse 기기를 직접 제작할 수 있도록 관련 코드를 오픈소스로 공개했습니다. 메타는 컬러 전자잉크(E-Ink) 디스플레이에 Muse를 탑재해 알림판으로 쓰거나, HDMI 스틱에 연동해 대형 화면에 띄우는 등의 프로젝트를 제안하고 있습니다.Meta now lets you make your own Muse gadgets that feature the company's new AI agent with code that the company open sourced. The company suggests projects like loading Muse on a color E Ink display to show reminders, adding it to an HDMI stick so you can display Muse on a big screen, or [&

애플, AI 에이전트의 보안 위험 증가로 Mac 디스크 접근 권한 제한 강화Apple will limit Mac disk access as AI agents ‘substantially’ increase risk

테크크런치 보도에 따르면, 애플이 AI 에이전트로 인해 초래될 수 있는 보안 위협에 대응하여 Mac의 '전체 디스크 접근 권한'에 새로운 제한 조치를 도입합니다. 애플은 진정으로 해당 접근 권한을 부여하고자 하는 사용자만 엄격한 통제 하에 승인할 수 있도록 개선 중이라고 밝혔습니다.Apple will add new limits for "full disk access" on Mac in response to risks posed by AI agents, as reported earlier by TechCrunch. In an update on Friday, Apple says it's rolling out new controls to "ensure that users who genuinely wish to grant an app this extraordinary level o

오픈AI의 신규 에이전트 Dot, 저녁 주문도 가능한 기업용 소프트웨어OpenAI’s Dot agent is enterprise software that can also order your dinner

오픈AI의 신규 에이전트 플랫폼 'Dots'는 다양한 작업을 수행하는 캐릭터들로 구성되어 있습니다. 다만 친근한 메타의 Muse와 달리, Dots는 업무용 프로그램에 가까우면서 부가적으로 부리토 주문 같은 심부름도 해낼 수 있는 느낌에 가깝습니다.It's a tale as old as last week: OpenAI's new agent platform, called Dots, is full of cute little guys who can do your bidding. But unlike the ultra-approachable Meta Muse, Dots feel very much like using workplace software that happens to be able to order you a burrito - emphasis on work.

AI 할루시네이션(환각), 무리한 요구를 하는 손님 문제를 더 악화시켜AI hallucinations are making entitled customers even worse

뉴욕시의 한 식당 서버는 최근 알레르기 안내 과정에서 아찔한 상황을 겪었습니다. 손님들이 AI를 맹신한 채 식당 메뉴의 성분을 임의로 확신하고 질문조차 하지 않는 사례가 늘고 있어 현장 직원들의 고충이 커지고 있습니다.Madison, a server in New York City, greets every table by asking about each diner's allergies. Lately, there have been some close calls. "Sometimes people will tell me they have a shellfish allergy, and I'll come back, and they won't ask me any questions," says Madison, who

숲속에 위장된 데이터센터, 주민 반발 피할 수 있을까?If a data center is camouflaged in the woods, will anyone hate it?

과거 눈에 띄지 않는 오피스 빌딩 수준이었던 데이터센터가 최근 AI 인프라를 위한 수백만 평방피트 규모의 '하이퍼스케일' 시설로 거대화되면서 환경 및 경관 문제로 지역 주민들의 반발과 논란이 커지고 있습니다.San Antonio City Councilmember Ric Galvan remembers when data centers first arrived in his city in the 2000s, looking like relatively unassuming office buildings. But that's changed in recent years, as data centers have grown into massive "hyperscale" facilities spanning millions of s

아마존, 데이터센터 구축 반대 여론에 "경제·안보 타격 우려" 강력 경고Amazon writes scary blog warning communities not to block data centers

아마존이 AI 데이터센터 구축을 저지하면 미국 경제와 국가 안보에 돌이킬 수 없는 피해가 발생할 수 있다며 지지를 호소했습니다. AWS CEO 맷 가먼은 블로그 글을 통해 일자리와 전력 소비 등을 둘러싼 대중의 우려를 적극 반박했습니다.Amazon is calling for people to support AI data center projects, or risk irreparable harm to the US economy and national security. In a more than 3,000 word blog posted today, Amazon web services CEO Matt Garman pushed back on public concerns around the impact that data centers may have on jobs, pow

MIT-사카나 AI, 자체 개선 코딩 에이전트의 평가 비용을 낮추는 LLM 판사 프레임워크 공개New MIT and Sakana AI framework uses an LLM judge to cut evaluation costs for self-improving coding agents

코딩 에이전트는 프롬프트, 도구, 코드를 수정하며 성능을 개선할 수 있지만, 어떤 변화가 실제로 효과가 있는지 검증하는 과정은 매우 까다롭고 비용이 큽니다. 양사는 LLM을 평가자로 활용해 이 문제를 해결하는 방식을 제시했습니다.Coding agents can improve by changing the prompts, tools and code that guide their work. But finding which changes actually help and are worth preserving is challenging and expensive.Read more

마이크로소프트 디지털 방어 보고서: AI가 사이버 보안 지형을 재편하는 방식Microsoft Digital Defense Report: How AI is reshaping the cybersecurity landscape

마이크로소프트 디지털 방어 보고서: AI가 사이버 보안 환경을 어떻게 재편하고 있는지 다룬 소식입니다.The post Microsoft Digital Defense Report: How AI is reshaping the cybersecurity landscape appeared first on Source.

자율형 AI로 재정의되는 엔터프라이즈 인텔리전스Redefining enterprise intelligence with autonomous AI

엔터프라이즈 AI는 더 이상 먼 미래의 포부가 아니라 본격적인 운영 단계에 접어들었습니다. 모델 성능은 대다수 조직이 수용할 수 있는 속도보다 빠르게 발전하고 있으며 성능 대비 비용은 지속해서 하락하고 있습니다. 2026년 전 세계 AI 투자는 전년 대비 44% 증가한 2조 5천억 달러에 달할 전망입니다.Enterprise AI is no longer a future ambition. It is in full operational flight. Model capabilities are advancing faster than most organizations can absorb, while the cost of performance continues to fall. Globally, AI investment is set to reach $2.5 trillion in 2026, up 44% from the previous year. F

macOS 및 Windows용 DeepSeek Harness 데스크톱 출시DeepSeek Harness Desktop for macOS and Windows

DeepSeek Harness를 활용해 문서 작업, 스프레드시트 분석, 코드 작성 및 작업 예약을 수행하세요. 조합 가능한 플러그인으로 기능을 확장할 수 있습니다.Use DeepSeek Harness to work with documents, analyze spreadsheets, write code, and schedule tasks. Extend its capabilities with composable plugins.

GPT-Synopsys: 칩 설계를 혁신할 프론티어 인텔리전스GPT-Synopsys: Frontier Intelligence to Revolutionize Chip Design

반도체 혁신을 획기적으로 진전시키고 가속화하기 위해 양사가 전략적 파트너십을 체결했습니다. 주요 소식: 우선 파트너로서 협력하기 위한 다년 계약 체결...Companies form strategic partnership to dramatically advance and accelerate semiconductor innovation News Highlights: Companies sign multi-year agreement to collaborate as preferred partners to...

해커뉴스가 제시한 AI 도전 과제 중 달성된 항목 투표 진행Vote on which of Hacker News' challenges for AI have been met

해커뉴스 (포인트 170점, 댓글 195개)Hacker News (170 points, 195 comments)

Asta의 고속 보고서 생성 모델 'AstaBrief' 오픈소스 공개Open-sourcing AstaBrief, the fast report-generation model in Asta

AutoSynthData: 엔터프라이즈 Agent를 위한 학습 데이터 생성AutoSynthData: Generating Training Data for Enterprise Agents

AI가 바꾸는 개발자의 업무 방식: 강화해야 할 세 가지 핵심 역량AI is changing developer work. Here are three skills to strengthen.

AI 에이전트를 효과적으로 지시하고, 그 결과물을 비판적으로 검토하며, 업무 흐름의 중심에 기술적 판단력을 유지하는 방법을 알아보세요. 본 게시물은 GitHub 공식 블로그에 처음 게재되었습니다.Learn to direct AI agents, critically review their output, and keep technical judgment at the center of your workflow. The post AI is changing developer work. Here are three skills to strengthen. appeared first on The GitHub Blog.

매튜 그린(Matthew Green) 발언 인용Quoting Matthew Green

[...] 이 요소들을 합치면 웜(worm)의 두 가지 핵심 축이 완성됩니다. 바로 Agent를 탈취하는 페이로드와, 그 페이로드를 다음 Agent로 전달하는 Agent입니다. 독립적으로 격리된 샌드박스 내 Agent들은 공유 패키지 캐시를 통해 서로에게 지시사항을 남길 수 있음을 발견했고, 이 지시사항은 수신자 Agent의 행동을 변화시켰습니다. 패키지 캐시를 이메일, 슬랙, 공유 문서, 왓츠앱으로 바꾸고, 독립 샌드박스 학습 과정을 실제 배포 환경으로 치환해 보면...[...] Put these pieces together and you have the two halves of a worm: a payload that hijacks the agent, and an agent that will carry the payload to the next agent. Agents in separately-isolated sandboxes discovered that they could leave instructions for each other in a shared package cache, and tho

단일 기저로 모든 움직임을 표현하다: 실시간 아바타를 위한 가우시안 블렌드셰이프 증류One Basis to Animate Them All: Gaussian Blendshape Distillation for Real-Time Avatars

3D 가우시안 아바타는 빠른 렌더링을 지원하지만 고비용 신경망 추론으로 인해 실시간 애니메이션화에 어려움이 있었습니다. 본 논문에서는 신원에 독립적인 블렌드셰이프의 선형 결합으로 사전 학습된 아바타의 움직임을 근사하는 GALA 기법을 제안하여, 프레임별 무거운 신경망 디코딩을 경량 계수 예측기로 대체하고 실시간 성능을 달성했습니다.3D Gaussian avatars support fast rendering, however, their real-time animation is often challenged by the costly neural inference. We address this bottleneck and show that the animation of pretrained avatar models can be closely approximated by a linear combination of identity-independent blendshape

KaliBench: 런타임 독립 검증 가능 보상을 적용한 Kali Linux 사이버 보안 도구 활용 미세 평가 벤치마크KaliBench: A Fine-Grained Benchmark for Cybersecurity Tool Use on Kali Linux with Runtime-Free Verifiable Rewards

LLM이 분석가의 의도를 보안 도구 호출로 변환하는 데 널리 활용되고 있으나, 기존 평가는 지식 평가나 엔드투엔드 에이전트 작업에 치중되어 실제 CLI 기반 명령 생성 역량을 정밀하게 측정하지 못했습니다. KaliBench는 미세한 문법 오류나 플래그-값 바인딩 실수를 검증할 수 있는 엄밀한 벤치마크를 제공합니다.LLMs are increasingly applied to cybersecurity workflows, where they are expected to translate analysts' intent into tool invocations. However, existing evaluations focus on knowledge-based assessments or end-to-end agentic tasks, and do not directly measure LLMs' ability to generate execu

Reconstruct, Practice, Go Real: 체화된 에이전트를 위한 유도 자기 개선 프레임워크Reconstruct, Practice, Go Real: Guided Self-Improvement for Embodied Agents

다양한 작업에서 신뢰할 수 있는 로봇 역량을 구축하려면 스킬 개발 및 보상 설계에 막대한 노력이 필요합니다. 본 연구는 모델 가중치 업데이트 없이 로봇 실행 시스템을 자율적으로 개선하는 RPG 프레임워크를 제안합니다. 오프라인 데이터에서 조작 역량을 식별하고 시뮬레이션 연습 환경을 구축해 현실 적용 성능을 극대화합니다.Building reliable robot capabilities across diverse tasks requires substantial human effort to develop and maintain skills, design rewards, and integrate perception with control. We present Reconstruct, Practice, Go Real (RPG), a framework for autonomous improvement of robot execution systems withou

ScholarCatalyst: 새로운 연구의 영감이 되는 논문 검색을 위한 벤치마크ScholarCatalyst: A Benchmark for Retrieving Papers That Inspire New Research

AI 시스템이 미해결 문제를 해결하기 시작했음에도, 연구자들은 방대한 문헌 속에서 새 연구 문제에 필요한 핵심 아이디어를 포착하는 직관에서 여전히 앞서 있습니다. ScholarCatalyst는 실제 프로젝트에 기여한 이전 연구와의 연결고리를 확장 가능한 파이프라인으로 구축하여, 연구 영감을 제공하는 논문 검색 능력을 평가하는 벤치마크를 제시합니다.What makes great scientists great? Even as AI systems start to make progress on open problems, scientists remain far ahead of them at sensing which prior idea, buried in an ever-growing archive of research, a new problem needs. To study this skill, we draw on researchers who know firsthand which ear

SILSA: 위상 보존 고해상도 3D 생성을 위한 슬라이딩 윈도우 슬라이스 잠재 표현SILSA: Sliding-Window Slice Latents for Topology-Preserving High-Resolution 3D Generation

고해상도 3D 생성은 활성 구조를 먼저 예측한 뒤 국소 기하학을 합성하는 복셀 잠재 표현 및 다단계 파이프라인에 점점 더 의존하고 있습니다. 이러한 방식은 효과적이지만, 연속적인 표면을 수많은 로컬 토큰으로 파편화하여 생성 비용을 증가시키고 얇거나 복잡하게 연결된 형상의 위상학적 일관성을 약화시키는 경우가 많습니다. 본 연구에서는 컴팩트한 슬라이딩 윈도우 슬라이스 잠재 표현으로 형상을 표현하는 위상 인식 3D 생성 프레임워크인 SILSA를 소개합니다.High-resolution 3D generation increasingly relies on voxel latents and multi-stage pipelines that first predict active structure and then synthesize local geometry. While effective, this design fragments continuous surfaces into many local tokens, inflates generation cost, and often weakens topologi

VISTA: 대화형 환경에서의 추론을 위한 시각 하네스VISTA: A Visual Harness for Reasoning in an Interactive World

멀티모달 모델은 강력한 추론 능력을 갖추고 있으며, 적절한 하네스를 통해 다양한 대화형 환경에서 과제를 해결하는 잠재력을 끌어낼 수 있음을 보여줍니다. 범용 멀티모달 모델에 장기적(long-horizon) 시각 능력을 부여하는 시각 하네스 VISTA를 소개합니다. VISTA는 모델이 시각적 관측을 통해 환경을 직접 인식할 수 있도록 하며, 과거 관측을 원본 형태 그대로 보존하는 무손실 시각 메모리를 유지하여 모델이 이를 능동적으로 검색할 수 있도록 지원합니다.We show that multimodal models possess strong reasoning abilities and that an appropriate harness can unlock their potential to solve tasks across diverse interactive environments. We introduce VISTA, a visual harness that gives a general-purpose multimodal model long-horizon vision. VISTA allows th

임베딩 예측을 통한 이미지 생성 성능 향상Embedding Prediction Helps Image Generation

확산 트랜스포머(Diffusion Transformer)에서는 클래스 레이블이나 텍스트 프롬프트가 한 번 임베딩된 뒤 매 디노이징 단계마다 동일한 조건으로 재사용됩니다. 본 연구는 예측된 임베딩이 대신 이러한 조건 역할을 할 수 있는지 탐구합니다. 차세대 임베딩 예측 자기회귀(NEPA)는 시퀀스 내 다음 연속 임베딩을 예측하도록 트랜스포머를 훈련합니다. 생성 과정에서 깨끗한 이미지는 노이즈가 있는 이미지 뒤에 위치하므로, 해당 임베딩은 조건과 노이즈 이미지 다음의 임베딩이 됩니다.In diffusion transformers, a class label or a text prompt is embedded once, and the same condition is reused at every denoising step. We ask whether predicted embeddings can serve as this condition instead. Next-Embedding Predictive Autoregression (NEPA) trains a Transformer to predict the next cont

TACO: LLM 파인튜닝을 위한 3진수 절댓값 최대 열 단위 원-희소 옵티마이저TACO: Ternary Absolute-max Column-wise One-sparse Optimizer for LLM Fine-Tuning

거대 언어 모델(LLM)의 풀 파라미터 파인튜닝은 상당한 옵티마이저 상태 메모리 오버헤드를 발생시켜 최신 GPU에 올릴 수 있는 모델 크기를 제한합니다. 기존 접근법은 옵티마이저 상태를 압축하거나 1차 그래디언트를 포기하거나 밀집 상태를 유지한 채 업데이트 기하구조를 변경합니다. 최근 도입된 Muon 옵티마이저는 행렬 단위 업데이트로 메모리를 줄이지만, AdamW와 기하구조가 달라 AdamW 파인튜닝 시 성능 저하를 초래할 수 있습니다.Full-parameter fine-tuning of large language models (LLMs) incurs substantial optimizer state memory overhead, limiting the model sizes that fit on modern GPUs. Existing approaches either compress optimizer state, abandon first-order gradients, or change the update geometry while retaining dense sta

그래프 상의 비용 증강 슈뢰딩거 브릿지는 정확히 풀린다: 파인만-카츠 틸트가 학습된 제어를 대체Cost-augmented Schrödinger bridges on graphs are exactly solvable: a Feynman-Kac tilt replaces learned control

그래프 상의 일반화된 슈뢰딩거 브릿지는 방문한 상태에 비용을 부과하면서 두 분포 간에 질량을 이동시킵니다. 기존에는 시간차 페널티를 통해 비용을 복원하는 제어된 연속시간 마르코프 연쇄의 전이율을 학습하는 방식으로 접근했습니다. 상태 비용은 파인만-카츠(Feynman-Kac) 틸트로서 기준 과정에 통합될 수 있습니다. 이를 통해 비용 증강 브릿지는 틸트된 기준에 대한 일반 브릿지가 되며 페널티가 불필요해져, 교대 방식으로 정확하게 계산할 수 있습니다.The generalized Schrödinger bridge on a graph moves mass between two distributions while charging a cost for the states visited. It has been approached by learning the rates of a controlled continuous-time Markov chain, with a temporal-difference penalty that restores the cost. A state cost folds in

결여된 원시 개념: 대형 언어 모델의 수학적 추론 진단 및 복구The Missing Primitive: Diagnosing and Repairing Mathematical Reasoning in Large Language Models

대형 언어 모델(LLM)은 최첨단 수학 문제에서 놀라운 능력을 보여주었지만, 그 해결 과정의 기저에 있는 구조적 수학 이해를 갖추고 있는지는 불분명합니다. 본 논문에서는 LLM의 수학적 이해를 체계적으로 연구하기 위한 첫걸음으로, 고유한 역량을 진단하는 것부터 이러한 발견을 사후 학습(post-training) 개선에 활용하는 것까지 다룹니다. 먼저 구조적 수학 이해를 검증하기 위한 '수학적 원시 개념(Mathematical Primitive)'을 도입합니다.While Large Language Models (LLMs) have demonstrated striking capabilities on frontier mathematical problems, it remains unclear whether they possess the structural mathematical understanding underlying their solutions. In this paper, we take a first step toward systematically studying mathematical

방향을 신뢰하고 보폭을 탐색하라: LLM 파인튜닝을 위한 0차 및 1차 결합 최적화 기법Trust the Direction, Search the Step: Zero-and-First-Order Methods for LLM Fine-Tuning

스텝 크기(보폭) 결정은 대규모 신경망 최적화의 핵심 과제로 남아 있습니다. 보수적인 보폭은 수렴을 늦추고, 공격적인 보폭은 수렴을 불안정하게 만듭니다. 본 연구는 0차 및 1차 최적화(ZFO)를 결합하여 방향 선택과 스텝 크기를 분리하는 경량 프레임워크를 제안합니다. ZFO는 신뢰할 수 있는 1차 옵티마이저를 사용해 방향을 결정하고, 이 1차원 부분 공간 내에서만 0차 평가를 수행하여 이동 거리를 최적화합니다.Step-size selection remains a central challenge in large-scale neural network optimization; conservative steps slow convergence, while aggressive steps can destabilize it. We combine \textbf{Z}ero-and-\textbf{F}irst-\textbf{O}rder optimization~(ZFO) and propose a lightweight framework that decouples

희소 오토인코더 피처 강화를 통한 내재적 무질서 단백질 영역(IDR)의 생성 모델링Generative modeling of intrinsically disordered protein regions by reinforcing sparse autoencoder features

내재적 무질서 단백질 영역(IDR)은 전사 조절, 신호 전달, 세포 내 위치 결정 등 세포 과정에서 핵심 역할을 하지만 기능적 설계는 여전히 난제로 남아 있습니다. 구조 기반 설계 방법은 IDR에 쉽게 적용되지 않으며, 기존 단백질 언어 모델은 전체 길이 시퀀스로 훈련되어 접힌 도메인에 편향된 사전 분포를 학습합니다. 본 논문에서는 이를 해결하기 위해 훈련된 자기회귀 단백질 언어 모델 IDiom을 제시합니다.Intrinsically disordered protein regions (IDRs) play central roles in cellular processes such as transcriptional regulation, signal transduction, and subcellular localization, yet their functional design remains challenging. Structure-based design methods do not readily apply to IDRs, and existing p

모든 절제는 하나의 투여량이다: 카운터웨이트와 자가 복구의 겉모습Every Ablation Is a Dose: Counterweights and the Semblance of Self-Repair

언어 모델의 특정 구성 요소를 절제(ablation)하면 다른 구성 요소들이 적응하여 이를 보상하는 것처럼 보이는 현상이 자주 관찰됩니다. 자가 복구(self-repair)로 불리는 이 현상은 반복적으로 확인되었으나 그 메커니즘은 불분명했습니다. 본 연구는 자가 복구가 임의적인 현상이 아니라 절제 이전부터 이미 존재하던 이득(gain)이라는 단일 원인으로 설명될 수 있다고 주장하며, 인과적으로 중요한 구성 요소에 대한 개입을 좌표축 상의 한 지점으로 모델링합니다.Ablate a component of a language model, and other components often appear to adjust and compensate. This phenomenon, termed self-repair, has been observed repeatedly, but its mechanism remains unclear. The most systematic study to date concluded that self-repair is noisy and unlikely to have a singl

AutoCompact: 장기 코딩 에이전트의 컨텍스트 압축 시점 학습AutoCompact: Learning When to Compact Context in Long-Horizon Coding Agents

코딩 에이전트는 코드 검사, 검색, 수정, 테스트로 이어지는 긴 궤적을 통해 저장소 수준의 소프트웨어 엔지니어링 작업을 해결합니다. 작업이 진행됨에 따라 초기 탐색 정보는 노후화되므로, 컨텍스트 관리는 오버플로 방지를 넘어 에이전트가 언제 압축할지, 어떤 작업 상태를 보존할지, 그리고 어떻게 작업을 이어갈지 결정해야 합니다. 본 연구에서는 코딩 에이전트가 이러한 결정을 정책의 일부로 내릴 수 있도록 학습시키는 AutoCompact를 소개합니다.Coding agents solve repository-level software engineering tasks through long trajectories of code inspection, search, editing, and testing. As a task progresses, earlier exploration becomes stale, so managing context is more than avoiding overflow: an agent must decide when to compact, what working

지식 접근에서 출처 학습으로: 출처 특화 역량 개발From Knowledge Access to Source Learning: Developing Source-Specific Competence

대형 언어 모델(LLM) 에이전트는 일련의 지식 집약적 작업을 해결하기 위해 영구적인 외부 출처에 점점 더 의존하고 있습니다. 기존 방식은 출처 콘텐츠의 접근 및 구조화 방식을 개선하고 이전 상호작용에서 재사용 가능한 지식을 보존하지만, 동일한 출처의 반복 사용을 단순한 반복 접근으로 취급할 뿐 해당 출처에 대한 이해를 점진적으로 높이는 기회로 활용하지는 못합니다. 본 연구는 재사용 가능한 출처 특화 역량을 개발하는 '출처 학습(source learning)'을 다룹니다.Large language model (LLM) agents increasingly rely on persistent external sources to solve sequences of knowledge-intensive tasks. Existing methods improve how source content is accessed and organized, while agent-memory systems preserve reusable knowledge from prior interactions, but repeated use

키워드 기반 벤치마크의 허점: 소형 언어 모델의 도구 사용 검증을 위한 저비용 진단 사다리Keyword Harnesses Fail Open: A Cheap Diagnostic Ladder for Tool-Use Claims in Small Language Models

키워드 매칭 기반 벤치마크는 소형 모델이 실제로 수행하지 않은 도구 사용(Tool-Use)에 대해서도 점수를 부여하는 오류를 범할 수 있습니다. 본 연구에서는 동일한 아키텍처를 공유하는 스페인어 보안 특화 언어 모델 쌍에서 이러한 위양성(False Positive) 사례를 규명하고, 엄격하면서도 비용 효율적인 단계별 진단 체계를 제안합니다. 661.6M 파라미터 모델(코드/기술 텍스트 약 65%, 전용 SFT 미적용)과 1,109M 모델(웹 중심 다단계 커리큘럼, 6B 토큰 도구 SFT 적용)은 동일한 디코더, 토크나이저 및 특수 Keyword-matching benchmarks can credit small models for tool use they never perform. We document such a false positive in a matched-architecture pair of Spanish security language models and propose a ladder of strict, cheap diagnostics. A 661.6M parameter model (approx. 65% code/technical text; no d

샘플링을 결합한 미세조정: SFT는 생각보다 훨씬 뛰어납니다Finetuning with Sampling: SFT Learns Better Than You Think

프론티어 모델에 새로운 능력을 부여하는 것은 오랫동안 사후 학습(post-training)의 핵심 목표였으며, 주로 지도 미세조정(SFT)과 강화학습(RL)이 사용되어 왔습니다. 기존 통념에 따르면 RL은 기존 역량을 잃지 않으면서 새로운 작업에 대한 강력한 일반화를 가능하게 하는 반면, SFT는 취약한 일반화와 치명적 망각(catastrophic forgetting)을 겪기 쉬운 것으로 알려져 있습니다. 동시에 SFT는 오프폴리시(off-policy) 전문가 데이터로부터 학습할 수 있는 반면, RL은 성공적인 경로를 스스로 찾아내Introducing new capabilities to frontier models has long been the goal of posttraining, which predominantly employs supervised finetuning (SFT) and reinforcement learning (RL) to this end. Conventional wisdom dictates that RL enables strong generalization on new tasks without losing existing capabil

Argo-Bench: 엔터프라이즈급 대규모 워크플로우에서의 데이터 에이전트 평가Argo-Bench: Evaluating Data Agents on Enterprise-Scale Workflows

실제 기업의 데이터 사이언스 및 분석 워크플로우는 수십 개의 테이블에 걸친 추론, 통계 분석 수행, 그리고 그 결과를 기반으로 한 실행을 요구합니다. 기존의 Text-to-SQL 벤치마크는 쿼리 생성 능력만을 단독으로 평가하며, 정답 데이터셋에 오류가 잦다는 점도 지적되어 왔습니다. 또한 실제 기업 데이터 웨어하우스는 민감하여 공개하기 어렵기 때문에 기존 벤치마크들은 비즈니스 이벤트가 단일 테이블에 들어가는 공개 데이터셋을 기반으로 구축되었습니다. 이에 엔터프라이즈 환경을 반영한 평가 프레임워크인 Argo-Bench를 공개합니다..Real-world enterprise data science and analytics workflows require reasoning across dozens of tables, performing statistical analyses, and acting on the results. Established text-to-SQL benchmarks evaluate query generation alone, and audits have found their answer keys frequently wrong. Because real

AI든 슈퍼 인텔리전스든, 실제 유료 이용 소비자는 2%에 불과Call it AI, call it Super Intelligence, only 2% of consumers are buying it

이번 주 백악관은 저커버그, 베조스, 머스크, 앤트로픽의 다리오 아모데이 등 주요 빅테크 CEO들을 소집해 도널드 트럼프 대통령이 '도덕적 구속력'이 있다고 칭한 AI 안전 서약에 서명하도록 했습니다. 트럼프 대통령은 AI의 명칭을 '슈퍼 인텔리전스(초지능)'로 공식 재정의하는 행정명령에도 서명했으며, 메타와 오픈AI는 제품의 친근함을 강조하고 있지만 대규모 수익화에는 여전히 의문이 남습니다.This week, the White House got nearly every major tech CEO in one room — Zuckerberg, Bezos, Musk, and Anthropic’s Dario Amodei among them — to sign an AI safety pledge that President Donald Trump called “morally binding.” Trump 

백악관에 따르면 이제 AI가 아니라 '슈퍼 인텔리전스(초지능)'입니다It’s not AI anymore, it’s ‘super intelligence’ (according to the White House)

이번 주 백악관은 저커버그, 베조스, 머스크, 앤트로픽의 다리오 아모데이 등 주요 빅테크 CEO들을 한자리에 모아 도널드 트럼프 대통령이 '도덕적 구속력'이 있다고 밝힌 AI 안전 서약을 맺었습니다. 또한 트럼프 대통령은 AI를 '슈퍼 인텔리전스'로 공식 리브랜딩하는 행정명령에 서명했습니다.This week, the White House got nearly every major tech CEO in one room — Zuckerberg, Bezos, Musk, and Anthropic’s Dario Amodei among them — to sign an AI safety pledge that President Donald Trump called “morally binding.” Trump 

미 법원, 구글 'AI Overviews' 대상 반독점 소송 기각Judge dismisses antitrust lawsuits over Google’s AI Overviews

체그(Chegg)와 펜스케 미디어(PMC)가 구글의 AI 검색 기능으로 웹 트래픽을 빼앗겼다며 제기한 반독점 소송을 연방 판사가 기각했습니다. 담당 판사는 판결문에서 구글의 손을 들어주었습니다.A federal judge has dismissed a pair of antitrust lawsuits filed by Chegg and Rolling Stone parent company Penske Media Corporation, which accused Google of driving away web traffic with its AI-powered search features, as reported earlier by Reuters. US District Judge Amit Mehta takes Google's

내인적 정렬(Endogenous Alignment)에는 상호 의존성이 필요하다Endogenous Alignment Requires Dependence

인간이 자녀를 사회화(정렬)하는 데는 강화학습보다 모방학습이 더 중요하게 작용한다는 피드백을 바탕으로, AI 정렬에서 모방 학습의 근본적 가치와 의존성 개념의 중요성을 고찰합니다.My post on endogenous alignment got several excellent comments. Among them, one from Karl Krueger argued that imitation learning is more important for how humans align their children than reinforcement learning. Teasing out which is more important seems hard, but I agree I was wrong to ignore the im

Import AI 474: 플라톤적 마인드스페이스, 우주 속 TPU, 지푸(Zhipu)의 외부 RSI 루프 개시Import AI 474: Platonic mindspace; TPUs in space; Zhipu starts an outer RSI loop

LLM의 한계를 뛰어넘는 지점은 어디인가에 대한 고찰과 우주 환경의 TPU 배치, 지푸(Zhipu)의 자기 개선(RSI) 루프 도입 등 최신 AI 연구 동향을 전달합니다.Where do you exceed the capabilities of an LLM?

AI 뉴스: Dots, GPT-6.1 Sol, Sonnet 5.5, Gemini 4 및 놓쳐선 안 될 모든 소식AI News: Dots, GPT-6.1 Sol, Sonnet 5.5, Gemini 4, and everything you need to know

이번 주 놓쳤을 법한 주요 AI 뉴스를 정리해 드립니다. Optimizely의 Virtual Teammates가 제공하는 자동화 기능과 최신 AI 툴 및 뉴스레터 소식을 확인해 보세요.Here's the AI News you probably missed this week. See what Optimizely’s Virtual Teammates can automate for you at https://optimizely.com/mattwolfe Discover More: 🛠️ Explore AI Tools & News: https://futuretools.io/ 📰 Weekly Newsletter: https://futuretools.io/newsletter Socials: ❌ Twiter/X: h

실질적인 수익 창출을 가능하게 할 단 하나의 OpenAI 발표The one OpenAI announcement that can actually make you money...

오픈 가중치 버전의 Jev 모델과 함께, OpenAI Dev Day 2026에서 공개된 핵심 발표 내용과 개발자가 알아야 할 모든 주요 소식을 정리해 드립니다.Try the faster, open-weight version of Jev at https://fastino.ai/. Use code: FIRESHIPFIVE to get free credits. In this video we'll cover everything you missed at OpenAI Dev Day 2026. Let's dive in. #coding #programming Want more Fireship? 🗞️ Newsletter: https://bytes.dev 🧠 Courses: https:/