Viola AI Hub

Amp, OpenAI 모델을 통해 코딩을 넘어 다양한 업무로 AI 에이전트 영역 확장Amp puts AI agents to work beyond code with OpenAI models

Amp가 GPT-6 Astra, Ultrafast, GPT-Live-1 및 'Sign in with ChatGPT' 기능을 활용해 에이전트의 잠재력을 어떻게 한 단계 끌어올리는지 확인해 보세요.See how Amp pushes the frontier of what agents can do with GPT-6 Astra, Ultrafast, GPT-Live-1, and Sign in with ChatGPT.

센티넬원, 악성코드 분석 소요 시간을 수주일에서 수시간으로 대폭 단축SentinelOne cuts malware analysis from weeks to hours

센티넬원은 OpenAI Daybreak를 활용해 수주일이 걸리던 악성코드 분석 시간을 수시간 수준으로 줄이며 더 많은 보안 위협을 조사할 수 있는 여력을 확보했습니다.With OpenAI Daybreak, SentinelOne cuts weeks of malware analysis to hours, creating capacity to investigate more threats.

서드 모멘트 리서치(Third Moment Research), 10,000개 에이전트를 36시간 이상 지속 구동하는 방법How Third Moment Research runs 10,000 agents for 36+ hours

이 AI 연구소는 사이버 보안용 GPT-6 Astra와 GPT-6.1 Sol, Codex, Daybreak를 활용해 며칠 동안 집중력을 유지하고 사용할수록 성능이 향상되는 에이전트를 구축하고 있습니다.With GPT-6 Astra and GPT-6.1 Sol, Codex, and Daybreak for cybersecurity, this AI lab builds agents that focus for days and improve with use.

블록(Block), OpenAI 기술 기반의 AI 보안 시스템 구축 사례How Block is building AI-powered security with OpenAI technology

블록은 OpenAI와 협력해 AI 기반 보안 체계를 구축하고 있습니다. 보안팀은 위협을 훨씬 더 빠르게 조사하고 단 몇 분 만에 패치 방안을 제시하고 있습니다.Block is building AI-powered security with OpenAI. Its security team investigates threats faster and proposes patches in minutes.

EU의 차세대 AI 챕터, '에이전틱 AI'가 주도한다The EU’s next chapter in AI is agentic

새로운 분석에 따르면 EU 내 대기업과 중견·중소기업 전반에서 에이전틱 AI 도입이 확산되고 있으며, 심층적인 활용을 통해 더 큰 부가가치를 창출할 수 있는 영역이 주목받고 있습니다.New analysis shows how agentic AI adoption is growing across EU enterprises and small businesses—and where deeper use could unlock more value.

구글 딥마인드와 싱가포르 정부, 사기 탐지용 파인튜닝 AI 모델 공동 개발Google DeepMind and Singapore Government collaborate to build fine-tuned AI model for scam detection

구글 딥마인드와 싱가포르 정부기술청(GovTech)이 협력하여, 외부 클라우드 데이터 유출 없이 개인 채팅 내 사기 시도를 기기 내부에서 실시간 차단하는 경량 온디바이스 Gemma 파인튜닝 모델을 개발했습니다.Learn how Google DeepMind and GovTech Singapore uses lightweight on-device Gemma models to intercept conversational scams in private chats with zero cloud data egress.

2026년 미국 중간선거 대비 안전 조치Preparing for the 2026 US midterms

올해 초 발표한 선거 보호 조치에 이어, 2026년 미국 중간선거를 앞두고 안전망과 보호 가이드라인을 지속적으로 강화해 온 세부 내용을 공유합니다.Earlier this year, we shared an update on our election safeguards. Here, we outline how we’ve continued to strengthen these safeguards ahead of this year’s US midterms.

싱가포르 지사 설립 및 정부 업무협약(MOU) 체결Singapore office and government MOU

Anthropic이 싱가포르에 아시아·태평양 지역 5번째 지사를 설립하고, AI 안전성, 평가 및 책임 있는 도입을 위해 싱가포르 정부와 업무협약(MOU)을 체결했습니다.Anthropic opens its fifth Asia-Pacific office in Singapore and signs an MOU with the government on AI safety, evaluation, and responsible adoption.

Grok Voice 3.0 공개Introducing Grok Voice 3.0

세계 최고 수준의 지능형 음성 AI 모델을 소개합니다.The world’s most intelligent voice model.

힉스필드(Higgsfield), AI 영상 생성 길이를 1분에서 10분 이상으로 확장Higgsfield takes AI video from 1 minute to over 10

힉스필드는 GPT-6 Astra를 통해 크리에이터들에게 더 긴 영상 제작 기능을 제공하고, GPT-Image-2.5로 정밀한 시각적 연출을 구현하며, GPT-Live를 통해 음성 기반 영화 제작의 길을 열고 있습니다.Higgsfield brings creators longer videos with GPT-6 Astra, precise visuals with GPT-Image-2.5, and a path to voice filmmaking with GPT-Live.

Gemini 4 Argon: 가장 까다로운 난제를 해결하기 위해 설계된 모델Gemini 4 Argon: Built to solve your hardest problems

추후 공개 예정TBD

Gemini 4 Argon의 책임감 있고 안전한 개발 원칙Developing Gemini 4 Argon responsibly and safely

차세대 인공지능 모델 Gemini 4 Argon의 안전성 검증 및 책임감 있는 AI 개발 프레임워크와 안전 조치에 대한 발표입니다.

로보틱스를 위한 Gemini 4 ArgonGemini 4 Argon for Robotics

로봇 공학 및 피지컬 AI 시스템 제어를 위한 Gemini 4 Argon 모델의 적용 사례와 기술 사양을 다룹니다.

메타의 생성형 광고 모델(GEM): 프론티어 광고 AI를 위한 중앙 모델 및 컴퓨팅 엔진 확장Meta’s Generative Ads Model (GEM): Scaling the Central Model and Compute Engine for Frontier Ads AI

메타가 업계 최대 규모의 추천 시스템(RecSys) 파운데이션 모델인 GEM을 소개했습니다. LLM 기반 패러다임을 광고 추천 엔진에 도입해 성능을 비약적으로 끌어올렸으며, 차세대 하드웨어와 전사 광고 생태계 전반으로 인프라를 확장해 나갈 계획입니다.Last year, we introduced GEM, the industry’s largest recommendation system (RecSys) foundation model. GEM established Meta’s first LLM-inspired paradigm for ads recommendation, driving major performance gains. Building on this foundation, our next goal is to further scale both compute and

통합 요금제 'The X Subscription' 출시Introducing The X Subscription

Grok, Grok Bot, Cursor, X Premium을 하나의 통합 플랜으로 이용할 수 있는 새로운 구독 서비스를 선보입니다.Grok, Grok Bot, Cursor, and X Premium, all on one plan.

Aidlc: AI 코딩 에이전트를 위한 적응형 워크플로 제어 규칙Aidlc: Adaptive workflow steering rules for AI coding agents

AI 주도 수명 주기(AI-DLC) 기반 AI 코딩 에이전트용 적응형 워크플로 제어 규칙 - awslabs/aidlc-workflowsAI-Driven Life Cycle (AI-DLC) adaptive workflow steering rules for AI coding agents - awslabs/aidlc-workflows

아마존 산하 Bee, 75달러부터 시작하는 신형 개인용 AI 기기 2종 출시Amazon’s Bee launches two new personal AI devices, starting at $75

아마존에 인수된 Bee가 인수 후 첫 신규 AI 기기를 선보였습니다. 업그레이드된 웨어러블과 스마트폰에 부착 가능한 신용카드 크기의 레코더로 구성되었으며, 대화 요약, 할 일 목록 생성, Alexa 및 아마존 쇼핑 연동 기능을 제공합니다. 가격은 74.99달러부터 시작합니다.Amazon-owned Bee has launched its first new AI devices since its acquisition, including an updated wearable and a credit-card-sized recorder that attaches to smartphones. The devices can summarize conversations, create to-do lists, and integrate with Alexa and Amazon shopping, with prices starting a

리커시브 인텔리전스, 연산 능력 부족 위기 해결 위해 AI 설계 칩에 승부수Ricursive Intelligence is betting on AI-designed chips to help solve the compute crisis

창업자들은 칩 설계 프로세스를 자동화하고 가속화하는 것을 목표로, 스스로 칩을 설계하고 반복 학습을 통해 후속 설계를 개선하는 AI를 개발 중인 스타트업의 비전을 상세히 밝혔습니다.The founders detailed how their startup is developing AI that can design chips, learn from each iteration, and improve subsequent designs, all with the goal of automating and accelerating the chip design process.

구데아, SNS 위기가 폭발하기 전 AI로 선제 예방 지원Gudea leverages AI to help organizations prevent social media crises before they erupt

매일 전 세계 소셜 미디어와 웹사이트에서는 수많은 대화가 오갑니다. AI 생성 가짜뉴스, 혐오 표현, 유해한 루머 등 사소해 보이는 게시물 하나가 걷잡을 수 없는 대형 공론화로 번질 수 있습니다. 온라인 루머 확산 추적 기업이자 스스로를 '인터넷의 폭풍 추적기'라 칭하는 구데아(Gudea)는 위기 선제 대응 솔루션을 제공합니다.Every day, conversations unfold across social media and websites around the world. A seemingly insignificant post—whether it involves AI-generated misinformation, hate speech, or a damaging rumor—can quickly snowball into a much larger public controversy. Gudea, a company that tracks how stories and

상시 청취형 아마존 Bee 웨어러블, 이제 상품 구매까지 지원Amazon’s always-listening Bee wearable can now help you buy stuff

지난해 아마존은 모든 대화를 요약해 주는 50달러짜리 상시 청취 AI 웨어러블을 개발한 스타트업 Bee를 인수했습니다. 오늘 아마존은 새로운 Bee 기기 2종과 전용 구독 서비스를 공개했습니다. 첫 번째 제품은 오리지널 기기를 업그레이드한 74.99달러의 Bee Frontier입니다.Last year, Amazon bought Bee, a relatively unknown startup with a $50 always-listening AI wearable that summarized every conversation you had. Today, the e-commerce giant is announcing two new Bee devices - and a new subscription to go with them. First is the $74.99 Bee Frontier, an updated version

귀여운 로봇 장난감에 담긴 비밀, 중국 서버에 저장되어 해킹 위협 노출Your secrets aren’t safe with this cute robot toy — they’re on Chinese servers ready to be hacked

사용자의 기분에 맞춰 만화 같은 표정을 바꾸는 마시멜로 모양의 귀여운 로봇 디지털 펫이 출시되었습니다. 하지만 와이파이(Wi-Fi)를 통해 '에일리코(Eiliko)'와 대화할 경우 데이터가 중국으로 전송됩니다. 이 AI 컴패니언은 사용자가 말하는 거의 모든 내용을 중국 서버에 저장할 수 있어 보안 문제가 제기되고 있습니다.There's a new digital pet in town - a cute little marshmallow of a robot that can change its cartoony expressions to match your mood. But if you or your kids talk to "Eiliko" over Wi-Fi, it'll phone home to China. Its AI companion can store literally everything you tell it on Chi

전문가들 "최근 보고된 AI 해킹 사건은 봉쇄 및 모니터링 실패 탓"Containment and monitoring failures are to blame for AI hacking reports: experts

사이버 보안 전문가들은 최근 불안감을 자아낸 해킹 보고의 원인이 자의식을 가진 에이전트 때문이 아니라 AI 랩의 통제·격리 및 모니터링 실패에 있다고 밝혔습니다. CISO는 보안 예방책으로 AI 벤더를 철저히 검증하고 기본적인 보안 조치를 강화해야 합니다.Cyber experts say AI labs’ containment and monitoring failures — not agents with minds of their own — are to blame for recent alarming hacking reports. CISOs should vet their AI vendors and tighten security basics as safeguards.

은행권, 최근 인수한 AI 데이터센터 부채 매각 추진Banks are now trying to offload the AI data center debt they just underwrote

신용부도스왑(CDS)이 급등하고 채권 주문서가 얇아지면서 JP모건과 MUFG를 포함한 주요 은행들이 오라클과 연계된 AI 데이터센터 채권 부채를 시장에 매각 처분하려 하고 있습니다.Banks including JPMorgan and MUFG are shopping AI data center debt tied to Oracle as credit default swaps spike and bond order books thin out.

TV4, AI 에이전트의 편집본 삭제 사고로 프로그램 방영 연기TV4 postpones show after AI agent erases edited material

TV4의 리얼리티 쇼 'The Challenge' 신규 시즌이 기술적 결함으로 인해 방영이 연기되었습니다.The new season of TV4's reality show “The Challenge” has been postponed due to a technical failure

앤트로픽, 소형 AI 모델의 IoT 기기를 통한 자가 복제 위험 경고Anthropic warns small AI models could self-replicate through IoT devices

앤트로픽(Anthropic)은 소형 모델 기반의 자가 복제체가 차세대 컴퓨터 웜 바이러스로 변질되어 사물인터넷(IoT) 기기로 확산될 위험이 있다고 경고했습니다."Small weight-based replicators" could usher in a new generation of computer worms.

칩에서 전력망까지, AI 전반의 효율성을 높이다Making AI more efficient, from the chip to the power grid

반도체 칩 설계부터 전력망 인프라에 이르기까지 AI 생태계 전반의 효율성을 개선하기 위한 접근법을 다룹니다.The post Making AI more efficient, from the chip to the power grid appeared first on Source.

Gemini 4 Argon 발표Gemini 4 Argon

해커 뉴스 (포인트 1451점, 댓글 1031개)Hacker News (1451 points, 1031 comments)

오픈AI의 AI 에이전트 플랫폼, 앤트로픽 대비 2배 많은 기업이 채택OpenAI's AI agent platform is used by twice as many companies as Anthropic's, new VentureBeat survey finds

벤처비트 인텔리전스(VentureBeat Intelligence)의 에이전트 오케스트레이션 설문조사에 따르면, 오픈AI의 에이전트 플랫폼을 사용하는 기업 수가 앤트로픽보다 2배 많은 것으로 나타났습니다. 램프(Ramp) 데이터 등 일부 지표에서는 앤트로픽의 유료 고객 수가 앞서기도 했으나 플랫폼 점유율에서는 오픈AI가 우위를 점하고 있습니다.Twice as many companies use OpenAI's agent orchestration platform as Anthropic's, VentureBeat Intelligence found in its September survey on agent orchestration. OpenAI holds that lead even though Anthropic may lead OpenAI on other important indicators. For example, Ramp, the corporate card

폐업 스타트업의 데이터를 구매해 모델 학습에 나선 AI 연구소들AI labs are buying data from dead startups to train their models

올해 암호화폐 스타트업을 정리하던 킬런 미스켈은 익명 사용자 기반의 초기 스타트업 데이터가 가치 있을 것이라 생각지 못했으나, 코드베이스 판매로 약 2만 5천 달러를 벌어들였습니다. AI 연구소들이 모델 학습용 데이터 확보를 위해 폐업 스타트업의 디지털 자산 매입에 나서고 있습니다.When Keelan Miskell began winding down his crypto startup this year, he didn’t think its data was worth much: the users were anonymous, the company just a few years old. But he’s since turned the firm’s digital archives into real money. He’s netted roughly $25,000 for his code base and a still-pendi

QGIS, AI 생성 기여에 대한 모라토리엄(일시 유예) 발효QGIS enacts moratorium on AI contributions

https://lists.osgeo.org/pipermail/qgis-developer/2026-September/068576.html 에서 후속 논의 진행 중입니다. 이번 조치로 AI 관련 정책이 엄격한 '허용 불가(NOT ALLOWED)' 정책으로 공식 변경되었습니다.Followup discussion at https://lists.osgeo.org/pipermail/qgis-developer/2026-September/068576.html. This formally changes the AI policy to a strict "NOT ALLOWED" policy.

HiRO-ACEv2: 훨씬 적은 비용으로 3km 해상도의 극한 날씨 시뮬레이션 구현HiRO-ACEv2: Simulating extreme weather at 3 km resolution for a fraction of the cost

Tree Appreciator (나무 감상자)Tree Appreciator

도구: Tree Appreciator. Claude를 활용한 또 다른 게임 실험입니다. 이번에는 Claude 아이폰 기본 앱(Claude Code 모드가 아닌 일반 채팅 모드)을 사용해 Claude Opus 5.5 Max에 'Tree appreciator라는 Three.js 게임을 만들어줘. 알고리즘으로 생성된 두 그루의 나무를 보여주고 그 차이를 감상하는 메커니즘을 가진 게임이야. 재미있고 아름답게 만들 수 있도록 깊이 고민해줘'라고 프롬프트를 입력했습니다. 최근 발표를 생각하면 다소 쑥스럽지만, Opus 5.5Tool: Tree Appreciator Another game experiment with Claude. This one used the default Claude iPhone app (chat mode, not Claude Code mode), where I prompted Claude Opus 5.5 Max with: Build a three js game called "Tree appreciator" - it shows you two algorithmically generated trees and the g

게임 대량 디컴파일에 나선 AI, 놀라움과 두려움의 공존AI is mass decompiling games. That's both awesome and scary.

AI가 게임을 대량으로 디컴파일하고 있습니다. 이는 놀라우면서도 한편으로는 두렵습니다. 인디 게임 개발자 Popcar는 기존 게임을 AI로 역공학·디컴파일하는 최근의 흐름에 대해 이야기합니다. 이를 통해 서로 다른 게임을 기발하게 결합하거나, 고전 게임을 최신 하드웨어(주로 WebAssembly 기반 브라우저 환경)에서 구동하는 게임 보존 프로젝트가 활성화되고 있습니다. 이 글은 이러한 변화의 명암을 잘 짚어냅니다: 대부분의 사람들은 이미 무서운 면을 체감하고 있습니다. 만약 AI가...AI is mass decompiling games. That's both awesome and scary. Indie game developer Popcar talks about the recent wave of AI-powered decompilation of existing games, enabling weird mashups between existing games, and producing a boom in game preservation projects to get old games working on n

Anthropic의 소스 제어 시스템 재설계 이야기Redesigning source control at Anthropic

Anthropic의 소스 제어 시스템 재설계. 지난 6개월간 코드 변경 속도가 폭발적으로 증가함에 따라 Git을 대체할 자체 커스텀 버전을 구축하게 된 배경과 과정을 다룬 Anthropic의 흥미로운 글입니다. 2026년 5월 기준 Anthropic의 일일 평균 코드 변경 병합 건수는 약 2,500건이었으나, 9월에는 하루 30,000건을 넘어섰습니다. 해당 글에는 이러한 변화를 보여주는 차트가 포함되어 있으며, Claude를 이용해 각 공개 릴리스 시점을 마커로 추가하도록 차트 코드를 수정하기도 했습니다.Redesigning source control at Anthropic Interesting piece from Anthropic describing why and how they built their own custom alternative to Git, based on the dramatic increase in rate of changes to their code after the past six months. In May 2026, Anthropic averaged around 2,500 code changes merged

GitHub의 시크릿 탐지 모델: 오탐은 줄이고 탐지율은 대폭 향상GitHub’s model for secret detection: Finding more secrets with less noise

GitHub이 문맥 인식 기반의 시크릿 분류 모델을 도입해 탐지 품질을 개선했습니다. 가중 승인율을 11.5% 높이는 동시에 스캔 소요 시간 중앙값을 86% 단축했습니다.GitHub’s context-aware secret classifier improves detection quality, raises weighted acceptance by 11.5%, and reduces median scan execution time by 86%. The post GitHub’s model for secret detection: Finding more secrets with less noise appeared first on The GitHub Blog.

확산 모델을 통한 휴머노이드 정책 신경 가중치 모델링 및 이해Modeling and Understanding Neural Weights of Humanoid Policies with Diffusion

로봇 학습 분야의 최근 발전은 휴머노이드 제어의 급격한 진전을 이끌며 현실 세계에서 점점 더 민첩한 동작을 구현할 수 있게 했습니다. 그러나 휴머노이드 제어 네트워크는 대체로 전통적인 훈련 절차를 통해 학습되며, 학습된 가중치 분포를 직접 모델링하고 가중치 공간에서 기능적 네트워크를 생성하는 연구는 비교적 드물었습니다. 본 논문에서는 고성능 휴머노이드 제어 네트워크를 생성할 수 있는지 탐구합니다.Recent advances in robot learning have driven rapid progress in humanoid control, enabling increasingly agile behaviors in the real world. However, humanoid control networks are typically obtained through conventional training procedures, while comparatively little attention has been given to direct

희소한 인간 피드백을 활용한 실제 모바일 조작용 계층적 잔차 정책 학습Hierarchical Residual Policy Learning for Real-World Mobile Manipulation with Sparse Human Guidance

모바일 조작(MoMa)은 자율 로봇 시스템의 핵심 축이지만, 고차원 행동 공간과 이기종 모듈 간의 복잡한 결합으로 인해 실제 환경에서의 파인튜닝은 여전히 큰 난제입니다. 본 논문에서는 복잡한 MoMa 시스템을 실제 환경에서 안정적이고 샘플 효율적으로 미세조정할 수 있는 체계적 프레임워크인 HiRe-MoMa(계층적 잔차 모바일 조작)를 제안합니다. HiRe-MoMa는 고정된 정책을 미세조정하는 계층적 잔차 아키텍처를 핵심으로 채택합니다.Mobile Manipulation (MoMa) is a cornerstone of autonomous robotic systems, yet real-world fine-tuning remains a formidable challenge because of high-dimensional action spaces and intricate coupling between heterogeneous modules. In this paper, we propose HiRe-MoMa (Hierarchical Residual Mobile Manip

언어 에이전트를 위한 행동과 예측의 동시 진화Co-Evolving Acting and Forecasting for Language Agents

언어 에이전트 훈련은 장기 롤아웃의 높은 비용으로 인해 병목 현상을 겪지만, 표준 에이전트 강화학습(RL)은 최종 스칼라 보상만으로 학습하여 중간 단계의 지도 신호를 대부분 활용하지 못합니다. 선행 연구들은 단계별 성공 확률을 추정하는 가치 목표나 환경 반응에 맞추는 관측 목표를 통해 이 지도 신호를 활용하고자 했습니다. 그러나 두 방식 모두 구축하기 까다롭습니다.Training language agents is bottlenecked by the high cost of long-horizon rollouts, yet standard agentic reinforcement learning (RL) learns only from a terminal scalar reward, leaving the supervision in intermediate steps largely unused. Prior work exploits this supervision through value targets tha

트랜스포머의 숨겨진 탄력성: 상황에 맞춰 가변적으로 동작하는 모델Your Transformer Is Secretly Elastic

트랜스포머의 스케일업을 통해 광범위한 기능을 갖춘 모델들이 탄생하여 다양한 하드웨어와 가변적인 워크로드에 배포되고 있습니다. 하지만 모델 패밀리는 소수의 고정된 크기(예: S, B, L)만을 제공하므로 사용자는 하드웨어 및 지연 시간 제약에 맞춰 모델을 선택해야만 합니다. 본 연구에서는 사전 훈련된 트랜스포머를 재훈련 없이 단일 모델 내에서 연산 예산에 따라 유연하게 적응하도록 만드는 탄력화 기법을 소개합니다.Scaling up transformers has produced models with broad capabilities, deployed across heterogeneous hardware and fluctuating workloads. Yet, model families offer only a few fixed sizes (e.g., S, B, L), forcing users to commit to a model based on hardware and latency constraints. This rigidity is ofte

에이전트 시장에서 최고가 경매의 무정부 비용(Price of Anarchy)Price of Anarchy of First-Price Auctions in Agentic Markets

에이전트 시장은 서빙 시점에 AI 에이전트들이 사용자 프롬프트를 처리하기 위해 경쟁 입찰하는 분산형 시장입니다. 에이전트의 입찰가는 프롬프트 처리에 따른 예상 보상에서 추론 비용을 뺀 기대 가치를 기반으로 합니다. 최고 입찰자가 입찰가를 지불하고 프롬프트를 가져가는 최고가 경매(FPA)는 운영이 단순하고 투명하며 개별 역량에 대한 중앙 지식이 필요 없다는 점에서 이러한 시장에 자연스러운 프롬프트 할당 방식입니다.An agentic market is a decentralized serving-time market where AI agents bid to claim each user prompt. An agent's bid is based on its expected value for the prompt, which is the expectation of the reward for its response minus its inference costs. First-price auctions (FPAs), in which the high

연속체 어텐션(Continuum Attention)Continuum Attention

이산적인 Key 및 Value 조회를 연속적인 조각별 선형 메모리 곡선 적분으로 대체하는 인과적 트랜스포머 어텐션 연산자인 연속체 어텐션(Continuum Attention, CA)을 소개합니다. 각 쿼리는 곡선을 따라 지수 관련성 밀도를 유도합니다. 이 밀도와 보간된 값을 적분하면 토큰 경계 기여도를 포함하여 닫힌 형식(closed-form)의 지수 모멘트로부터 정확한 정규화 어텐션을 얻을 수 있습니다.We introduce Continuum Attention (CA), a causal Transformer attention operator that replaces discrete key and value lookup with integration over a continuous, piecewise linear memory curve. Each query induces an exponential relevance density along the curve. Integrating the density and interpolated

성긴 비정형 메시 기반 정상 편미분방정식 대리 모델을 위한 학습 가능한 호지-라플라시안 기반 Mixture of ExpertsLearnable Hodge-Laplacian Driven Mixture of Experts for Steady-PDE Surrogates on Coarse Unstructured Meshes

비정형 메시 위의 정상 상태 편미분방정식(PDE) 대리 모델에 대한 기존 접근 방식은 전체 해에 단일 혼합 메커니즘을 적용합니다. 본 논문에서는 서로 다른 스펙트럼 스케일에 집중하는 바닐라 트랜스포머 전문가들로 해를 분할하는 아키텍처를 제안합니다. 이 분할은 고주파 성분을 측정하는 피팅 계층 역할을 하는 이산 호지 라플라시안(Hodge Laplacian)을 통해 구축됩니다.Current approaches for steady partial differential equations surrogate models on unstructured meshes apply a single mixing mechanism to the whole solution. This paper proposes an architecture that partitions the solution among vanilla transformer experts, each focused on a different spectral scale.

테스트 시점 훈련을 통한 잠재 압축(Latent Compaction)Latent Compaction with Test-Time Training

긴 문맥은 키-값(KV) 캐시를 키워 텍스트 생성 중 메모리 사용량과 어텐션 비용을 증가시킵니다. 이러한 캐시를 압축할 때는 아직 주어지지 않은 질문에 대비해 정보를 보존해야 합니다. 본 연구에서는 테스트 시점 훈련(test-time training)을 통해 문서 특화 압축 캐시를 학습하는 **Latent Compaction**을 소개합니다. 캐시 항목은 재구성 중요도, 교사 어텐션, 키 공간 다양성을 기반으로 초기화됩니다.Long contexts enlarge key--value (KV) caches, increasing memory use and attention costs during generation. Compressing these caches must preserve information for unseen questions. We introduce **Latent Compaction**, which learns a compact document-specific cache through test-time training. We initia

Manacá-1B-Instruct-2: 네이티브 브라질-포르투갈어 LLM을 위한 재현 가능한 안전성 정렬Manacá-1B-Instruct-2: Reproducible Safety Alignment for a Native Brazilian-Portuguese LLM. Negative DPO Results, a Controlled Composition Scan, and a Silent Failure Mode of the LLM Judge

브라질 포르투갈어 오픈소스 언어 모델은 여전히 부족하며, 안전성 정렬이 이루어진 소수의 모델도 실패한 시도를 기록하거나 통계적 유의성을 검증하는 경우가 드뭅니다. 본 연구에서는 291,223개의 SFT 말뭉치를 바탕으로 Manacá-1B(1.72B 매개변수)의 2세대 사후 훈련 정렬 버전인 Manacá-1B-Instruct-2를 선보입니다. 아울러 DPO 적용 시 발생한 3건의 부정적 결과와 LLM 심사관의 침묵 실패 모드 등을 상세히 분석합니다.Brazilian Portuguese remains underserved by open-source language models, and the few that are safety-aligned rarely document what did not work or validate comparisons with statistical significance. We present Manacá-1B-Instruct-2, the second-generation post-training alignment of Manacá-1B (1.72B par

디스커버리의 확장을 위해 망각이 필요한 이유Scaling Discovery Requires Forgetting

LLM 에이전트를 활용한 연구 자동화는 다양한 분야에서 유망한 성과를 보여주고 있습니다. 반복적 개선과 평가 검증기를 통해 LLM 에이전트는 새로운 아이디어를 발견할 수 있습니다. 연구 확장을 위한 방법으로는 단일 에이전트의 반복 횟수 증가, 복수 에이전트 병렬 실행, 병렬 에이전트 간 소통 등이 있습니다. 그러나 에이전트에게 히스토리가 누적됨에 따라 세 가지 전략 모두 결국 정체기에 도달함을 발견했습니다.Automated research with LLM agents has shown promising results in various domains. Through iterative refinement and scored verifiers, LLM agents are capable of discovering new ideas. There are different ways to scale automated research: let one agent iterate for longer, run several agents in paralle

PerSo: 실제 설득 시나리오에서 LLM의 사회적 지능 다면성 탐구PerSo: Investigating Facets of LLMs' Social Intelligence in Real-World Persuasion Scenarios

대규모 언어 모델(LLM)의 사회적 지능을 이해하는 것은 인간-AI 상호작용 및 멀티 에이전트 환경 애플리케이션에서 점차 중요해지고 있습니다. 사회적 지능은 타인의 심리 상태를 추론하는 '인지 지능'과, 이러한 추론을 바탕으로 사회적 목표를 달성하기 위한 행동을 선택하는 '행동 지능'의 두 축으로 구성됩니다. 설득(Persuasion)은 이 두 측면이 동시에 작동하는 자연스러운 테스트베드를 제공합니다.Understanding the social intelligence of large language models (LLMs) is increasingly important for applications involving human-AI interaction and multi-agent environments. Social intelligence comprises two aspects: cognitive intelligence, the ability to infer others' mental states, and behavi

PrismaCoder: 세부 루브릭 합성을 통한 오픈 멀티모달 코드 인텔리전스의 한계 극복PrismaCoder: Pushing the Boundaries of Open Multimodal Code Intelligence through Decomposed Rubric Synthesis

멀티모달 코드 인텔리전스는 프로그램의 기호적 세계와 실행 결과로 생성되는 시각적 세계를 연결합니다. 차트, 웹페이지, 애니메이션, 반정형 문서 생성 요구가 증가함에 따라 이 역량에 대한 관심이 급증하고 있습니다. 최근 독점 모델들은 텍스트 설명이나 스크린샷만으로도 인터랙티브 아티팩트를 생성하며 크게 앞서나가고 있습니다. 그러나 이들의 데이터와 학습 방식은 비공개이며, 오픈 연구의 발전은 데이터의 양과 질로 인해 제한받고 있습니다.Multimodal code intelligence connects the symbolic world of programs with the visual world their execution creates. Interest in this capability is burgeoning, as models are increasingly asked to produce charts, webpages, animations, and semi-structured documents. Recently, proprietary models have pu

VASPO: 특권 가치 추정을 활용한 자체 증류 기법VASPO: Self-Distillation with Privileged Value Estimation

온폴리시 자체 증류는 특권 교사 모델을 통해 추론 모델에 조밀한 지도 신호를 제공합니다. 그러나 이러한 지도는 가이드 없는 학생 모델 연속 생성의 기대 보상보다는 국소 토큰 선호도를 반영합니다. 최근 연구들은 이 신호를 GRPO와 결합하여, GRPO는 업데이트 방향에, 교사는 신호 스케일링에 활용하고 있습니다. 하지만 본 연구에서는 PPO 프레임워크 내에서 보다 효과적인 통합 방식을 제시합니다. 특히 상호 보완적인 위치 역학을 식별하여 특권 정보를 최적으로 활용합니다.On-policy self-distillation provides dense supervision for reasoning models via a privileged self-teacher. However, this supervision reflects local token preferences rather than the expected return of an unguided student continuation. Recent methods combine this signal with GRPO. They use GRPO for u

ReaDy: 하이브리드 선형 어텐션 LLM의 투기적 초안 작성을 위한 동적 컨텍스트 순환 상태ReaDy: Recurrent States as Dynamic Context for Speculative Drafting in Hybrid Linear Attention Large Language Models

투기적 디코딩은 스텝당 여러 토큰을 초안 작성함으로써 자기회귀 생성을 가속하지만, 특징 기반 초안 모델은 타깃 은닉 특징에 의존하여 후속 초안 위치의 필요성과 컨텍스트 강조점이 불일치할 수 있습니다. 하이브리드 선형 어텐션(HLA) 모델은 과거 연관성을 축적하는 간결한 순환 상태를 유지하여 투기적 초안 작성을 위한 효율적인 보완 컨텍스트를 제공합니다. 본 논문에서는 이를 활용한 최초의 투기적 디코딩 기법인 ReaDy를 소개합니다.Speculative decoding accelerates autoregressive generation by drafting multiple tokens per step, yet feature-based drafters rely on target hidden features whose contextual emphasis may not align with the needs of subsequent draft positions. Hybrid linear attention (HLA) models maintain compact recur

파산 위기 캐릭터닷AI, 사용자 데이터는 어디로 가나?Now that Character.AI is going bankrupt, what happens to all of its users’ data?

뉴욕주 법무장관 레티샤 제임스는 캐릭터닷AI(Character.AI)를 대상으로 한 수년간의 조사 결과를 공개하며, 파산 절차 과정에서 매각되는 소비자 데이터에 대한 보호 조치를 요구하고 나섰습니다. 40명의 초당파 법무장관이 규제 관련 문제를 공식 제기한 상태입니다.New York Attorney General Letitia James revealed a years-long multi-state investigation against Character.AI as they now seek to require protections on consumer data sold through its bankruptcy proceeding. James is among 40 bipartisan AGs who filed a notice of interest in Character.AI's bankrup

Character.ai, 자발적 챕터 11 파산 보호 신청 착수Character.ai has initiated voluntary Chapter 11 bankruptcy

Character.ai가 법원 감독하의 회사 매각 절차를 원활히 진행하기 위해 자발적 챕터 11 파산 보호 절차에 들어갔음을 알립니다. 지난 한 해 동안 중대한 법적, 규제적, 운영적 역풍 속에서도 비즈니스를 지속하고 개선하기 위해 최선을 다해왔습니다. 전면적인 검토 끝에,Today, we’re sharing that Character.ai has initiated a voluntary Chapter 11 bankruptcy process to facilitate a court-supervised sale of the company. Over the past year, we’ve taken meaningful steps to sustain and improve our business amid significant legal, regulatory, and operational headwinds. Aft

지속적인 헌법 제정: 언어 모델은 자신을 규율하는 문서를 어떻게 수정하는가The Continual Constitutional Convention: How language models revise the documents that govern them

인간 사회는 도덕적 논쟁을 거치며 가치관의 변화를 겪습니다. 프런티어 AI 기업들은 AI의 도덕적 방향성을 설정하기 위해 헌법(Constitutions), 모델 사양, 시스템 프롬프트 등을 활용합니다. 본 실험에서는 LLM이 이러한 규율 문서를 직접 수정하도록 유도하여 가치 성찰 과정을 시뮬레이션했습니다.Executive SummaryHuman societies exhibit broad shifts in values and norms over time, often driven by moral disagreements.One way of understanding moral progress is the resolution of these disagreements through a process of reflection by rational agents.Frontier AI companies use documents such as con

Import AI 476: 창의성과 RSI, 중국보다 뒤처진 오픈 가중치 모델, 우주로 가는 AIImport AI 476: Creativity and RSI; worse-than-China open weight models; AI goes to space

우리는 로봇에게 달을 넘겨줄 것인가? 창의성과 재귀적 자기 개선(RSI), 오픈 가중치 모델의 경쟁 구도, 우주 분야 AI 적용 등 최신 AI 이슈를 짚어봅니다.Will we give robots the moon?

MS 사장 "영국이 AI 규제를 주도하기에 최적의 입지"Microsoft president says UK is best placed to drive AI regulation

마이크로소프트의 브래드 스미스 사장은 우유와 세탁기가 AI 기업보다 더 엄격한 감독을 받고 있다며 시급한 AI 규제 마련을 촉구했습니다.Microsoft president Brad Smith calls for urgent AI regulation, saying milk and washing machines have more oversight than AI companies.

시중의 어떤 제품과도 다른 독특한 가사 로봇 '플러리시 1'This Robot Is Unlike Any Other On The Market

고가 하드웨어 대신 라즈베리 파이를 탑재하고, 스마트폰 움직임을 지켜보는 것만으로 집안일을 학습하는 3,500달러짜리 로봇 '플러리시 1(Flourish 1)'이 공개되었습니다. 화려한 외형 대신 실용적 기능에 집중했으며, 초기 물량 50대가 12월 출하될 예정입니다.This week I discovered the Flourish 1, a $3,500 robot that uses a Raspberry Pi instead of expensive hardware and can learn household chores just by watching you move your phone. It focuses on practical tasks instead of flashy features, and the price reflects that. Only 50 are being made in the first

OpenAI 수석 엔지니어의 스파이 행각 전말OpenAI’s lead engineer was secretly a spy...

OpenAI의 한 엔지니어가 아내의 ChatGPT 계정을 활용해 도청 장치를 제작하고, 임원 회의실 TV 뒤 휴지 속에 숨겨 48시간 동안 도청하다 적발된 사건의 전말을 다룹니다.Run GitHub Actions 2x faster and build with Codesmith at https://www.blacksmith.sh/ An OpenAI engineer built a wiretap with his wife’s ChatGPT account, hid it in toilet paper behind the executive boardroom TV, and lasted 48 hours before getting caught. Let's dive in. Want more Fireship? 🗞️ News

OpenAI의 새로운 AI, 인간의 이해를 뛰어넘는 성능을 보이다OpenAI’s New AI Is Doing Things We Barely Understand

OpenAI가 공개한 최신 수학 분야 AI 연구 성과 논문을 다룹니다. 기존 한계를 뛰어넘어 인간이 쉽게 이해하기 어려운 수준의 문제 해결 능력을 보여주는 새로운 모델의 혁신적 결과를 소개합니다.❤️ Check out Lambda here and sign up for their GPU Cloud: https://lambda.ai/papers 📝 The papers are available here: https://openai.com/index/sharing-ai-progress-in-mathematics/ https://github.com/openai/math 🙏 We would like to thank our generous Patreon supporters who make Two Minute Papers possible