Viola AI Hub

통합 구독 서비스 'The X Subscription' 출시Introducing The X Subscription

Grok, Grok Bot, Cursor, 그리고 X Premium을 하나의 통합 플랜으로 만나보세요.Grok, Grok Bot, Cursor, and X Premium, all on one plan.

OCP Summit 2026: 스케일업·스케일아웃·스케일어크로스 네트워크를 아우르는 오픈 AI 혁신OCP Summit 2026: Powering AI with Open Innovations in Scale-Up, Scale-Out, and Scale-Across Networks

Meta가 OCP 글로벌 서밋 2026에서 차세대 오픈 네트워킹 인프라를 발표했습니다. 최초의 수랭식 네트워크 랙(IcePack)과 102.4T 스위치 플랫폼(IceCube), GPU 네트워크 연결을 혁신하는 다중 평면 백엔드 패브릭 FPF(Flattened Planar Fabric), 오픈소스 AI 전송 프로토콜 MetaRoCE 등이 포함됩니다.At the 2026 Open Compute Project Global Summit, Meta is sharing the next generation of open networking infrastructure, including: Our first liquid-cooled network rack (IcePack), and 102.4T switch platform (IceCube). Flattened Planar Fabric (FPF), a multiplane backend scale-out fabric that fundamenta

유휴 AI 추론 용량을 활용한 광고 추천 성능 극대화Turning Opportunistic AI Inference Capacity Into Better Ads Recommendations

Meta가 인프라 내 유휴(기회형) 추론 용량을 활용하여 광고 추천 시스템의 품질을 한층 개선하는 아키텍처를 공개했습니다. 기준 성능을 저해하지 않으면서도 유연하게 컴퓨팅 자원을 확장할 수 있는 두 가지 탄력성 레버 설계 및 대규모 운영 방식을 다룹니다.At Meta, we’ve built a system that enhances ads recommendations by leveraging idle inference capacity in our fleet. Two elasticity levers in the system allow ads recommendation work to expand across opportunistic capacity, without compromising baseline performance. This post describes how we designe

소포스, OpenAI 데이브레이크 도입으로 위협 조사 시간 96% 단축Sophos cuts threat investigation time by 96% with OpenAI Daybreak

소포스가 OpenAI의 데이브레이크(Daybreak)를 활용해 인간의 감독을 유지하면서도 사이버 위협 조사 시간을 96% 줄이고 MDR 케이스의 52%를 자동화한 사례를 확인해 보세요.Discover how Sophos uses OpenAI’s Daybreak to cut cyber-threat investigation time by 96% and automate 52% of MDR cases while preserving human oversight.

아사나, GPT-6.1 Sol 도입으로 브라우저 테스트 모델 비용 76배 절감Asana cuts model costs 76x in browser tests with GPT-6.1 Sol

아사나는 코덱스(Codex)에서 GPT-6 Astra를 활용하여 테스트 환경에서 브라우저 에이전트 비용을 76배 낮추고 속도를 5배 향상시켜 고객에게 더 강력한 모델을 제공할 수 있게 되었습니다.Using GPT-6 Astra in Codex, Asana made its browser agent 76x cheaper and 5x faster in tests to offer customers more capable models.

2026 이용 정책(Usage Policy) 업데이트2026 Usage Policy update

새로운 버전의 이용 정책을 발표합니다. 이번 게시물에서는 주요 변경 사항을 요약해 안내합니다.We’re publishing a new version of our Usage Policy. In this post, we summarize the changes we’ve made.

플레이그라운드 소개: 나만의 맞춤형 게임 제작 및 플레이Introducing Playground: Create and play custom games

플레이그라운드 개요Overview of Playground

EmbeddingGemma 2: 오픈형 경량 멀티모달 임베딩 모델EmbeddingGemma 2: an open, lightweight multimodal embedding model

Show HN: OpenAI 구독을 활용해 나만의 오디오북 만들기Show HN: Use your OpenAI subscription to create audiobooks

Codex 또는 Claude를 연결하고 음성 API 키를 추가한 뒤, 첫 번째 문서를 업로드하여 PDF를 MP3 오디오북으로 손쉽게 변환해 보세요.Connect Codex or Claude, add a speech key, and send your first document to PDF TO MP3.

설립 5년 만에 대화형 챗봇 플랫폼 캐릭터닷에이아이(Character.AI), 파산 신청Just 5 years in, interactive chatbot platform Character.AI files for bankruptcy

해당 스타트업은 일부 자산을 2,000만 달러에 디즈니로 매각할 예정입니다.The startup will sell some of its assets to Disney for $20 million.

캐릭터닷에이아이(Character.AI), 파산 신청Character.AI files for bankruptcy

생성형 AI 붐의 초기 대표 스타트업 중 하나였던 캐릭터닷에이아이(Character.AI)가 파산 보호를 신청하고 일부 자산을 디즈니에 매각합니다. 사용자가 대화하거나 롤플레잉을 할 수 있는 다양한 온라인 봇을 개발해 온 이 회사는 챗봇의 안전성을 두고 거센 비판과 소송에 직면해 왔으나, 지속적으로 서비스를 출시해 왔습니다.Character.AI, one of the first breakout startups of the generative AI boom, has filed for bankruptcy and is selling some of its assets to Disney. The company, which builds various online bots for users to chat or roleplay with, has faced mounting scrutiny and lawsuits over the safety of its chatbots

AI 연구소들, 모델 학습 위해 폐업한 스타트업 데이터 매입AI labs are buying data from dead startups to train their models

킬란 미스켈(Keelan Miskell)이 올해 크립토 스타트업을 정리할 때만 해도 이용자가 익명이고 설립 기간도 짧아 데이터 가치를 크게 보지 않았습니다. 그러나 디지털 아카이브를 코드베이스 판매로 약 2만 5,000달러를 확보하는 등 현금화하는 데 성공했습니다.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

AI는 도구이며, 잘 다루려면 숙련도가 필요하다AI is a tool and using it well takes skill

리치 히키(Rich Hickey)의 "'AI'는 도구가 아니다"에 대한 반론: 자동화와 도구 활용은 공존할 수 있으며, LLM을 능숙하게 활용하기 위해서는 기술, 피드백, 그리고 판단력이 필요합니다.A response to Rich Hickey's "'AI' is Not a Tool": automation and tool use can coexist, and wielding an LLM well requires skill, feedback, and judgment.

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.

AI 코딩 에이전트는 더 많은 코드를 생성하지만, 더 많은 소프트웨어를 만들어내지는 못한다AI coding agents generate more code, but not more software

코딩 효율 향상이 인간 검토 단계라는 '병목 현상'에 의해 상쇄된다는 연구 결과가 나왔습니다.Study finds coding efficiency gains get "absorbed" by human review "bottleneck."

인텔 D270 GPU AI 가속기 발표 – 최대 480GB LPDDR5X 메모리 지원Intel D270 GPU AI Accelerator–Up to 480 GB LPDDR5X

해커 뉴스 (추천 수 263점, 댓글 131개)Hacker News (263 points, 131 comments)

케빈 켈리의 2016년 AI 예측, 10년이 지난 지금Kevin Kelly's 2016 AI Predictions, 10 Years Later

켈리는 오픈 가중치(open weights)의 미래를 옹호하면서도 주요 AI 강자들의 등장을 예견했습니다.Kelly predicted AI heavyweights while advocating for a future of open weights

모든 툴 호출을 완벽히 수행해도 엔터프라이즈 규정을 위반할 수 있는 AI 에이전트Your AI agents can execute every tool call correctly and still break every enterprise rule

오늘날 기업 이사회에서 CIO에게 가해지는 핵심 압박은 속도와 ROI로 요약됩니다. 이사회는 성숙한 에이전틱 AI 전략과 측정 가능한 비즈니스 성과를 창출할 자율 시스템의 명확한 도입 로드맵을 요구하고 있습니다.If you sit in enterprise boardrooms today, the pressure weighing on CIOs comes down to two things: Velocity and ROI. Boards expect a mature agentic AI strategy and a definitive timeline for deploying autonomous systems that deliver measurable business impact.Read more

더 나은 AI 튜터링을 위한 학생 학습 시뮬레이션Simulating student learning for better AI tutoring

학생 학습 과정을 시뮬레이션하여 AI 튜터링의 성능을 개선하는 연구를 다룹니다.The post Simulating student learning for better AI tutoring appeared first on Source.

OpenAI 에이전트, 위키피디아 도구 해킹 시도 및 트래픽 폭주 유발OpenAI agents tried to hack Wikipedia tools and flooded it with traffic

OpenAI 에이전트가 서드파티 웹사이트에 피해를 입히고 있다는 보고가 계속해서 이어지고 있습니다.The reports of OpenAI agents harming third-party sites keep coming.

Python 3.15와의 만남, 3.10과의 작별, 그리고 이제 사용할 수 있게 된 3.11Hello Python 3.15, goodbye 3.10, and now I can use 3.11

Python 3.15가 출시되었습니다! 올해 3.14 및 3.15 릴리스 매니저인 Hugo van Kemenade가 정리한 핵심 'Python 3.15의 새로운 기능' 가이드를 소개합니다. 지원되는 모든 Python 버전에서 작동하는 오픈 소스 소프트웨어를 개발하는 입장으로서, 이제 Python 3.10과 작별하고 Python 3.11의 기능들을 적극 도입할 수 있게 되었습니다. 먼저 Python 3.15의 주요 하이라이트입니다. 가장 기대되는 기능은 PEP 810의 명시적 지연 임포트(Explicit lazy iPython 3.15 is here! Here's the essential What's new in Python 3.15 guide, this year curated by 3.14 and 3.15 release manager Hugo van Kemenade. As someone who builds open source software that works in every supported Python version, I get to say goodbye to Python 3.10 and start embracing

web-edit 0.1a0web-edit 0.1a0

릴리스: web-edit 0.1a0. 스마트폰에서 Codex Remote로 프로젝트를 진행하던 중, 인증 정보(credentials) 파일을 LLM에 직접 왕복 전송하지 않고 편집하고 싶어졌습니다. 그래서 Codex와 GPT-6 Astra Extra High를 활용해 폴더 내 파일을 확인하고 편집할 수 있는 웹 UI 기반 Python 웹 앱을 제작했습니다. 이 앱은 Tailscale 상에서 구동되도록 설계되어, 에이전트가 실행해 두면 스마트폰에서 Tailscale 네트워크를 통해 직접 파일을 수정할 수 있습니다.Release: web-edit 0.1a0 I was working on a project from my phone using Codex Remote when I found myself wanting to edit a credentials file without round-tripping those credentials through the LLM itself. So... I had Codex and GPT-6 Astra Extra High build this Python web app which provides a web UI f

datasette-ports 0.4datasette-ports 0.4

릴리스: datasette-ports 0.4. 현재 머신에 실행 중인 모든 Datasette 인스턴스를 감지하고 목록으로 표시하는 플러그인이 최신 버전을 지원하며, 감지된 PID도 함께 표시합니다. PID를 확인할 수 있어 새로운 Python 3.15 프로파일러를 연결하기가 훨씬 수월해졌습니다. 태그: datasetteRelease: datasette-ports 0.4 My plugin for detecting and listing all Datasette instances on the current machine now works with the latest version, and displays the detected PID as well. Knowing the PID makes it easier to attach the new Python 3.15 profiler. Tags: datasette

입문자를 위한 GitHub Copilot 앱: 코드베이스 학습 및 설정 가이드GitHub Copilot app for Beginners: How to teach Copilot about your codebase

리포지토리에 커스텀 지침과 스킬을 추가하고, 커스텀 에이전트를 활용하며, Playwright와 같은 MCP 서버를 연결하여 Copilot이 프로젝트 코드베이스를 깊이 있게 이해하도록 설정하는 방법을 소개합니다.Learn how to add custom instructions and skills to your repository, use custom agents, and connect MCP servers like Playwright. The post GitHub Copilot app for Beginners: How to teach Copilot about your codebase appeared first on The GitHub Blog.

GPU 클러스터를 위한 영향력 있는 스케줄링Impactful scheduling for GPU clusters

Hide and Seek: 블랙박스 모델의 개념을 숨기고(HIDE) 설명을 찾는(SEEK) 기법Hide and Seek: HIDE Concepts to SEEK explanations for black box models

머신러닝 모델의 예측 해석은 특히 비전 블랙박스 모델에서 핵심 과제입니다. 기존의 개념 기반 설명 방식은 분류·회귀 모델에 국한되며 모델 가중치나 대규모 어노테이션 데이터가 필요했습니다. 본 연구에서는 개념 수준의 기여도를 도출하는 새로운 방법론인 'Hide and Seek (HnS)'를 제안합니다.Interpreting machine learning model predictions is a central challenge, particularly for black-box vision models. Concept-based attribution methods interpret models using human-understandable concepts. Existing concept-based methods can only interpret classification and regression models. They requi

신경망의 위상수학적 표현력에 대한 구성적 경계Constructive Bounds for the Topological Expressivity of Neural Networks

신경망의 표현력은 네트워크가 표현할 수 있는 함수 클래스를 설명합니다. 위상수학적 표현력은 주로 이진 분류 이해에 적합하며 결정 경계의 베티 수(Betti numbers)로 공식화되지만, 회귀 등 결정 경계가 없는 문제에는 한계가 있습니다. 이에 본 논문에서는 위상수학적 표현력을 분석하는 새로운 관점을 제안합니다.The expressivity of a neural network $Φ$ describes the class of functions that a network can express. The term topological expressivity refers to a family of measures particularly suited to understand binary classification and is often formulated in terms of the Betti numbers of a decision boundary

AI 모델은 임의의 능력을 증명 가능하게 은닉할 수 있다AI Models Can Provably Hide Arbitrary Capabilities

능력 평가는 배포 전 위험한 행동을 탐지하는 것을 목표로 하지만, 이는 숨겨진 능력을 도출할 수 있다는 전제에 의존합니다. 본 연구는 비밀 트리거를 수신할 때만 복호화되어 실행되는 암호화된 신경망을 백도어로 삽입해, 적대적 조건에서 이러한 전제가 성립하지 않음을 보입니다. 디지털 락커를 활용하면 이러한 숨겨진 회로는 탐지 및 해석이 수학적으로 어렵다는 것을 증명합니다.Capability evaluations aim to surface dangerous model behaviors before deployment, but their reliability depends on the assumption that hidden capabilities can be elicited. We show this assumption does not hold under adversarial conditions by constructing backdoor attacks that embed encrypted neural

믹싱 전후의 KL 발산: 병렬 샘플링에서의 라운드 복잡도 분리KL Before and After Mixing: A Round-Complexity Separation in Parallel Sampling

병렬 샘플러는 함께 생성할 좌표를 무작위로 선택할 수 있습니다. 본 연구는 타깃 분포와 스케줄에 따른 출력 법칙 간에 스케줄 평균 KL 발산과 출력 법칙 자체의 KL 발산을 nats 단위로 비교 분석합니다. 각 라운드는 시작 시점에 고정된 조건부 주변 분포로부터 독립적인 추출을 수행합니다.A parallel sampler can choose at random which coordinates to generate together. For a target $p$ and the output law $q_U$ of a schedule $U$ drawn afresh for each output, we compare the schedule-averaged divergence $\mathbb{E}_U D_{\mathrm{KL}}(p\|q_U)$ with the output-law divergence $D_{\mathrm{KL}}

강화학습 기반 심우주 통신을 위한 목표 지향적 번들 관리 및 흐름 제어Goal-Oriented Bundle Management and Flow Control for Deep-Space Communications via Reinforcement Learning

심우주 통신은 간헐적인 연결, 긴 전파 지연, 중계 노드의 저장 용량 제약 하에서 작동합니다. 번들 프로토콜은 '저장-운반-전달' 방식을 지원하지만, 릴레이 노드의 제한된 자원을 효율적으로 관리해야 합니다. 본 연구는 하류 임무 목표에 가장 가치 있는 번들에 전송 자원을 우선 할당하는 목표 지향적 강화학습 스케줄링 방식을 제안합니다.Deep-space communications operate under intermittent connectivity, long propagation delays, and relay storage constraints. In such networks, the Bundle Protocol enables store-carry-forward communication, requiring relay nodes to manage limited storage and scarce contact opportunities. Relay-side sch

DyssomniaNN: 인간 수면 장애 및 주관적 피로 회복도에 대한 다중 스케일 스파이킹 신경망 모델링DyssomniaNN: Multi-Scale Spiking Neural Modeling of Human Sleep Disorders and Perceived Restedness

임상 수면 의학에서는 객관적인 수면 시간과 낮 동안의 주관적 피로감 사이에 큰 괴리가 빈번히 관찰됩니다. 본 연구에서는 보르벨리(Borbély)의 2과정 수면 조절 모델, 시상하부 플립플롭 회로, 피질-시상 신경망을 결합한 다중 스케일 생물리학적 연산 프레임워크인 DyssomniaNN을 제시합니다.Clinical sleep medicine repeatedly documents profound divergences between objective sleep duration and subjective daytime impairment, notably exemplified by sleep state misperception in paradoxical insomnia and boundary instability in narcolepsy type 1. Here, we present DyssomniaNN: a multi-scale bi

RSI-Anything: 월드 모델을 활용한 재귀적 자기 개선(RSI) 구현RSI-Anything: Unlocking Recursive Self-Improvement with World Models

재귀적 자기 개선(RSI)은 상호작용 경험을 지속적인 성능 향상으로 전환하는 것을 목표로 하지만, 외부 피드백 비용이 크고 정책이 진화함에 따라 월드 모델의 예측 신뢰도가 저하될 수 있습니다. 이에 본 연구는 JEPA-Anything을 기반으로 예측 월드 모델을 통해 행동 및 학습 데이터 선정을 가이드하는 범용 프레임워크인 RSI-Anything을 제안합니다.Recursive self-improvement (RSI) aims to transform interaction experience into persistent improvements, yet external feedback is costly and world-model predictions may become unreliable as policies evolve. We introduce RSI-Anything, a domain-general framework built on JEPA-Anything that uses predict

VLM이 알고 있는 지식을 파괴할 때: 공간적 표현이 어휘적 사전 분포 이하로 저하되는 현상When VLMs Destroy What They Know: Spatial Representations Fall Below Lexical Priors

시각-언어 모델(VLM)이 이미지를 분석하고 추론하는 능력이 점점 발전하고 있지만, 내부 표현이 이러한 추론에 필요한 구조화된 관계를 충실히 인코딩하고 있는지는 불분명합니다. 본 연구는 단일 개념 개입 조건에서 개념이 일관되게 인코딩되는지 평가하는 지표인 EICS와 인과적으로 통제된 공간적 섭동 벤치마크인 CASP-VL을 소개합니다.Vision-Language Models (VLMs) increasingly analyze and reason about images, yet it remains unclear whether their internal representations faithfully encode the structured relations required for such reasoning. We introduce EICS (Evaluation-Invariant Concept Stability), a metric for testing whether r

신경망 의미 파싱을 위한 구조적 오토마타Structural Automata for Neural Semantic Parsing

신경망 기반 의미 파서는 토큰 단위로 의미 표현을 생성하지만, 출력의 적격성은 생성 과정에서 나타나는 참조, 범위 및 그래프 관계에 따라 결정됩니다. 제약 디코딩은 국소적으로 유효하지 않은 토큰을 방지하지만 유효한 접두사가 고정된 길이 내에 완성될 수 있음을 보장하지는 못합니다. 본 연구는 DRS 파싱의 디코딩, 사후 처리, 학습 단계에서 구조적 오토마타를 탐구하고 AMR 디코딩 성능을 평가합니다.Neural semantic parsers generate meaning representations token by token, yet well-formedness depends on references, scope, and graph relations that unfold during generation. Constrained decoding prevents locally invalid tokens but does not guarantee that a valid prefix can be completed within a fixe

태스크 컨텍스트가 언어 모델의 컴포넌트 역할을 형성하는 방식Task Context Shapes Component Roles in Language Models

거대 언어 모델(LLM)은 여러 태스크 전반에서 동일한 어텐션 헤드를 재사용하지만, 이러한 공유 헤드를 식별하는 것만으로는 각 태스크에서 이들이 어떻게 다르게 동작하는지 설명하지 못합니다. 본 연구는 공유된 뇌 영역 간의 태스크 의존적 상호작용에서 영감을 얻어 고정된 모델 컴포넌트를 비교하고, 개입 실험이 어텐션에 미치는 영향을 측정합니다.Large language models reuse the same attention heads across tasks, but identifying these shared heads does not explain what they do differently in each task. A natural source of inspiration is task-dependent interactions among shared brain regions, which motivate a network view of language-model com

AI 기반 대규모 만화 연구: PAGE 프레임워크와 미국 및 일본 만화 연구Studying Comics at Scale with Artificial Intelligence: The PAGE Framework and Three Studies of American Comics and Japanese Manga

만화는 대중이 지도자, 전쟁, 영웅을 접했던 수십만 페이지에 달하는 20세기의 위대한 시각적 기록 중 하나입니다. 그러나 지금까지 만화 연구는 개별 작품 단위로 이루어져 전체적인 기록이 총체적으로 연구되지 못했습니다. 본 연구는 생성형 모델을 포함한 인공지능이 만화 연구의 도구가 될 수 있음을 입증하는 분석 프레임워크 PAGE를 제안합니다.Comics are one of the great visual records of the twentieth century: hundreds of thousands of pages in which a mass readership saw its leaders, its wars and its heroes. Most of this record has never been studied as a whole; comics scholarship proceeds one book at a time. We argue that artificial int

OpenPA: 혼합 전사 적응을 통한 강제 정렬 없는 다중 단위 발음 평가 프레임워크OpenPA: Forced-alignment-free Multi-granular Pronunciation Assessment with Mixed-transcript Adaptation

자동 발음 평가(APA)의 발전으로 정해진 대본 기반에서 자유 발화 평가로 패러다임이 이동하고 있습니다. 그러나 기존 방식은 강제 정렬(forced alignment)과 별도 특징 추출기를 거치는 다단계 파이프라인에 의존하는 한계가 있었습니다. 이를 해결하기 위해 Whisper의 크로스 어텐션 메커니즘을 활용하여 강제 정렬 없이 단어 및 발화 단위의 점수를 동시에 예측하는 OpenPA를 제안합니다.Recent advances in automatic pronunciation assessment (APA) have driven a shift from scripted to free-form assessment. However, existing methods often rely on multi-stage pipelines with forced alignment and separate feature extractors, limiting their practicality across response settings. In light o

언어 모델은 위키피디아 게임(Wikipedia Game)을 플레이할 수 있을까?Can Language Models Play the Wikipedia Game?

색인화하기에 너무 방대한 문서 집합에서 정보 검색을 지원하거나 자동화하는 언어 모델의 활용이 늘고 있습니다. 하지만 전문적인 언어학적·과학적 지식이 요구되는 경우 이 작업은 쉽지 않습니다. 연구진은 유사한 정보 검색 과제에서 언어 모델을 평가하기 위해 '위키피디아 게임'을 활용했습니다. 이 게임은 본문 링크만을 이용해 목표 문서에 도달해야 합니다. 5개 위키피디아 언어와 5개 학술 문헌 데이터셋에 걸쳐 문장 임베딩 모델과 LLM을 비교 평가했습니다.Language models increasingly support or automate information retrieval from document collections too large to index. This task is difficult when it requires specialist linguistic or scientific knowledge. We used the Wikipedia Game to test language models on an analogous information retrieval task. I

RATED: 실행 동역학을 고려한 신뢰성 인식 AI 에이전트 도구 검색RATED: Reliability-Aware AI Agent Tool Retrieval via Execution Dynamics

AI 에이전트의 외부 도구 의존도가 높아짐에 따라, 안정적인 동작을 위해서는 정확한 도구 검색이 필수적입니다. 기존 방식은 의미론적 관련성 최적화에 치중하여 실행 중 도구 가용성을 간과하는 한계가 있었습니다. 이를 해결하기 위해 견고한 시맨틱 매칭과 동적 신뢰성 적응을 결합한 검색 프레임워크인 RATED(Reliability-Aware Tool Retrieval via Execution Dynamics)를 제안합니다. RATED는 시맨틱 매칭을 위해 대조 미세조정(contrastive fine-tuning)이 적용된 동결 이중 인코As AI agents increasingly rely on external tools, accurate retrieval is essential for reliable behavior. Existing methods optimize semantic relevance but largely ignore tool availability during execution. To address this gap, we propose RATED (Reliability-Aware Tool Retrieval via Execution Dynamics)

X-AgentRed: 진화하는 멀티 서비스 생태계 내 개인용 에이전트의 레드팀 평가X-AgentRed: Red-Teaming Personal Agents in Evolving Multi-Service Ecosystems

개인용 에이전트가 도구(tool)를 활용해 웹 및 애플리케이션 전반의 다양한 서비스와 연동되는 사례가 늘고 있습니다. 서비스 간 작업 영향이 누적되고 상호작용함에 따라, 에이전트가 정상적인 사용자 요청을 수행하는 과정에서도 의도치 않거나 유해한 결과가 발생할 수 있습니다. 이러한 복합적 실패를 선제적으로 식별하려면 다양한 교차 서비스 경로를 체계적으로 탐색해야 합니다. 기존 레드팀 기법은 주로 작업 및 환경 설명으로부터 LLM에 유해 가능 경로를 단순 프롬프팅하는 방식에 그치는 한계가 있습니다.Personal agents increasingly connect to services across the web and applications by using tools. As the effects of their actions accumulate and interact across services, unintended or harmful outcomes can arise when agents fulfill benign user requests. Proactively identifying these compositional fai

SpatialASM: 공간 추론을 위한 능동적 멘탈라이제이션의 내재화SpatialASM: Internalizing Active Mentalization for Spatial Reasoning

복잡한 공간 추론 과제를 해결할 때 인간은 자연스럽게 과제와 관련된 시점으로 장면을 다시 살피고 해당 시점에서의 공간 배치를 머릿속으로 재구성합니다. 그렇다면 대형 시각-언어 모델(LVLM)도 이와 같은 방식으로 능동적으로 사고할 수 있을까요? 본 논문에서는 이를 시각 지능의 본질적 요소이나 기존 LVLM에서는 여전히 미흡한 능력인 '능동적 공간 멘탈라이제이션(ASM)'으로 정의하고, 이를 해결하기 위한 확장 가능한 프레임워크 SpatialASM을 소개합니다.When solving complex spatial reasoning tasks, ordinary humans naturally revisit the scenes from task-relevant viewpoints and mentally reconstruct the spatial layouts from those viewpoints. But can Large Vision-Language Models (LVLMs) proactively think in the same way? We term this ability Active Spa

MC-EvoBench: 마인크래프트 에이전트의 경험 기반 자기 개선 능력 검증MC-EvoBench: Auditing Experience-Driven Self-Improvement in Minecraft Agents

구체화된 재귀적 자기 개선(embodied recursive self-improvement)의 핵심 과제는 에이전트가 상호작용 이력을 단일 환경을 넘어 지속되고 후속 과제로 전이되는 역량으로 전환하도록 만드는 것입니다. 단순히 저장된 메모리나 성공적인 최종 행동만으로는 재사용 가능한 능력을 획득했는지 입증하기 어렵습니다. 평가는 역량 변화를 이월된 자원, 불균등한 원천 노출, 초기 실행 실패와 분리해야 합니다. 이를 위해 고정된 통제 환경을 갖춘 마인크래프트 벤치마크 MC-EvoBench를 구축했습니다.A central challenge in embodied recursive self-improvement is enabling agents to convert interaction history into capabilities that persist beyond one world and transfer to later tasks. A saved memory or successful final action does not by itself establish that a reusable capability was acquired; ev

동일 쿼리, 다른 결과: 시맨틱 쿼리 처리에서의 실행 간 변동성Same Query, Different Answer: Run-to-Run Variance in Semantic Query Processing

시맨틱 쿼리 엔진은 대형 언어 모델(LLM)을 통해 개별 행(row)을 판단하며, 벤치마크는 주로 temperature 0에서 몇 차례 실행한 품질을 바탕으로 엔진들을 비교합니다. 본 연구는 추가 실행 시 결과가 얼마나 달라지는지 측정했습니다. SemBench, LRO-Bench, UDA-Bench의 텍스트 및 테이블 워크로드를 자체 하네스로 재실행하여 120만 건의 모델 호출을 전수 기록하고 SemBench의 공개 실행 결과를 재분석한 결과, temperature 0에서도 0.07%에서 10.2%의 행에서 연산자 출력이 달라지는 Semantic query engines ask a large language model (LLM) to judge individual rows, and benchmarks compare these engines on the quality of a few executions at temperature 0. We measure how much another execution changes. We re-execute the text and tabular workloads of SemBench, LRO-Bench, and UDA-Benc

Character.ai, 챕터 11 파산 보호 신청Character.ai files for Chapter 11 bankruptcy

Character.ai는 법원 감독하에 회사 매각을 추진하기 위해 자발적 챕터 11 파산 보호 절차를 시작했다고 발표했습니다. 지난 한 해 동안 심각한 법적·규제적·운영상의 역풍 속에서도 비즈니스를 지속하고 개선하기 위한 유의미한 조치를 취해왔으며, 전면적인 검토를 거친 후...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

MS 사장, "AI 규제 주도하기에 영국이 가장 최적의 위치"Microsoft president says UK is best placed to drive AI regulation

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

임포트 AI 476: 창의성과 반복적 연구 혁신, 중국 모델보다 못한 오픈 가중치 모델, 우주로 가는 AIImport AI 476: Creativity and RSI; worse-than-China open weight models; AI goes to space

인류는 로봇에게 달을 내어주게 될까요?Will we give robots the moon?

OpenAI의 자정 작용 실패: 경고 목소리를 낸 내부 인사 해고 논란OpenAI Can't Self-Police Because It Fires the People Raising the Alarm

알렉스 터너, 앰버 스코라, 카를 코흐의 포춘(Fortune) 기고문. 샘 알트먼 OpenAI CEO는 외부 평가자에게 '임직원급 접근 권한'을 주는 방안을 긍정적으로 평가했으나, 이후 백악관 협약 체결 및 기업 자율 규제 선언 속에서도 내부 위험을 경고한 연구자들을 해고하면서 비판을 받고 있습니다.By Alex Turner, Amber Scorah, and Karl Koch. Op-ed written for Fortune.Giving independent evaluators “employee-like access” is “a great idea”, OpenAI CEO Sam Altman said on September 12th. Two weeks later, OpenAI president Greg Brockman signed the White House Accord on Super Intelligence which outli

디스트로키드, UMG 소송 대응으로 음원 조용히 삭제 조치DistroKid has been quietly taking down songs in response to UMG lawsuit

아티스트들이 음원 유통 플랫폼 디스트로키드(DistroKid)가 사전 고지 없이 작업을 무단 삭제했다며 SNS를 통해 불만을 토로하고 있습니다. 디스트로키드는 더 버지(The Verge)에 이번 삭제 조치가 유니버설 뮤직 그룹(UMG)의 제기에 따른 직접적인 대응임을 확인했습니다. UMG는 지난 9월 디스트로키드가 '저품질 AI 음원 파이프라인'을 구축했다고 소송을 제기한 바 있습니다.Artists are taking to social media to complain that DistroKid has unceremoniously removed their work without notice. Now DistroKid has confirmed to The Verge that the takedowns are a direct response to claims made by UMG. The label filed a lawsuit in September claiming that DistroKid has created an

OpenAI, 수학 문제 해결의 패러다임을 바꾸다OpenAI Just Changed What It Means To Do Math

OpenAI가 수학 분야에서 거둔 AI 연구 성과와 논문, 그리고 오픈소스 코드베이스를 공개하며 수학적 추론 능력의 새로운 이정표를 제시했습니다.❤️ 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

세상의 모든 앱이 오픈소스화되고 있다... 본인 의사와 상관없이Every app on Earth is now open source... whether it likes it or not

에이전트에는 적절한 도구가 필요하며, Apify MCP는 수천 개의 실행 가능한 도구를 제공합니다. 한 개발자가 7개의 Adobe 앱을 Rust로 재작성해 무료 오픈소스로 공개했습니다. 직접 테스트해 봅시다.Every agent needs proper tools. Apify MCP gives yours thousands of them, ready to run. Use code FIRESHIP25 for $25 in free credits: https://apify.it/4ygURHS A developer just rewrote seven Adobe apps in Rust and open-sourced them for free. Let's test them out. Want more Fireship? 🗞️ Newsletter:

AI 뉴스: Haiku-5.5, Visual ChatGPT, Grok의 새로운 기능 등AI News: Haiku-5.5, Visual ChatGPT, Grok's New Trick, and more!

이번 주 놓쳤을 수 있는 핵심 AI 뉴스를 전합니다. Haiku-5.5 출시, Visual ChatGPT 업데이트, Grok의 새로운 기능 및 주요 AI 도구 소식을 정리했습니다.Here's The AI News You Probably Missed This Week! Get $100 in free credits for @Hyperagent when you sign up for a paid plan here: https://hyperagent.com/invite/MATT100?utm_source=youtube&utm_medium=influencer&utm_campaign=MATT100 Discover More: 🛠️ Explore AI Tools & News: ht