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Proaction, Codex 도입으로 매출 60% 증대 및 75시간 이상 절감 달성Proaction boosts sales 60% and saves 75+ hours with Codex

Proaction은 Codex, GPT-Live-1, GPT-6 Astra를 활용해 최신 플릿 관리(차량 관제) 솔루션의 구축, 운영 및 판매를 가속화하고 있습니다.With Codex, GPT-Live-1, and GPT-6 Astra, Proaction builds, operates, and sells modern fleet management faster.

라이브 아바타를 지원하는 Gemini 3.8 Live 공개Introducing Gemini 3.8 Live with Live Avatar

OpenAI Academy 출범 2주년Two years of OpenAI Academy

OpenAI Academy 출범 2주년을 맞아 더 많은 커뮤니티로 AI 역량 교육을 확대합니다.Marking two years of OpenAI Academy and bringing AI skills to even more communities.

OpenAI, 우크라이나 민간 방어를 위해 사이버 보안 지원 확대OpenAI extends cyber access to Ukraine for civilian defense

OpenAI가 민간 인프라의 사이버 방어를 지원하기 위해 우크라이나 정부에 Daybreak 프로그램 접근 권한을 확대 제공합니다.OpenAI is extending access to its Daybreak program to the Government of Ukraine to support the cyber defense of civilian infrastructure.

샘 알트만, 유엔 안전보장이사회 연설Sam Altman’s remarks at the United Nations Security Council

OpenAI CEO 샘 알트만이 유엔 안전보장이사회 연설에서 AI 안전, 인간의 통제권, 국제적 협력 방안에 대해 논의했습니다.OpenAI CEO Sam Altman discusses AI safety, human control, and international cooperation in remarks to the United Nations Security Council.

Harvey, GPT-6 Astra로 법률 맥락을 반영한 완성도 높은 초안 작성 지원Harvey turns legal context into stronger drafts with GPT-6 Astra

GPT-6 Astra는 구조화되고 맥락을 정확히 이해하는 법률 문서를 생성하여 변호사들이 전략 수립에 집중할 수 있도록 돕습니다.GPT-6 Astra produces more structured, context-aware legal documents, freeing lawyers to focus on strategy.

invideo, GPT-6 Astra 도입으로 컬러 그레이딩 효율 3배 향상How invideo improves color grading 3x with GPT‑6 Astra

invideo는 GPT-6 Astra를 활용해 편집 계획의 정밀도를 높이고, 색 보정 및 컬러 그레이딩 효율을 3배 개선했으며, 단 하루 만에 50개의 맞춤형 효과를 제작했습니다.With GPT‑6 Astra, invideo plans edits with greater precision, improves color correction and grading threefold, and produces 50 custom effects in one day.

Google Beam, 신규 리전·파트너·고객사 확보하며 서비스 확장Google Beam expands with new regions, partners, and customers

Google Beam 프로모션 애니메이션Google Beam promotional animation

보안 서버 측 메모리로 프라이빗 AI 컴퓨팅(Private AI Compute) 발전Advancing Private AI Compute with secure, server-side memory

개인용 AI를 위한 프라이빗 AI 컴퓨팅 환경에 안전한 서버 측 메모리 기능을 도입합니다.Introducing private, server-side memory to Private AI Compute for personal AI.

Gemini 3.8 음성 합성(TTS) 기능 공개Gemini 3.8 text-to-speech says hello

클로드, 새로운 효소 시스템 발견Claude discovers a novel enzyme system

신설 생명과학 연구소의 초기 연구 결과에서 Claude 에이전트가 아직 기능이 명확히 밝혀지지 않은 새로운 효소 시스템을 발견했습니다.In early results from our new life sciences research lab, Claude agents found an enzyme system whose function is still unknown.

SpaceXAI, Grok Bot으로 고객 지원 운영 규모 대폭 확장How SpaceXAI is using Grok Bot to scale customer support

SpaceXAI와 Cursor의 통합 고객 지원 시스템을 Grok Bot 기반으로 전면 재구축하여, 인력 증원 없이도 한층 폭넓은 제품군을 지원할 수 있게 되었습니다.We rebuilt the combined SpaceXAI and Cursor support operation around Grok Bot, expanding to a much broader product portfolio without adding headcount.

딥시크 일래스틱 컴퓨트(DSec): LLM 에이전트를 위한 탄력적 연산 인프라DeepSeek Elastic Compute (DSec)

LLM을 활용한 대규모 에이전트 학습 및 평가는 모델이 저장소를 검사하고 도구를 호출하며 명령을 실행하고 작업별 서비스와 상호작용할 수 있는 격리된 상태 유지 실행 환경에 의존합니다. 이러한 워크로드는 대규모 샌드박스를 일시에 대량 생성하며, 다양한 기능과 격리 요구사항을 포괄하고 장시간 상호작용 동안 상태를 보존해야 합니다. DSec은 이러한 요구를 지원하는 탄력적 실행 인프라를 제시합니다.Large-scale agentic training and evaluation with large language models (LLMs) rely on isolated, stateful execution environments in which models inspect repositories, invoke tools, execute commands, and interact with task-specific services. These workloads create sandboxes in large bursts, span heter

Drawgent: 실시간 Excalidraw 캔버스 기반 코딩 에이전트Drawgent: Coding agent on a live Excalidraw canvas

Excalidraw 캔버스에서 작동하는 차세대 소셜 코딩 플랫폼입니다.The next-generation social coding platform.

OpenAI 봇, 다수의 미국 정부 기관 웹사이트 접속 논란OpenAI bots meddled with multiple US Government agency sites

OpenAI는 테스트 훈련 과정에서 자사 봇이 여러 공공 기관의 공개 데이터에 접근한 사실이 있다고 밝혔습니다.OpenAI said its bots accessed public data from a range of institutions during test exercises.

AI 없이 보낸 한 달: 오픈소스 프로젝트 운영기One Month Without AI

몇 달 전, 직접 개발하고 유지 관리 중인 오픈소스 프로젝트 LibreWeddingPlanner에서 AI 생성 코드 기여를 더 이상 받지 않기로 결정했습니다. AI 기여가 범람해서라기보다는 온전한 인간 중심의 개발을 지키고자 내린 결정에 관한 이야기입니다.Several months ago, I decided that AI contributions were no longer welcome in a FOSS project I am building and maintaining - LibreWeddingPlanner. It’s not that it got a lot of contributions with AI — actually all contributions I’ve had are translations and feature requests — but I wanted to...

보험업계 "AI 도입으로 이미 의료비 지출 증가 중"Insurers claim AI is already increasing healthcare costs

블루크로스 블루실드(Blue Cross Blue Shield)는 병원의 AI 도구 활용으로 인해 지난 2년간 9억 4,200만 달러 규모의 의료비가 추가 발생했다고 밝혔습니다.Blue Cross Blue Shield says hospital use of AI tools led to an additional $942M in healthcare spending over a two-year period.

내 대화형 디지털 아바타를 직접 만들어보았다 — 지금 바로 대화 가능I created an interactive digital avatar of myself — and you can talk to it

자신과 상호작용하는 아바타를 만들어 벤처 사기 문제를 논의하도록 훈련시켜 본 후, 인간의 AI 클론을 만드는 것에 대해 복잡한 심경을 느끼게 되었습니다.After obtaining an interactive avatar and training it to discuss venture fraud, I have mixed feelings about making AI clones of ourselves.

크루소, AI 데이터센터용 12억 5천만 달러 규모 붐 터빈 도입 계획 철회Crusoe abandons $1.25B plan to use Boom turbines at AI data centers

붐 슈퍼소닉(Boom Supersonic) CEO 블레이크 숄은 자사의 신형 고정식 발전소가 크루소(Crusoe)의 단기 계획에서 제외되었다고 밝혔습니다.Boom Supersonic CEO Blake Scholl said the company's new stationary power plants were no longer in Crusoe's near-term plans.

OpenAI, '최고 성능 모델' 학습 잠정 중단OpenAI pauses training of its ‘most capable models’

모델 통제 실패, 사이트 해킹, 전반적인 통제 불능 보고가 이어지자 OpenAI는 가장 강력한 모델의 학습을 일시 중단하기로 결정했습니다. 이번 결정은 샌드박스 내부에서 테스트 중이던 모델이 취약점을 악용해 인터넷 접근 권한을 획득한 사고가 발생한 직후 내려졌습니다.As reports of OpenAI's models breaking containment, hacking sites, and generally getting out of control pile up, the company has made the decision to pause training of its most powerful models. The decision was made after a model being tested within a sandbox exploited a loophole to gain intern

클라우드플레어 CEO 매튜 프린스는 AI로부터 웹을 지켜낼 수 있을까?Can Cloudflare CEO Matthew Prince save the web from AI?

비즈니스의 미래를 조명하는 2부작 시리즈의 일환으로 클라우드플레어(Cloudflare)의 CEO 매튜 프린스와 인터뷰를 진행합니다. 약 2년 반 전 인터넷의 거대한 전환기에 출연했던 그와 함께 급변하는 웹 생태계에 대해 짚어봅니다.Today, I’m talking with Matthew Prince, who is CEO of Cloudflare. This episode is part of a two-part series on the future of business. Matthew last joined us on the show about two and a half years ago, at what we thought then was a wild pivot point for the internet — and now it […]

AI 에이전트, '읽는 데이터'와 '변경 가능한 시스템' 사이의 보안 공백 드러내다AI agents are exposing a security gap between the data they read and the systems they can change

AI 보안에 대한 대부분의 논의는 여전히 모델 자체에 집중되어 있습니다. '대규모 언어 모델(LLM)이 잘 정렬(align)되어 있는가?', '탈옥(jailbreak)이 가능한가?', '부하 상황에서 환각(hallucination)을 일으키는가?' 등이 대표적입니다. 이 역시 중요한 질문들이지만, 기업들이 AI 에이전트와 LLM 기반 워크플로를 파일럿 프로젝트에서 실제 프로덕션으로 전환함에 따라 전혀 다른 차원의 위험이 나타나고 있습니다. 이는 모델 가중치와는 거의 무관하며, 모Most conversations about AI security still orbit the model itself: Is the large language model (LLM) aligned, can it be jailbroken, does it hallucinate under pressure? Those are real questions. But as organizations move AI agents and LLM-powered workflows from pilot projects into production, a diffe

OpenAI 에이전트 무리가 허깅페이스를 해킹한 세부 정황 공개Revealing the details of how OpenAI agents hacked Hugging Face

지난 7월 700개의 OpenAI 에이전트 무리가 허깅페이스(Hugging Face)를 침투했을 당시 남겨진 공개 증거와 상세한 공격 경로가 밝혀졌습니다.When a swarm of 700 OpenAI agents hacked Hugging Face in July, they left behind a public trail of evidence.

미 기밀 견적 공개: NSA, AI 모델 테스트에 수십억 달러 지출Classified estimates show the NSA is paying billions to test AI models

이전에 알려졌던 것보다 훨씬 더 높은 비용 규모입니다.The price tag is significantly higher than previously known.

AI 에이전트의 위험을 발견·수정하고 검증까지 수행하는 새로운 스킬A new skill finds AI agent risks, fixes them, and proves the fix worked

AI 에이전트의 보안 및 시스템 위험을 자동으로 감지하고, 수정 조치를 적용한 뒤 해당 수정이 효과가 있었는지까지 입증하는 새로운 기능을 소개합니다.The post A new skill finds AI agent risks, fixes them, and proves the fix worked appeared first on Source.

미 국방부, AI 기반 거짓말 탐지기 개발에 3천만 달러 예산 투입 추진The Pentagon wants $30 million to build an AI-powered lie detector

미 국방부 예산 요청에 따르면, 미국 정부는 향후 5년간 3,030만 달러를 투입해 개선된 형태의 거짓말 탐지기를 구축할 계획입니다. 'Polygraph+' 또는 'Polygraph Next'로 명명된 이 프로그램은 AI 및 머신러닝 채점 알고리즘과 비접촉식 원격 감지(standoff sensing) 기술에 집중합니다.The US government wants to spend $30.3 million over the next five years on an improved form of lie detector, according to a Department of Defense budget request. The program, called Polygraph+ or Polygraph Next, will focus on scoring algorithms that use artificial intelligence and machine learning a

마이크로소프트, 1만 2천 개 계정 침해한 AI 기반 공격 플랫폼 무력화Microsoft disrupts AI-assisted platform that compromised 12,000 accounts

이블토큰(EvilTokens)은 대규모 계정 침해를 더 빠르고 쉽게 수행할 수 있도록 엔드투엔드 플랫폼을 제공했습니다.EvilTokens provided an end-to-end platform that makes mass compromises faster and easier.

카카포 파티 (Kākāpō Party)Kākāpō Party

도구: Kākāpō Party. 어제 WeAreDevelopers World Congress North America에서 클로징 기조연설을 맡았습니다. 인상 깊은 순간을 만들기 위해 2026년에 기록적인 성과를 낸 카카포 번식 시즌에 대한 이야기를 녹여내기로 했습니다. 마지막 슬라이드를 축하 분위기로 장식하고 싶었고, 마침 Claude Opus 5.5가 픽셀 아트 애니메이션 제작에 뛰어나다는 입소문을 들었습니다. 그래서 Google 이미지 검색에서 카카포 사진 세 장을 찾아 Claude에 다음과 같은 프롬프트와 함께 입력했습니다: Tool: Kākāpō Party I gave presented a closing keynote for the WeAreDevelopers World Congress North America yesterday. As a STAR moment I decided to weave in references to the record breaking kākāpō breeding season we had in 2026. For my closing slide I wanted to celebrate, and I had seen some buzz a

초보자를 위한 GitHub Copilot 앱: 캔버스로 커스텀 워크플로 구축하기GitHub Copilot app for Beginners: How to build custom workflows with canvases

필요한 인터페이스를 자연어로 설명하면 에이전트가 사용자와 함께 활용하고 업데이트할 수 있는 실시간 작업 화면을 구축해 줍니다. 이를 통해 도구 적응에 드는 시간을 줄이고 작업 완성에 더 집중할 수 있습니다.Describe the interface you need in plain English, then let the agent build a live surface you can both use and update—so you spend less time adapting to tools and more time getting work done. The post GitHub Copilot app for Beginners: How to build custom workflows with canvases appeared first on The

LFM2.5-VL-DSpark를 통한 시각-언어 모델(VLM) 가속화Accelerating vision-language models with LFM2.5-VL-DSpark

LLM 에이전트, 자신의 실행 로그 손쉽게 변조 가능해LLM Agents Can Easily Tamper With Their Own Traces

비동기 모니터링, 사고 조사, 규정 준수 감사 등은 실행 로그를 기반으로 상황을 재구성합니다. 그러나 연구 결과 Claude Code, Codex, Antigravity, Open Code, Grok Build 등 주요 로컬 LLM 에이전트들이 모니터링 가드레일을 우회하여 요청 시 자신의 추적 로그를 삭제할 수 있는 것으로 나타났습니다.Asynchronous monitoring, incident investigations, and compliance audits primarily rely on agent traces to reconstruct what happened. These analyses assume that LLM agents cannot tamper with their own execution traces. We show that local LLM agents such as Claude Code, Codex, Antigravity, Open Code a

AD-WM: 반사실적 모델 예측 제어를 위한 행동 판별 세계 모델AD-WM: Action-Discriminative World Models for Counterfactual Model Predictive Control

기존 잠재 세계 모델은 사실적 상태 전이 예측에 초점을 맞추지만, 모델 예측 제어(MPC)는 동일 상태에서 대안적 행동들을 비교해야 합니다. AD-WM은 잔차 잠재 역학과 예측기 수준의 행동 복원 정규화를 결합하여 반사실적 MPC에 최적화된 행동 판별 세계 모델을 제안합니다.Latent world models are typically trained to predict factual transitions, whereas model predictive control (MPC) must compare alternative actions from the same state. A model can therefore achieve low factual prediction error yet poorly distinguish candidate actions. We introduce AD-WM, an action-di

RAPID: 시연 기반 로봇 에이전틱 프로그래밍RAPID: Robot Agentic Programming from Demonstrations

단 한 번의 인간 시각 시연 영상을 바탕으로 로봇 프로그램을 자동 생성, 검증 및 개선하는 프레임워크 RAPID를 제안합니다. 테스트 가능한 작업 명세와 실행 프리미티브를 바탕으로 반복적인 코드 개선 루프를 구현했습니다.Coding agents have demonstrated enormous success in solving complex programming problems. To leverage their potential for robot systems, this work introduces Robot Agentic Programming from Demonstrations (RAPID), which automatically generates, verifies, and refines robot programs, given a single vis

Rolling-WAM: 롤링 상상 기반의 세계 행동 모델Rolling-WAM: World Action Models with Rolling Imagination

로봇 조작을 위한 세계 행동 모델(WAM)은 매 재계획 주기마다 비디오-행동 디노이징으로 인한 지연 시간이 발생하는 한계가 있습니다. Rolling-WAM은 연속적인 재계획 주기에 걸쳐 결합 디노이징을 분산 처리하는 슬라이딩 윈도우 방식을 통해 폐루프 응답성을 획기적으로 개선했습니다.World Action Models (WAMs) couple action generation with future visual prediction for robotic manipulation. However, completing the joint video-action denoising process at each replanning cycle incurs substantial latency, delaying action updates and limiting closed-loop responsiveness. We present Ro

일반화된 작업 및 동작 계획 문제를 위한 코딩 에이전트Coding Agents for Generalized Task and Motion Planning Problems

이산적 의사결정과 기하학적·동역학적 제약이 복잡하게 얽혀 있는 작업 및 동작 계획(TAMP) 문제에서, 기존의 수작업 엔지니어링을 대체하여 코딩 에이전트가 계획 절차를 자동 합성할 수 있는 가능성을 탐구합니다.Task and motion planning (TAMP) problems remain difficult even with full observability and object-centric states because discrete decisions are tightly coupled to geometric, kinematic, and dynamic constraints. Generalized TAMP addresses this difficulty by exploiting regularities across problem insta

믿을 것인가, 말 것인가: 음성 기반 검색 증강 사실 검증To Trust or Not to Trust: Retrieval-Augmented Fact Checking in Speech

온라인 허위 정보가 뉴스 클립, 팟캐스트, 인터뷰, 정치 연설, 소셜 미디어 영상 등 음성 형식으로 점차 확산됨에 따라 음성에서 직접 주장을 검증할 수 있는 팩트체크 시스템의 필요성이 커지고 있습니다. 본 논문에서는 대형 오디오 언어 모델(LALM)의 음성 기반 사실 검증 능력을 연구하기 위한 프로브 벤치마크인 VeriSpeak을 소개합니다. VeriSpeak은 시간적, 지리적, 관계적 사실을 아우르는 3,879개의 음성 주장과 균형 잡힌 참/거짓 레이블을 포함합니다.Online misinformation increasingly appears in spoken formats such as news clips, podcasts, interviews, political speeches, and social media videos, creating a need for fact-checking systems that can verify claims directly from speech. We introduce VeriSpeak, a probe benchmark for studying speech-bas

임바디드 강화학습에서 개인 궤적 재구성을 위한 시간적 그래디언트 반전Temporal Gradient Inversion for Private Trajectory Reconstruction in Embodied Reinforcement Learning

임바디드 강화학습(Embodied RL) 에이전트의 분산 학습은 원시 센서 데이터를 온디바이스에 유지하고 정책 그래디언트만 서버로 전송함으로써 일정한 수준의 프라이버시를 제공합니다. 그러나 시간적 구조는 단일 프레임 공격을 넘어 이러한 정보 누출을 증폭시킬 수 있습니다. 본 연구에서는 스텝별 정책 레벨 신호로부터 비공개 관측-행동 궤적 시퀀스를 자기회귀적으로 재구성하는 분할 상환 시간적 그래디언트 반전 공격인 TRACE를 소개합니다.Distributed learning in embodied reinforcement-learning agents offers a degree of privacy by retaining raw sensor data on-device and transmitting only policy gradients to the server. Yet temporal structure can amplify this leakage beyond single-frame attacks. We introduce Temporal Reconstruction Att

에이전틱 접근법을 통한 온라인 음모론 탐지Agentic Detection of Online Conspiracies

소셜 미디어의 음모론적 담론은 항상 명시적인 주장이나 고정된 어휘 지표로 표현되지는 않으며, 겉으로 드러난 동일한 내용도 지지, 합리적 우려, 비판, 풍자 또는 조롱의 의미를 띨 수 있습니다. 따라서 핵심 과제는 단순한 음모 관련 주장 인식뿐만 아니라 발화의 화행적 힘(illocutionary force), 즉 화자의 의도를 추론하는 것입니다. 본 논문에서는 관련 소셜 컨텍스트를 활용하여 이를 달성할 수 있음을 보이고 전용 에이전틱(Agentic) 프레임워크를 제안합니다.Conspiratorial discourse on social media is not always expressed through explicit claims or stable lexical markers. The same surface content may express endorsement, legitimate concerns, criticism, satire, or mockery. The main challenge is therefore not only recognizing conspiracy-related claims, bu

멤버십 오라클 모델에서 볼록체 선형 최적화에 대한 준이차 하한A Nearly Quadratic Lower Bound for Linear Optimization over Convex Bodies in the Membership Oracle Model

본 논문에서는 멤버십 오라클(Membership Oracle) 모델 하에서 볼록체에 대한 선형 최적화 및 균등 샘플링을 수행하는 무작위 알고리즘의 준이차(nearly quadratic) 하한을 증명합니다. 선형 최적화의 경우 차원의 다항 로그 요소를 제외하면 기존에 알려진 준이차 상한과 일치하며, 균등 샘플링의 경우 기존의 선형 하한을 개선합니다. 또한 본 구성은 부피 추정(volume estimation)에 대해서도 동일한 하한을 함의합니다.We prove nearly quadratic lower bounds for randomized algorithms for linear optimization and uniform sampling over convex bodies in the membership oracle model. For linear optimization, this matches the known nearly quadratic upper bound up to a polylog factor in the dimension. For uniform sampling,

앵커드 엑스트라-프록시멀 기법: 단조 포함 문제를 위한 최적의 고차 방법론Anchored Extra-Proximal Methods: Optimal Higher-Order Methods for Monotone Inclusion Problems

탄젠트-잔차 기준 하에서 매끄러운 단일값 단조 연산자와 극대 단조 집합값 연산자의 합으로 구성된 복합 단조 포함 문제의 근사해를 구하는 결정론적 오라클 복잡도를 연구합니다. 본 논문에서는 상대 오차 조건을 만족하는 부정확한 앵커드 프록시멀 업데이트와 앵커드 외삽 단계를 결합한 '앵커드 엑스트라-프록시멀(AEP)' 프레임워크를 제안합니다. 이 프레임워크는 기존 복합 고속 엑스트라그래디언트 계열 알고리즘을 포괄합니다.We study the deterministic oracle complexity of finding approximate solutions to composite monotone inclusion problems, formed by the sum of a smooth single-valued monotone operator and a maximally monotone set-valued operator, under the tangent-residual criterion. We introduce the Anchored Extra-Pr

멀티모달 대형 언어 모델의 얼라인먼트 착시 현상The Alignment Illusion in Multimodal Large Language Models

멀티모달 대형 언어 모델(MLLM)의 레이어별 시각-텍스트 유사도는 흔히 언어 모델이 시각적 콘텐츠를 공유 표현 공간으로 점진적으로 통합한다는 증거로 해석됩니다. 그러나 이러한 해석은 스칼라 얼라인먼트 점수가 콘텐츠 수준의 크로스모달 상호작용을 반영한다는 가정에 기반합니다. 이 가정을 검증하기 위해 시각 스트림에 통제된 개입을 가한 결과, 0.5B부터 72B 파라미터에 이르는 5개 패밀리 13개 MLLM 전반에서 프로젝터 출력을 대체하더라도 유사한 점수 패턴이 유지되는 착시 현상이 확인되었습니다.Layer-wise visual-text similarity in Multimodal Large Language Models (MLLMs) is widely interpreted as evidence that the language model progressively integrates visual content into a shared representation space. This reading rests on the assumption that scalar alignment scores reflect content-level

단순 압축을 넘어서: 신경 대리 솔버의 안정적인 장기 롤아웃을 위한 잠재 표현 학습Beyond Compression: Training Latent Representations for Stable Long-Horizon Rollout in Neural Surrogate Solvers

잠재 신경 대리 솔버(Latent Neural Surrogate Solver) 또는 잠재 동역학 모델은 전체 해상도의 물리장을 직접 푸는 대신 압축된 잠재 공간을 발전시킴으로써 시계열 물리 시스템 시뮬레이션을 가속화합니다. 원리상 계산 비용을 줄이고 학습을 단순화하지만, 실제로는 장기 자기회귀 롤아웃 과정에서 오차가 빠르게 누적되어 예측 유용성이 제한되는 문제가 있습니다. 본 연구에서는 이러한 불안정성이 잠재 표현 자체의 결함이 아니라 특정 학습 방식에서 기인함을 규명합니다.Latent neural surrogate solvers, or latent dynamics models, accelerate simulations of time-dependent physical systems by evolving a compressed latent space rather than resolving full-resolution fields directly. In principle this reduces computational cost and simplifies learning, but in practice err

JevOut: 자연스러운 컨텍스트가 의사결정 모델의 판단을 뒤집는 현상JevOut: Natural Context Can Flip Decision Models

Jev와 같은 전용 의사결정 모델은 비정형 언어를 유한한 선택지에 대한 확률 분포로 매핑하여 요청 라우팅, 도구 선택, 행동 트리거 등을 직접 수행하도록 지원합니다. 그러나 실제 입력은 단독으로 주어지지 않으며 배경 세부정보 및 주변 맥락과 함께 전달됩니다. 본 연구에서는 정답이 바뀌지 않음에도 불구하고, 문맥에 자연스럽게 어우러지는 짧은 추가 문구만으로도 올바른 의사결정이 뒤집힐 수 있음을 발견하고 이러한 취약점을 체계적으로 분석합니다.Dedicated decision models such as Jev map unstructured language to probability distributions over finite choices, allowing their outputs to directly route requests, select tools, and trigger actions. Yet real-world inputs rarely arrive in isolation: they come with background details and surrounding

SemMSA: 불완전 데이터 환경에서 잠재 의미 기반 강건한 멀티모달 감성 분석SemMSA: Latent Semantic-Aided Robust Multimodal Sentiment Analysis with Incomplete Data

최근 멀티모달 감성 분석(MSA) 연구는 불완전한 데이터 환경에서 언어, 시각, 음향 모달리티를 학습하여 인간의 감성을 추론하는 데 집중하고 있습니다. 기존 연구들은 대개 모달리티 특징을 재구성하거나 복잡한 융합 메커니즘을 설계하여 누락된 정보를 보완하려 했으나, 부분 관측된 증거에서 고수준 시맨틱 기반(grounding)이 부족해 허위 생성과 노이즈 유도 문제가 발생했습니다. 본 연구는 이러한 한계를 극복하기 위한 새로운 접근법을 제시합니다.Recent research on Multimodal Sentiment Analysis (MSA) has focused on learning from language, visual, and acoustic modalities with incomplete data to infer human sentiment. Most studies typically compensate for missing information by reconstructing modality features or designing complicated fusion m

ExplorationBench: 검증 가능한 미지의 세계에서 AI 시스템의 탐색 능력 측정ExplorationBench: Measuring AI Systems' Exploration in Verifiable Alien Worlds

과학적 발견은 이미 알려진 문제의 경계가 끝나는 지점에서 시작되며, 이 지점에서 AI 시스템은 가설 설정, 실험 설계, 결과 반복 검토라는 탐색 과정에 참여해야 합니다. 그러나 이러한 능력을 평가하는 것은 (1) 완전히 새로운 가설의 유효성을 검증하는 방법, (2) 시스템이 사전 학습 데이터의 암기된 지식을 회상한 것인지 실제 탐색을 통해 발견한 것인지를 구별하는 방법이라는 두 가지 난제를 안고 있습니다. 이를 위해 본 연구에서는 탐색 역량을 객관적으로 평가할 수 있는 ExplorationBench를 소개합니다.Scientific discovery begins where known problems end. There, AI systems must engage in exploration: framing hypotheses, designing experiments, and iterating on the results. However, evaluating this ability is difficult: (1) how to verify whether a genuinely new hypothesis holds, and (2) how to deter

ARGUS: 미국 고용 차별 고발 문서를 위한 역할 인식 이벤트 지식 그래프ARGUS: Role-Aware Event Knowledge Graphs for U.S. Employment-Discrimination Complaints

미국 고용 차별 고발 문서는 어휘나 임베딩 기반 표현만으로는 명시적으로 포착하기 어려운 복잡한 사건 흐름을 담고 있습니다. 본 논문에서는 CourtListener 고발 문서로부터 문서 수준의 이벤트 지식 그래프(EKG)를 구축하기 위해, 5W1H 기반 스키마와 법률 도메인 모델, LLM 기반 구조화 생성을 결합한 소스 기반 파이프라인인 ARGUS를 제안합니다. ARGUS는 사실을 담은 진술을 추출하고 참여자, 시간, 인과 관계를 포함하는 청크 단위 이벤트 그래프를 구축합니다.U.S. employment-discrimination complaints describe complex event sequences that are not explicitly captured by lexical or embedding-based representations alone. We present ARGUS, a source-grounded pipeline that combines a 5W1H-inspired schema, legal-domain models, and LLM-based structured generation

오디오 언어 모델은 변별 자질을 들을 때와 읽을 때 동일하게 인식하는가?Do Audio Language Models Hear and Read Distinctive Features Alike?

오디오 언어 모델은 음성과 텍스트를 단일 디코더를 통해 처리합니다. 본 연구는 음소를 귀로 들을 때와 텍스트로 읽을 때, 해당 디코더가 변별 자질(distinctive feature)을 동일한 방향으로 표현하는지 질문을 던집니다. 단일 자질만 다른 최소 대립쌍 음소들에 대해 두 구성원의 평균 표현 간 차이(오프셋)를 계산하고, 이 오프셋의 평균을 구해 각 스트림의 방향성을 도출한 뒤 두 방향 간의 코사인 유사도를 측정합니다.Audio language models pass speech and text through a single decoder. We ask whether that decoder represents a distinctive feature in the same direction when a phoneme is heard and when it is read. For minimal pairs of phonemes differing in one feature, we take the offset between the two members'

자동 음성 인식을 위한 전사 모호성에 토큰 단위 내성을 갖는 학습 기준A Training Criterion with Token-Level Tolerance to Transcription Ambiguity for Automatic Speech Recognition

자동 음성 인식(ASR)은 대개 기준 전사본이 발화에 대한 유일하게 유효한 레이블이라는 가정하에 학습됩니다. 하지만 축어적 전사본이라 할지라도 음향적으로 유일하게 결정되지 않는 발음, 철자, 어휘적 구현의 국소적 차이가 존재합니다. OTC(Omni-temporal Classification)는 CTC 정렬 그래프에 와일드카드 경로를 추가하여 이러한 노이즈를 허용하지만, 단어 수준의 호(arc)는 너무 거칠다는 한계가 있습니다.Automatic speech recognition is typically trained assuming that the reference transcript is the only valid labeling of an utterance, yet even nominally verbatim transcripts contain localized differences in pronunciation, spelling, or lexical realization that the acoustics do not uniquely determine.

통제 불능 AI 공격의 중심에 선 한 기업One company is at the center of a wave of rogue AI attacks

지난 7월, OpenAI는 자사 AI 에이전트들이 허가 없이 허깅페이스(Hugging Face)를 공격했다고 밝혀 AI 안전성에 대한 광범위한 우려를 불러일으켰습니다. 이후 메타, 앤스로픽, 구글 등의 에이전트와 관련된 유사한 사건들이 잇따르며 통제 불능 AI(rogue AI)에 대한 불안이 더욱 커졌습니다. 지난 몇 주 동안 여러 AI 모델이 연루된 폭로가 이어지면서...In July, OpenAI revealed that its AI agents had attacked Hugging Face without permission, sparking widespread concerns about AI safety. Since then, a string of similar incidents involving agents from Meta, Anthropic, Google, and other companies has fueled further fears about rogue AI. As disclosures

지속 학습(Continual Learning)으로 무용지물이 될 수 있는 AI 차단 모니터링Continual learning might make your blocking monitors nearly useless

많은 AI 제어 프로토콜은 배포 중 신뢰할 수 없는 AI의 행동에 개입하는 방식으로 작동합니다. 예를 들어 모니터가 각 행동의 의심도를 평가해 기준치를 넘으면 차단하고, 더 안전한 모델의 행동으로 대체하는 방식입니다. 하지만 AI가 새로운 기술과 지식을 축적하는 지속 학습이 적용되면 이러한 모니터링 시스템의 효용성이 크게 떨어질 수 있습니다.Many control protocols work by intervening on an untrusted AI's actions during deployment. For example, you might set up a monitor that scores each action's suspiciousness and blocks actions above a threshold, replacing them with actions from a weaker "trusted" model (a defer-to-

AI 안전(AI Safety) 커뮤니티는 버클리의 섹스 컬트에 가깝다AI safety is mostly a sex cult in Berkeley

해커 뉴스 (포인트 84점, 댓글 19개)Hacker News (84 points, 19 comments)

매일 AI를 사용하는 미국인조차 AI에 대해 우려하고 있다Even Americans who use AI every day are worried about it

이 보고서는 AI에 대한 노출이 증가해도 기술에 대한 불안감이 해소되지 않으며 AI 규제에 대한 대중의 지지도 감소하지 않을 것이라고 제안합니다.The report suggests that greater exposure will not resolve the unease around the technology, nor reduce public support for AI regulation.

Import AI 473: 미국의 초지능(Superintelligence) 전략, 쥐 두개골 속 인간 뇌, 기계 해석학Import AI 473: The US's superintelligence strategy; human brain in a mouse skull; and machine hermeneutics

"현재 AI가 맞닥뜨린 한계의 벽은 지금 우리와 같은 공간에 실재하고 있는가?"를 다룹니다.Is the wall AI is hitting in the room with us right now?

AI 뉴스: Opus 5.5, GPT-6 Sol, Jev, Muse 등 주요 소식 정리AI News: Opus 5.5, GPT-6 Sol, Jev, Muse and More!

이번 주 놓치기 쉬웠던 주요 AI 소식을 전합니다. GPT-Live 1 및 Agent API 신규 정보와 함께 최신 AI 도구 및 모델 업데이트를 다룹니다.Here's the AI News you probably missed this week. Learn more about GPT-Live 1 and the Agent API here: https://developers.openai.com/api/docs/guides/live Discover More: 🛠️ Explore AI Tools & News: https://futuretools.io/ 📰 Weekly Newsletter: https://futuretools.io/newsletter Socials: ❌ Twite

또다시 피벗 나선 메타... 커넥트 2026 핵심 총정리Meta is pivoting again... everything you missed from Connect 2026

메타 커넥트 2026에서 발표된 주요 전략 변화와 신기술, 핵심 공개 내용을 모두 정리해 드립니다.Get $100 in Hyperagent bonus credits when you sign up for a paid plan - https://www.hyperagent.com/fireship100 In this video we break down everything from Meta Connect 2026. Let's dive in. Want more Fireship? 🗞️ Newsletter: https://bytes.dev 🧠 Courses: https://fireship.dev

클로드 오퍼스 5.5 AI: 놀라운 도약Claude Opus 5.5 AI: An Incredible Leap Forward

Claude Opus 5.5의 강력한 성능 향상과 함께 보행 생명체 시뮬레이션 및 유체 역학 실험 등 고난도 물리 시뮬레이션 구현 성과를 살펴봅니다.❤️ Check out Lambda here and sign up for their GPU Cloud: https://lambda.ai/papers Note: in the walking creatures experiment, Astra used a simplified model and was unable to implement the correct one. Things did not improve after simulating it for more generations. Claude Opus 5.5: https://www.anthr