Weekly AI Research Digest

2025년 1주차에 공개된 주목할만한 인공지능(AI) 분야의 논문들을 소개합니다.Paper, ProjectHuatuoGPT-o1은 의료 분야에서의 복잡한 추론 능력을 향상시키기 위해 개발된 새로운 언어 모델입니다. 수학과 달리 의료 분야에서는 추론의 정확성을 검증하기가

2025년 2주차에 공개된 주목할만한 AI 분야의 논문들을 소개합니다.Paper, ProjectEnerVerse는 로봇 조작 작업을 위한 실체화된 미래 공간 생성 프레임워크입니다. 내부 청크 공간 모델링을 위해 합성곱과 양방향 주의 메커니즘을 통합하고, 영상 데이터의

2025년 3주차에 공개된 주목할만한 AI 분야의 논문들을 소개합니다.PaperSCRIT(Self-evolving CRITic)는 대규모 언어 모델(LLM)의 비평 능력을 외부 감독 없이 자체적으로 발전시키는 새로운 프레임워크입니다. 기존 접근법들이 인간의 평가나 더

2025년 4주차에 공개된 주목할만한 AI 분야의 논문들을 소개합니다.Paper이 연구는 대규모 언어 모델(LLM)의 추론 능력을 향상시키기 위한 'Mind Evolution'이라는 새로운 방법을 제안합니다. 기존의 단순한 여러 번 시도하기(Best-of-N)나 순차적

2025년 5주차에 공개된 주목할만한 AI 분야의 논문들을 소개합니다.Paper, Project이 논문은 대규모 언어 모델(LLM)의 성능을 평가하는 새로운 벤치마크 'Humanity's Last Exam (HLE)'를 소개합니다.현재 MMLU와 같은 기존 벤치마크들은

2025년 6주차에 공개된 주목할만한 AI 분야의 논문들을 소개합니다.Paper, Project이 논문은 언어 모델의 성능을 향상시키는 새로운 방법인 '테스트 시간 스케일링'에 관한 연구를 다루고 있습니다. 최근 OpenAI의 o1 모델이 이러한 능력을 보여주었지만,

2025년 7주차에 공개된 주목할만한 AI 분야의 논문들을 소개합니다.\-Scaling up Test-Time Compute with Latent Reasoning: 테스트 시점에서 잠재 공간을 통한 추론으로 계산 능력 확장\-Can 1B LLM Surpass 405B

2025년 8주차에 공개된 주목할만한 AI 분야의 논문들을 소개합니다.대규모 언어 모델 및 자연어 처리에서는 LLaDA를 포함한 확산 기반 언어 모델이 기존 자동회귀 모델을 대체할 가능성을 보였으며, Soundwave가 적은 데이터로도 뛰어난 음성-텍스트 정렬 성능을

2025년 9주차에 공개된 주목할만한 AI 분야의 논문들을 소개합니다.LLM 해석 분야에서는 LLM-Microscope를 통해 기존에는 중요하지 않다고 여겨진 관사, 쉼표 등의 사소한 토큰이 실제로 맥락 유지에 필수적임을 밝혀냈으며, SWE-RL과 자기 보상 기반 수학

2025년 10주차에 공개된 주목할만한 AI 분야의 논문들을 소개합니다.데이터 및 학습 효율화 분야에서는 데이터의 예측력을 평가해 가장 유용한 데이터를 선별하여 학습 효율성을 높이는 Preselect, 인간의 간략한 사고 과정을 모방해 토큰 사용량을 최소화하면서도 정확

2025년 11주차에 공개된 주목할만한 AI 분야의 논문들을 소개합니다.언어 모델 및 텍스트 처리 분야에서는 Sparse Autoencoder를 통해 인공 생성 텍스트 탐지(ATD)의 해석 가능성을 높이고 인간과 LLM 간의 글쓰기 스타일 차이를 규명했습니다. Euro

2025년 12주차에 공개된 주목할만한 AI 분야의 논문들을 소개합니다.언어 모델 및 비전-언어 모델 분야에서는 RWKV-7 "Goose"가 새로운 시퀀스 모델링 아키텍처를 도입하여 다국어와 영어 작업에서 우수한 성능을 보여주고, DAPO는 대규모 언어 모델의 강화학습

2025년 13주차에 공개된 주목할만한 AI 분야의 논문들을 소개합니다.대형 언어 모델의 추론 성능은 LLM 내부의 핵심 특징을 희소 오토인코더로 분석해 조정함으로써 개선할 수 있습니다. 멀티모달 스트리밍 모델 Qwen2.5-Omni는 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오

2025년 14주차에 공개된 주목할만한 AI 분야의 논문들을 소개합니다.AI 에이전트 및 시스템 분야에서 Foundation Agents는 뇌과학에서 영감을 얻은 지능형 에이전트 설계를, AnimeGamer는 MLLM 기반 무한 애니메이션 시뮬레이션을 제안했습니다. N

2025년 15주차에 공개된 주목할만한 AI 분야의 논문들을 소개합니다.모델 경량화 및 효율성 개선 분야에서 SmolVLM 논문은 대형 VLM의 성능을 유지하면서도 연산 부담과 GPU 메모리 사용량을 극적으로 줄인 소형 멀티모달 모델을 제시하고, Hogwild! Inf

2025년 16주차에 공개된 주목할만한 AI 분야의 논문들을 소개합니다.'차세대 AI 모델 개발 및 훈련' 분야에서는 근본적인 모델 아키텍처와 학습 방식의 혁신에 집중하고 있습니다. 대표적으로 텍스트와 시각 정보를 통합하여 처음부터 함께 사전 훈련하는 InternVL3

GPT‑4.1 출시·Grok Studio 등장… 초거대 AI 기능‧서비스 혁신 가속美 수출규제·NVIDIA 국내화로 인프라 주도권 쟁탈… 윤리‧투자 논의도 확대이번 주 인공지능(AI) 분야는 모델 기능의 상당한 발전, 전략적 인프라 개발, AI 윤리에 대한 지속적인 논

학습 패러다임 및 추론 강화 분야에서는 기존 모델에 새로운 언어 지식을 효율적으로 통합하거나(Kuwain), 강화학습(RL)이 실제로 LLM의 추론 능력을 어떻게 향상시키는지 심층 분석하고(RL Reasoning), 테스트 시점(TTRL)이나 외부 전문가 데이터(LUF

Gemini 2.5 Flash, Grok Vision 등 모델 고도화…AI 에이전트 현실화와 산업별 혁신 가속화AI 안전 고도화와 인프라 경쟁 본격화… 웹·로봇·개발 생산성까지 확장되는 실전 응용이번 주 글로벌 인공지능(AI) 산업계에서는 모델 성능의 획기적인 고도화와

AI 추론 및 효율성 최적화 분야에서는 극소량의 데이터만으로 강화학습을 통해 추론 능력을 극대화하거나(1-Shot RLVR), 복잡한 추론 과정을 보조하는 특화된 정보 검색기를 개발하고(ReasonIR), 다양한 종류의 데이터를 함께 처리하며 추론하는 멀티모달 모델의

윤리와 안전이 주도하는 AI 패권 경쟁, 혁신의 새로운 기준으로 부상거대 기업부터 오픈소스까지, AI 기술 민주화가 그리는 새로운 산업 지도AI 기술 경쟁이 심화되며 대형 기업들은 성능과 책임 사이에서 균형을 모색하고 있다. 이 과정에서 윤리적 고려사항과 안전성이 단순

AI 자율 학습 및 추론 능력 강화 분야에서는 'Absolute Zero'가 외부 데이터 없이 모델 스스로 추론 과제를 생성하고 코드 실행기로 검증하며 코딩 및 수학 추론 능력을 SOTA 수준으로 향상시키는 패러다임을 제시합니다. 유사하게 'Grokking in the

글로벌 AI 기술 경쟁 심화와 혁신의 가속화생활 속으로 파고드는 AI 에이전트와 산업 생태계의 변화Alibaba는 'Qwen 3'이라는 하이브리드 AI 추론 모델 제품군을 공개했으며, 이 모델은 혼합 전문가 아키텍처를 채택해 Google과 OpenAI의 최고 모델들과

시각 정보와 언어 정보를 통합적으로 이해하고 상호작용하는 멀티모달 AI 분야는 (Seed1.5-VL, BLIP3-o, DeCLIP 등의 연구를 통해) 단순한 정보의 결합을 넘어, GUI 제어나 게임 플레이와 같은 복잡한 에이전트 작업을 수행하고 개방된 어휘 환경에서도

AI 주도 혁신의 새 시대, 첨단 모델과 에이전트 개발로 가속화되는 글로벌 기술 경쟁미래 변혁의 막대한 잠재력과 함께, 딥페이크 확산 및 보안 등 윤리적·사회적 책임 논의 증대주요 AI 기업들은 코딩 모델, 3D 생성, 접근성 기능 등 새로운 제품과 AI 에이전트 개발

Qwen3 Technical Report Paper, Project In this work, we present Qwen3, the latest version of the Qwen model family. Qwen3 comprises a series of large

주요 AI 모델 및 기술 업데이트 Google은 Gemini 2.5 Pro 모델의 추론 능력을 강화하는 Deep Think 기능을 공개했다. 이 기능은 모델이 응답 전에 여러 가능한 답안을 고려하게 하며, 특히 코딩 평가인 LifeCodeBench와 인지/추론 능력을

AI 모델, 데이터·연산 최적화로 효율 극대화 및 논리·맥락 기반 추론 능력 심화지능형 응용, 과학·공학 자동화 에이전트·창의적 콘텐츠 생성·데이터 중심 시스템 구축대규모 언어/멀티모달 모델 최적화 및 효율화 분야에서는, 모델 중심에서 벗어나 입력 데이터 자체를 압축하

선도 기업들의 혁신적 AI 솔루션 공개와 시장 확장 경쟁인공지능의 실질적 활용 확산 및 산업 생태계의 미래 분석OpenAI는 o3 Operator와 "Sign in with ChatGPT" 시스템으로 사용자 경험을 확장하고 대규모 데이터센터 구축에 투자하며, 다른 AI

강화학습(RL)으로 추론의 한계를 돌파하고, 시각과 언어를 통합해 현실로 나아가는 AI고정된 데이터셋을 넘어, 모델의 성장을 돕는 역동적인 학습 환경까지 구축하며 발전 가속LLM 추론 능력 강화 및 최적화 분야에서는 스스로 실패 원인을 분석하고 재도전하여 학습하거나(R

Microsoft, Google, GitHub의 생성형 AI 출시와 Samsung-Perplexity 제휴로 시장 경쟁 가속화Apple의 LLM 한계 연구와 Reddit-Anthropic 저작권 소송으로 AI 윤리·규제 쟁점 부각Microsoft의 Bing Video

게임처럼 훈련시키는 강화학습부터, 스마트폰에서 동작하는 초소형 고성능 언어모델의 개발멀티모달 AI 모델의 다양한 도메인 분야 확장과 비디오, 3D 생성 모델의 발전TL;DR\-'Reinforcement Pre-Training' 논문은 LLM의 다음 단어 맞추기를 보상을

메타, 스케일 AI에 150억 달러 투자로 '초지능' 연구소 구축…OpenAI ARR 100억 달러 돌파바이트댄스 Seedance 비디오 생성 1위 등극, 구글 제미니 예약 작업 기능 등 실용 AI 서비스 확산AI 업계에서 대규모 투자와 기술 혁신이 동시에 일어나고 있

메타의 스케일 AI 인수로 주요 기술 기업들 경쟁 우려 표명구글·마이크로소프트 등의 이탈로 라벨박스 등 경쟁사 수혜 예상AMD가 'Helios'라는 랙 스케일 아키텍처를 통해 엔비디아의 블랙웰 칩과 경쟁하는 AI 전략을 발표한다. 엔비디아 대비 40% 더 나은 토큰/$

대규모 언어 모델의 컨텍스트 확장과 효율성 개선을 위한 혁신적 아키텍처 연구 활발 > 다국어·멀티모달 벤치마크 개발과 피드백 통합, 테스트 시간 계산 최적화로 AI 성능 향상 추구 TL;DR MiniMax-M1 하이브리드 MoE 아키텍처와 라이트닝 어텐션을 결합한 1

제로샷 파라미터 생성, 이미지 생성, 문서 이해, 초장문 생성의 혁신적 접근법상호작용형 게임 월드와 3D 애니메이션까지 다양한 도메인의 AI 기술 발전Drag-and-Drop LLMs: 개별 과제마다 파인튜닝하는 대신, 프롬프트만으로 모델의 가중치를 직접 생성하여 학습

일상에 스며드는 AI, 음성 비서부터 스마트 안경까지 기술 경계 허물어 > 20억 달러 투자와 핵심 인재 영입, 치열해지는 AI 주도권 경쟁 AI 패권 경쟁의 자금 전쟁 ElevenLabs는 개인 AI 음성 비서인 11.ai를 출시했다. 이는 Perplexity, Linear, Slack, Notion과 같은 플랫폼과의 MCP 통합을 활용하여 다단계 워...

멀티모달 비전-언어 모델(VLM)의 진화, 강화 학습(RL) 기반 추론 능력 및 비디오 이해 혁신생성형 AI를 통한 3D 장면 재구성, 애니메이션 채색, 그리고 웹 에이전트의 초인적 추론 구현GLM-4.1V-Thinking: 대규모 사전 학습과 강화 학습으로 STEM

xAI 100억 달러 조달, Meta의 Superintelligence Labs 설립 등 AI 기업 전략 재편Grok·Gemini 2.5 프로 등 차세대 모델 출시, OpenAI-Meta 간 인재 쟁탈전 격화xAI는 담보 어음과 기간 대출을 통해 50억 달러의 부채를

MemOS와 LoRA 최적화를 통한 LLM 메모리 관리 및 Parameter-Efficient 학습강화학습 기반 Vision-Language 모델과 Diffusion 생성 시스템의 실용적 응용1.MemOS: LLM을 위한 메모리 운영체제로 텍스트, 활성화, 매개변수 메

xAI 'Grok 4'가 OpenAI·Google 제치고 AI 선두 탈환, 오픈소스 모델도 상용 서비스 성능 돌파AI 브라우저 전쟁 본격화하며 에이전트 마켓플레이스 확산, 수십억 달러 투자 경쟁 치열Grok 4의 등장과 AI 프론티어 경쟁이 새로운 국면을 맞고 있다.

추론과 효율을 극대화하는 차세대 AI 아키텍처의 혁신암기를 넘어, 현실과 상호작용하는 신뢰성 높은 지능의 새로운 지평Test-Time Scaling with Reflective Generative Model정책 모델과 보상 모델을 하나로 통합하여 추론 효율을 높이고,

구글-윈드서프, 애플-미스트랄 등 빅테크 인수합병 경쟁 속 1조 파라미터 모델 시대 개막 > 천문학적 투자와 국가 차원 AI 경쟁 가속화, 안전성 우려와 기술적 과제도 심화 글로벌 AI 기업들의 대규모 인수합병과 인재 경쟁 AI 업계의 소유권 구조와 인재 분포에 극

가우시안 보상, 추론 트리 등 새로운 모델링으로 희소 신호와 컨텍스트의 한계를 돌파수학 추론, GUI 그라운딩, 동적 세계 생성 등 특정 영역에서 인간 수준의 지능을 구현Paper, ProjectGUI 그라운딩을 위한 가우시안 보상 모델링은 자연어 명령을 인터페이스의

수학 올림피아드 석권한 AI 모델들의 기술적 도약불법 칩 밀수와 규제 거부로 고조되는 국제 AI 패권 갈등OpenAI의 최신 실험적 추론 모델은 2025년 국제 수학 올림피아드 6개 문제 중 5개를 풀어 35/42점을 획득하며 금메달을 달성했다. Google도 자사의

AI, 언어의 한계를 넘어 인간 고유의 추론 및 창작 영역에 도전에이전트, 확산 모델, 하이브리드 설계 등 혁신적 방법론으로 전문 분야의 자동화 앞당겨Paper, Project이 논문은 여러 차례에 걸쳐 외부 도구를 활용하는 대규모 언어 모델(LLM) 기반 에이전트의

AI 기술 패권을 차지하기 위한 빅테크들의 천문학적인 투자와 전면전 가속화AI의 급격한 제품화와 함께 기술 모델 및 하드웨어 인프라의 근본적 혁신 이끌어AI 기술 주도권을 잡기 위한 기업들의 경쟁이 더욱 치열해지고 있다. OpenAI는 연간 수익 120억 달러를 달성하

확산 모델과 동적 미세조정 DFT로 추론 효율의 새로운 기준을 제시연쇄적 사고 CoT의 한계를 넘어 통합 모델 스카이워크와 VeriGUI로 실용적 일반화 능력 증명Paper, Project대규모 언어 모델(LLM)이 보여주는 연쇄적 사고(Chain-of-Thought,

GPT-5의 추론과 코딩 능력을 넘어, 월드 모델이 3D 환경을 생성하고 자동 정리 증명 현실화터미널 에이전트와 API, 오픈소스 프레임워크를 통해 개발자들이 AI 기술을 직접 제어 및 확장OpenAI는 최신 AI 모델인 GPT-5를 출시하여 이제 모든 ChatGPT

더 깊게 추론하는 검색, 스스로 진화하는 에이전트, 텍스트를 넘어선 시각 지능 기술 발전이미지 한 장으로 3D 세계를 창조하고 영상 효과를 제어하는 기술 등장Paper, ProjectGLM-4.5는 에이전트, 추론, 코딩(ARC) 작업에 특화된 3550억 파라미터 규모

GPT-5가 촉발한 AI 가격 전쟁, 기술 패권을 향한 거대 기업들의 전면전이 시작성능 경쟁을 넘어 보안과 생태계 확장까지, AI 시장의 경쟁 구도 급변OpenAI가 GPT-5, GPT-5-Thinking, GPT-5-Pro 등 여러 신모델을 동시 출시하며 AI 시장에

과학 특화 모델과 자기지도 비전에서 메모리 기반 추론까지다중 에이전트 시스템, 메모리 조직 검색, 그리고 3D 객체 재구성의 혁신적 발전Paper, ProjectIntern-S1은 과학 분야에 특화된 다중 모달 기초 모델로, 28B 활성화 매개변수와 241B 총 매개변

DeepSeek V3.1과 GPT-6 출시 예고로 격화되는 글로벌 AI 경쟁메타 구조조정부터 Anthropic 100억 달러 투자까지, 업계 판도 변화 가속화DeepSeek은 DeepSeek V3.1을 조용히 출시했다. 이 6,850억 매개변수 시스템은 미국 AI 거대

강화학습과 자기-보상 기반의 성능 혁신, 추론 능력과 효율의 극대화에이전트와 로보틱스를 넘어선 응용 확장, 전문 과학 분야 난제 해결로의 도약Paper, ProjectInternVL 3.5는 다재다능함, 추론 능력, 효율성을 크게 향상시킨 차세대 오픈소스 멀티모달 모델

빅테크의 신규 AI 모델 경쟁과 전략적 제휴 및 협력 가속화컨텍스트 엔지니어링의 부상과 차세대 AI 에이전트 기술의 진화마이크로소프트는 자체 개발한 음성 생성 모델 MAI-Voice-1과 대규모 언어 모델 MAI-1-preview를 출시하며 OpenAI에 대한 의존도를

강화학습으로 진화하는 AI 에이전트, 자율적 지능의 새로운 지평을 열다코드 보안, 로봇 제어부터 3D 생성까지, 현실 문제 해결을 위한 최신 연구 동향Paper, Project이 논문은 대규모 언어 모델(LLM)을 활용하는 새로운 패러다임인 '에이전틱 강화학습(Agen

OpenAI·Anthropic·Mistral 등 주요 기업들의 대규모 투자와 기술 혁신 가속화AI 성능 최적화 기술 발전과 함께 보안 취약점 및 윤리적 과제 부각OpenAI가 AI 인재 채용 플랫폼과 AI 기술 인증 프로그램을 출시했다. 또한 Statsig을 11억 달

강화 학습과 새로운 훈련 패러다임을 통해 언어 모델의 추론 능력을 극대화환각, 데이터 불일치 등 근본적 한계를 해결하며 멀티모달 환경으로 확장 가속Paper이 논문은 대규모 언어 모델에 강화 학습을 적용하는 과정에서 발생하는 병렬화의 어려움을 해결하는 새로운 접근법을

OpenAI, 영리법인 전환·천문학적 투자로 급변하는 AI 산업컴퓨팅 한계와 안전성, AI 시대의 새로운 과제로 부상OpenAI는 영리법인으로의 구조조정을 추진하며 법무장관의 조사를 받는 등 큰 변화에 직면해 있다. 경영진의 불안감이 커지며 주 외부로의 이전 논의가 이

지속적 사전학습과 강화학습으로 고도화된 AI 에이전트의 심층 연구 및 추론 능력대규모 데이터셋 기반의 4D 월드 모델링과 AI 파이프라인을 통한 3D 애셋 생성 자동화Paper, ProjectAI가 3차원 공간과 시간의 흐름을 함께 이해하는 4D 월드 모델링 기술의 발

AI 모델 고도화와 미중 반도체 패권 전쟁의 최전선에이전트 솔루션 경쟁과 생성 AI의 윤리적 법적 도전주요 AI 모델들은 기술적 진보와 함께 사회적, 윤리적 문제에 직면하고 있다. 오픈AI와 구글 딥마인드의 AI 모델은 '코딩 올림픽'으로 불리는 국제 대학생 프로그래밍

구조적 계획(그래프·트리)과 지능적 데이터 샘플링을 통한 AI 에이전시 및 추론 능력의 혁신비전, 3D, 코드 생성을 포괄하는 차세대 멀티모달·교차학문 파운데이션 모델의 구현Paper대규모 언어 모델이 전체 소프트웨어 리포지토리를 생성하는 데 어려움을 겪는 문제를 해결

AI 인프라 확장과 모델 고도화, 에이전트 기술과 데이터 연구를 통한 AI 혁신의 가속화거대 투자와 기술 발전이 맞물려 에이전트, 데이터, 평가 방법론 등 AI 생태계 전반의 혁신 이끌어AI 컴퓨팅 인프라를 확장하기 위한 전례 없는 수준의 투자가 진행되고 있다. Ope

강화학습의 성능 정체와 어텐션 연산 병목을 돌파하는 알고리즘 혁신 및 새로운 아키텍처의 등장자체 대국을 통한 자율 학습과 뇌 모델 기반 추론으로 현실 세계의 복잡한 과제 해결 능력의 고도화Paper, Project'The Dragon Hatchling' 논문은 뇌의 작

Sora 2·Claude 4.5 등 치열한 AI 모델 경쟁 속 커머스 기능까지 탑재하며 확장하는 플랫폼 생태계기업 전략과 개발자 도구부터 AI 과학자·업무 활용까지, 전방위로 확산되는 최신 AI 기술 동향OpenAI는 향상된 물리적 사실성과 제어 능력을 갖춘 비디오 생

LLM 기반 AI 에이전트 신제품 출시 경쟁과 데이터 센터 인프라 확장양자화를 통한 효율성 증대와 사이버 방어를 위한 AI 안전 연구의 심화OpenAI는 '에이전트 구축을 위한 Canva'라고 불리는 시각적 드래그 앤 드롭 캔버스인 Agent Builder를 출시했으며

소형 모델과 에이전트 시스템 최적화를 통한 AI 효율성 극대화경험 기반 학습과 멀티모달 추론을 통한 기존 한계의 극복Paper이 논문은 거대 언어 모델(LLM) 대신 매우 작은 규모의 신경망을 재귀적으로 사용하여 복잡한 추론 문제를 해결하는 새로운 접근법을 제안한다.

합성 데이터 기반 LLM부터 양자화 강화학습, 픽셀·3D·옴니모달 생성 모델의 혁신데스크톱 데이터 전이와 공간 강제를 통한 로봇 AI의 진화, 그리고 멀티 에이전트 평가 체계 구축Paper, ProjectQeRL은 대규모 언어 모델(LLM)의 강화학습(RL)이 요구하는

신규 AI 모델 경쟁과 상용화 가속, 인프라 투자 확대 및 기술 고도화 동향AI 기술 발전의 사회적 영향 분석 및 일자리 변화 등 주요 쟁점 부상Anthropic은 새로운 소형 모델인 Claude Haiku 4.5를 공개했다. 이 모델은 Claude Sonnet 4의

Paper, Project이 논문은 LLM 추론 성능을 높이는 샘플링 기반 테스트 시간 스케일링 방법의 이론적 토대를 최초로 제시한다. 기존의 Self-Consistency는 추정 오류가 높고 Perplexity는 모델링 오류가 크다는 한계를 이론적으로 분석하며, 이

Meta와 사모 신용 회사 Blue Owl은 루이지애나에 데이터 센터를 구축하는 데 270억 달러를 조달하는 대규모 채무 거래를 진행했다. BlackRock은 이 거래에서 30억 달러 이상의 채권을 매입한 가장 큰 투자자 중 하나였으며, 이 거래는 현재까지 가장 큰 사

2D-3D 공간 학습, 재귀적 코드(ReCode), 잠재 공간 추론으로 진화하는 차세대 AI 에이전트모호한 쿼리 상호작용, 능동형 로봇 제어, 무한 3D 세계 생성 및 데이터 에이전트 자율성 탐구Paper, Project인간이 여러 감각을 통해 공간 개념을 학습하는 방

AGI 선점을 위한 빅테크의 천문학적 투자와 Nvidia 중심의 반도체 경쟁 격화AI 에이전트, 신규 모델 출시 가속화 및 AI 내부 동작 규명을 위한 심층 연구 활발AI 산업은 기록적인 투자를 유치하고 있으며, 특히 인프라 구축과 반도체 분야에서 치열한 경쟁이 벌어지

파운데이션 모델의 진화: 멀티모달 추론과 상호작용형 Physical AI로의 확장 확산 모델고희소성 MoE, 하드웨어 양자화 혁신을 통한 AI 효율성 및 안전성 확보Paper, Project'Thinking with Video'는 텍스트와 이미지 기반 추론의 정적인 한

OpenAI·Anthropic의 천문학적 투자와 공격적 성장, GPT-5·Gemini 3 등 치열한 모델 경쟁AGI 실현 전망 속 우주 데이터 센터 등 혁신적 인프라 확보 및 Siri·Gemini 애플리케이션 통합 가속OpenAI와 Anthropic을 중심으로 한 주요

범용 에이전트의 3D 오픈월드 정복부터 멀티 에이전트 신약 발굴까지작은 모델의 추론 혁명, 메모리 환각 평가, 안전 얼라인먼트의 창의적 한계Paper, Project'Lumine'은 3D 오픈월드 환경에서 실시간으로 장시간의 복잡한 임무를 완수할 수 있는 범용 에이전트

GPT-5.1 등 신규 모델 경쟁과 1조 달러대 인프라 투자, 재정 압박 가중자율 AI 에이전트 발전과 사이버 위협 대두, AGI 향한 효율화 연구 지속OpenAI는 최근 성능 향상과 더 많은 사용자 지정 동작을 가능하게 하는 최신 모델인 GPT-5.1 Instant와

옴니모달 MoE와 병렬 확산(Diffusion) 모델을 통한 고해상도 비디오·3D 생성 및 구조적 이해의 통합강화 학습(RL), 모델 수핑(Souping), 상호작용 스케일링을 통한 과학적 논리 및 연산 효율성 극대화Paper, ProjectKandinsky 5.0은

제미나이 3와 GPT-5.1 등 차세대 주력 모델의 잇따른 출시 및 고성능 특화 기능 도입을 통한 글로벌 기술 패권 경쟁 심화대규모 자본 유입과 슈퍼팩토리 구축 등 인프라 경쟁 확대 및 엔지니어링 효율성을 높이는 기반 기술과 오픈소스 생태계의 지속적 발전구글은 제미나이

LLM 학습 안정화와 멀티모달 추론 및 이미지 생성 성능을 혁신적으로 개선한 고도화된 모델링 기법 제안에이전트의 메모리·협업 효율을 극대화하고 환경 적응력을 높이는 다양한 오픈소스 프레임워크 공개Paper, Project대규모 언어 모델 훈련 시 발생하는 알고리즘의 정

DeepSeek-Math-V2의 IMO 2025 성과 및 Claude Opus 4.5 등 추론 모델의 도약과 코딩 에이전트 프레임워크의 고도화COGS 압박 속 Amazon·xAI의 대규모 인프라 투자 경쟁 지속 및 Mixpanel 침해 등 AI 보안과 데이터 프라이버시

확산 트랜스포머 및 희소 어텐션 아키텍처 경량화와 도구 오케스트레이션을 통한 멀티모달 에이전트의 추론 고도화긴 문맥 이해와 강화 학습 최적화를 기반으로 한 실시간 스트리밍 구현 및 전주기적 벤치마크 시스템 확립Paper이 논문은 데이터 수집부터 모델 학습, 미세 조정,

DeepSeek, Mistral, Gemini 등의 최신 LLM 성능 경쟁과 텍스트-투-비디오 모델의 발전Google Workspace Studio, Anthropic Interviewer 등 AI 에이전트 및 워크플로우 통합 가속화와 모델 정밀화 전략DeepSeek은

정밀한 시공간 제어와 서사적 일관성을 강화하여 몰입감을 높인 차세대 비디오 및 3D 생성 기술의 고도화병렬 추론 도입과 연산 효율성 최적화를 통해 대규모 언어 모델의 성능 한계를 극복하는 아키텍처 혁신Paper, ProjectWan-Move는 비디오 생성 모델에 정밀한

OpenAI와 Google의 차세대 모델 경쟁 심화 속 기업 AI 도입 및 인프라 투자 급증고도화된 에이전트 시스템과 혁신적 아키텍처 연구를 통한 산업 전반의 기술적 도약OpenAI의 GPT-5.2가 전문적인 사용과 장기적인 에이전트 워크플로우를 위해 최적화되어 도입된

시각적 지능과 논리적 추론의 결합을 통한 차세대 멀티모달 에이전트 및 세계 모델의 진화장기 기억 체계와 실시간 상호작용 최적화를 통한 고도화된 생성형 AI 기술의 실현Paper, Project이 논문은 AI가 스마트폰이나 PC의 화면(GUI)을 스스로 조작할 수 있게

멀티모달 모델의 비약적 진화와 코딩 에이전트 혁신을 통한 지능형 자동화 솔루션의 확산고효율 인프라 운영 체계 확립과 글로벌 자본 및 기술 패권을 둘러싼 산업 생태계의 전략적 재편OpenAI는 더욱 빠르고 정확한 이미지 생성 모델인 GPT-Image-1.5를 출시하며 시

데이터 중심의 파이프라인 효율화와 모델 내부 메커니즘의 이론적 최적화과학 탐구·로봇 제어 등 특화 도메인을 위한 자율 에이전트 및 멀티모달 기술의 고도화Paper, Project대규모 언어 모델(LLM)을 위한 고품질 데이터 준비의 중요성이 커짐에 따라, 기존의 비체계

사용자 맞춤형 기능 강화 및 고성능 모델 기반의 서비스 혁신에이전트 효율성 최적화와 대규모 인프라 투자를 통한 생태계 확장OpenAI는 사용자 경험을 개선하기 위해 개인화 기능을 대폭 강화했다. 사용자의 한 해 사용 패턴을 요약해 주는 Your Year with Cha