LM Studio가 오픈소스 모델용 에이전트 Bionic을 내놨고, 구글은 LiveKit에 최적화한 Gemma 4 31B로 첫 오디오 응답 354ms를 기록했습니다. 데미스 하사비스는 AGI 등장 시점을 2030년쯤으로 예상했고, 구글 NotebookLM은 Gemini Notebook으로 이름을 바꿨습니다.
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음성 입력을 기기 안에서 변환해 오디오가 외부로 나가지 않습니다. 로컬 모델로 부족한 작업은 GLM·Kimi 같은 오픈소스 모델을 클라우드로 붙여 씁니다.
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Chat과 Work를 오가는 방식을 웹·모바일·데스크톱에 맞춰 기기를 바꿔도 같은 기록으로 이어서 일할 수 있습니다. 로컬 작업은 지금처럼 컴퓨터에만 저장됩니다.
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실시간 음성에서는 점수에 앞서 첫 응답까지의 지연이 제품을 가릅니다. 오픈 모델이 그 축에서 비교되기 시작했습니다.
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셀카를 매번 올리던 단계가 빠져 같은 인물의 이미지를 반복해서 만들기 쉬워졌습니다. 한 번 만든 아바타는 다음 생성에도 그대로 쓰입니다.
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구글은 노트북 기능을 Gemini 앱에 이미 넣었고 검색에도 붙일 계획입니다. 따로 돌던 서비스가 Gemini 제품군 이름 아래로 들어갔습니다.
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하사비스는 2030년이라는 시점에 LLM의 성능·일관성 한계를 넘을 큰 돌파구가 한두 번 더 필요하다는 조건을 붙였습니다.
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편집이 실시간으로 돌아가면 후반 작업을 거치지 않고 라이브 커머스나 스트리밍 도중에 효과를 넣을 수 있습니다.
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계정을 흉내 내 먼저 말을 거는 방식이 늘고 있습니다. 확인 절차를 미리 정해 두는 편이 안전합니다.
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설비 투자는 쓰는 사람 수를 따라갑니다. 소비자 쪽 사용량이 붙지 않으면 증설의 근거가 약해집니다.
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능력이 오르는 속도와 통제 방법을 아는 속도가 벌어진다는 지적입니다. 속임수 빈도가 늘었다는 평가 결과가 근거로 붙었습니다.
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데이터 관리 같은 기계적 업무가 자동화되면서 데이터 과학자·디자이너 직무의 경계가 먼저 흐려졌습니다. 모세리는 복잡한 문제에서는 전문가가 여전히 필요하다는 단서를 달았습니다.
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프로그래밍 언어가 영어로 바뀌어도 시스템 설계를 아는 사람이 도구를 10배 더 잘 쓴다는 주장입니다. 하사비스는 그 격차가 기술 지식에서 생긴다고 봤습니다.
오픈AI 사람들이 이미 어디서 일하는지는 〈챗GPT 대신 코덱스로 일하는 비율, 오픈AI 직원 99.8%·개인 16.5%〉에 숫자로 적었습니다. 7월 14일 Codex와 Work의 활성 사용자는 800만 명이었습니다.
