스탠퍼드 Marin 팀이 535B 모델 학습을 시작하며 진행 중인 loss 곡선까지 공개했고, 엔비디아는 Poolside의 모델 개발 기술을 60억 달러에 라이선스했습니다. 익명 모델 Ox Alpha의 정체는 토크나이저와 스택 트레이스 분석으로 Zhipu의 GLM 5.3 Flash로 좁혀졌습니다.
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Marin 팀은 1.6B부터 27.7B까지 작은 모델 4개로 535B 모델의 loss 변화를 미리 예측해 두고, 실제 학습 곡선을 W&B에 공개해 예측과 비교할 수 있게 했습니다.
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MoE 모델은 토큰마다 일부 전문가만 쓰므로, 전문가 전체를 램에 두고 자주 쓰는 것만 GPU에 올리면 VRAM 8GB로도 35B 모델을 돌릴 수 있습니다.
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이해용 8B와 생성용 8B를 한 모델로 묶어, 박스로 지정한 부분만 고치거나 여러 참조 이미지에서 객체를 골라 편집하는 일을 모델 하나가 처리합니다.
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여러 대의 카메라와 캘리브레이션 없이 영상 하나에서 여러 시점을 생성해 복원하므로, 촬영 스튜디오를 갖추지 않은 곳도 움직이는 사람의 4D 모델을 만들 수 있습니다.
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로봇은 직선 가속에서 볼트의 9.58초를 넘었지만 결승선 뒤에서 감속하지 못해, 제동과 방향 전환 제어는 아직 풀리지 않았습니다.
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is-agentic은 Ora 연구를 바탕으로 100개 넘는 항목을 검사해 점수를 매기고 수정 프롬프트까지 만들어, 에이전트가 읽기 어려운 부분을 사이트 운영자가 바로 고칠 수 있게 합니다.
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오르는 동안 로봇은 손과 발의 접촉점이 바뀔 때마다 중심을 다시 잡아야 해서, 걷기와 잡기를 한 동작 안에서 함께 제어합니다.
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재학습 없이 가중치만 손봐 거부 응답을 지울 수 있어, AdvBench 거부율이 99%에서 0%로 떨어진 버전이 공개 4일 만에 나왔습니다.
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GB300·Vera Rubin 가격이 메모리 원가 탓에 15% 넘게 오르는 시점에, 엔비디아는 Poolside 직원 109명을 Nemotron 팀에 들여 딥시크·Kimi와 경쟁할 오픈웨이트 모델을 만듭니다.
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토크나이저 30개 항목 일치와 Zhipu 내부 API 클래스명이 담긴 스택 트레이스가 나오면서, 이름을 가린 출시 며칠 만에 제작사가 사실상 드러났습니다.
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바꿀 대상을 클릭이나 문장으로 지정하면 영역을 자동으로 잡아 교체하고 기존 오디오는 유지하므로, 영상 전체를 다시 생성하지 않고 한 대상만 바꿀 수 있습니다.
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AI는 디버그 코드 삽입과 결과 분석을 맡아 24개의 패치와 18번의 부팅을 반복했고, 포기하자는 제안을 물리고 한 줄 수정까지 밀고 간 것은 토발즈였습니다.
같은 날 올라온 〈"특이점 안에 있다"던 올트먼도 컴퓨터는 20년째 같은 방식으로 씁니다〉에서 올트먼은 데이비드 센라와의 대담에서 경제가 기술자들이 생각하는 것보다 느리게 적응한다고 말했습니다.
