8월 30일 (일) AI 데일리 브리핑

소식 아티클 논문 인터뷰 팟캐스트

앤트로픽은 Claude Code 주간 사용량을 “25% 늘린다”고 공지했지만 지금과 비교하면 약 17% 줄고, 오픈AI는 Codex·ChatGPT Work의 사용량 누수 버그를 고친 뒤 유료 사용자 사용량을 초기화했습니다. 새로 나온 Terminal-Bench 4.0에서는 Z.ai의 오픈웨이트 GLM-5.3 Max가 GPT-5.6 Sol Max를 앞섰습니다.

오늘의 브리핑17

오전 7시

1
앤트로픽
앤트로픽의 Claude Code 주간 사용량 “25% 증가” 공지는 실제로는 약 17% 감소입니다.
앤트로픽은 지금 한시적으로 기본 한도 대비 50% 추가 사용량을 제공하고 있습니다. 9월 14일부터 이 혜택이 종료되고, 기본 한도 대비 25% 증가가 영구 적용됩니다. 기본 한도를 100이라고 하면 현재 150에서 앞으로 125가 됩니다. 앤트로픽도 현재와 비교하면 주간 한도가 약 17% 줄어든다고 밝혔습니다. 표현은 ‘인상’이지만, 사용량이 줄어드는 내용입니다. 이런 식으로 말하면 오히려 반감을 살 것 같습니다.
앤트로픽은 지금 한시적으로 기본 한도 대비 50% 추가 사용량을 제공하고 있습니다.
9월 14일부터 이 혜택이 종료되고, 기본 한도 대비 25% 증가가 영구 적용됩니다.
기본 한도를 100이라고 하면 현재 150에서 앞으로 125가 됩니다.
앤트로픽도 현재와 비교하면 주간 한도가 약 17% 줄어든다고 밝혔습니다.
표현은 ‘인상’이지만, 사용량이 줄어드는 내용입니다.
이런 식으로 말하면 오히려 반감을 살 것 같습니다.
AI 인사이트
‘25% 증가’는 기본 한도를 기준으로 잰 숫자라, 한시 혜택이 붙은 지금의 150과 견주면 125로 줄어 앤트로픽 스스로도 약 17% 감소라고 밝혔습니다.
2
오픈AI
오픈AI가 ChatGPT 내장 브라우저와 Sites에 WebMCP 지원을 추가하고 있습니다.
Google과 Microsoft가 함께 개발 중인 WebMCP는 웹사이트의 검색, 장바구니, 예약 같은 기능을 AI 에이전트가 직접 사용할 수 있게 만드는 표준입니다. 지금까지 AI는 화면을 보고 버튼을 찾아 클릭해야 했지만, WebMCP에서는 웹사이트가 사용할 수 있는 기능을 AI에게 직접 알려줍니다. 화면이 바뀌어도 버튼 위치를 다시 찾을 필요가 없습니다. 여기에 오픈AI도 ChatGPT 데스크톱 앱의 내장 브라우저와 ChatGPT Sites에 WebMCP 지원을 추가하고 있습니다. 앞으로 웹사이트를 만드는 방식 자체가 꽤 많이 달라질 것 같습니다.
Google과 Microsoft가 함께 개발 중인 WebMCP는 웹사이트의 검색, 장바구니, 예약 같은 기능을 AI 에이전트가 직접 사용할 수 있게 만드는 표준입니다.
지금까지 AI는 화면을 보고 버튼을 찾아 클릭해야 했지만, WebMCP에서는 웹사이트가 사용할 수 있는 기능을 AI에게 직접 알려줍니다.
화면이 바뀌어도 버튼 위치를 다시 찾을 필요가 없습니다.
여기에 오픈AI도 ChatGPT 데스크톱 앱의 내장 브라우저와 ChatGPT Sites에 WebMCP 지원을 추가하고 있습니다.
앞으로 웹사이트를 만드는 방식 자체가 꽤 많이 달라질 것 같습니다.
AI 인사이트
WebMCP에서는 웹사이트가 검색·장바구니·예약 같은 기능을 AI에 직접 알려 주므로, 에이전트가 화면에서 버튼을 찾지 않고 기능을 바로 호출합니다.
3
중국AI
OrcaRouter가 GLM-5.3-Flash의 검열 완화 버전을 공개했습니다.
320B 파라미터 중 18B가 활성화되는 구조이며, LoRA나 탈옥 프롬프트 대신 모델 가중치 자체를 수정했습니다. MaliciousInstruct 거부율은 96%→11%, JailbreakBench는 93%→12%까지 떨어졌습니다. 다만 거부 성향이 완전히 사라지지는 않았습니다. GLM-5.3-Flash의 안전장치가 특정 한 부분에 몰려 있지 않고 더 복잡하게 학습됐을 가능성이 있다는 설명입니다.
320B 파라미터 중 18B가 활성화되는 구조이며, LoRA나 탈옥 프롬프트 대신 모델 가중치 자체를 수정했습니다.
MaliciousInstruct 거부율은 96%→11%, JailbreakBench는 93%→12%까지 떨어졌습니다.
다만 거부 성향이 완전히 사라지지는 않았습니다.
GLM-5.3-Flash의 안전장치가 특정 한 부분에 몰려 있지 않고 더 복잡하게 학습됐을 가능성이 있다는 설명입니다.
AI 인사이트
가중치를 직접 고쳤는데도 MaliciousInstruct 거부율 11%, JailbreakBench 12%가 남아, 안전장치가 한 부분에 몰려 있지 않을 가능성이 제기됐습니다.
원문 보기huggingface.co
4
오픈AI
오픈AI가 Codex·ChatGPT Work 사용량 누수 버그를 고치고 유료 사용자 사용량을 초기화했습니다.
오픈AI가 여러 사용량 누수 버그를 수정하고 모든 유료 사용자의 사용량을 초기화했습니다. 이미지 압축 과정에서 예전 이미지가 남거나, Memory와 /goals 작업이 끝나지 않고 계속 실행되는 문제가 있었습니다. 일부 사례는 주간 사용량의 15~70%까지 소모했다고 합니다. MCP 결과가 중복 처리되거나, Subagent가 의도보다 강한 모델을 호출하고, 자동화 작업이 설정된 주는 대신 더 자주 실행되는 문제도 수정됐습니다. 오픈AI는 이번 수정으로 사용 방식에 따라 이전보다 10~50% 더 오래 사용할 수 있을 것으로 보고 있습니다.
오픈AI가 여러 사용량 누수 버그를 수정하고 모든 유료 사용자의 사용량을 초기화했습니다.
이미지 압축 과정에서 예전 이미지가 남거나, Memory와 /goals 작업이 끝나지 않고 계속 실행되는 문제가 있었습니다.
일부 사례는 주간 사용량의 15~70%까지 소모했다고 합니다.
MCP 결과가 중복 처리되거나, Subagent가 의도보다 강한 모델을 호출하고, 자동화 작업이 설정된 주는 대신 더 자주 실행되는 문제도 수정됐습니다.
오픈AI는 이번 수정으로 사용 방식에 따라 이전보다 10~50% 더 오래 사용할 수 있을 것으로 보고 있습니다.
AI 인사이트
이미지 압축 잔여물, 끝나지 않는 Memory·/goals 작업, 중복 처리된 MCP 결과처럼 사용자가 보지 못하는 곳에서 사용량이 빠져, 일부 사례는 주간 사용량의 15~70%를 썼습니다.
5
AI에이전트
Exa가 검색 결과의 토큰 사용량을 줄이는 Dynamic Highlights를 공개했습니다.
검색된 여러 웹페이지를 한꺼번에 살펴보고 질문과 관련 없는 내용이나 중복 정보를 제외하는 방식입니다. 전체 페이지를 그대로 가져오는 것과 비교해 토큰을 평균 95% 줄였다고 합니다. 실제 에이전트 평가에서도 전체 토큰 사용량이 30% 감소하면서 성능은 평균 2.1% 높아졌습니다. 현재 Exa API에서 리서치 프리뷰로 사용할 수 있습니다.
검색된 여러 웹페이지를 한꺼번에 살펴보고 질문과 관련 없는 내용이나 중복 정보를 제외하는 방식입니다.
전체 페이지를 그대로 가져오는 것과 비교해 토큰을 평균 95% 줄였다고 합니다.
실제 에이전트 평가에서도 전체 토큰 사용량이 30% 감소하면서 성능은 평균 2.1% 높아졌습니다.
현재 Exa API에서 리서치 프리뷰로 사용할 수 있습니다.
AI 인사이트
검색된 페이지 전체 대신 질문과 관련된 부분만 넘기므로, 에이전트 평가에서 전체 토큰은 30% 줄고 성능은 평균 2.1% 올랐습니다.
6
오픈AI
ChatGPT 무료 사용자도 이제 예약 작업을 사용할 수 있습니다.
예를 들어 “매주 목요일마다 이번 주말 주변에서 열리는 재미있는 행사를 알려줘”라고 설정하면, 정해진 일정에 맞춰 ChatGPT가 반복적으로 작업을 실행합니다. 매일 뉴스 요약 받기, 매주 일정 확인하기, 특정 주기로 정보를 확인하는 용도로 활용할 수 있습니다.
예를 들어 “매주 목요일마다 이번 주말 주변에서 열리는 재미있는 행사를 알려줘”라고 설정하면, 정해진 일정에 맞춰 ChatGPT가 반복적으로 작업을 실행합니다.
매일 뉴스 요약 받기, 매주 일정 확인하기, 특정 주기로 정보를 확인하는 용도로 활용할 수 있습니다.
AI 인사이트
예약 작업은 사용자가 요청하지 않아도 정해진 일정에 ChatGPT가 스스로 실행하므로, 뉴스 요약이나 일정 확인 같은 반복 확인을 무료 계정에서도 맡길 수 있습니다.
7
중국AI
FastVideo가 15초 영상을 약 13초에 만드는 FastH3 Preview를 공개했습니다.
FastVideo가 MiniMax H3를 기반으로 한 FastH3 Preview를 공개했습니다. 15초짜리 영상을 약 13초에 생성하며, 기존 대비 최대 14배 빠릅니다. 텍스트만으로 영상과 오디오를 함께 생성할 수 있고, 허깅페이스에서 모델을 내려받아 사용할 수 있습니다. 학습 코드도 곧 공개될 예정입니다. 다만 현재 기준 테스트 환경은 B200 GPU 4장이며, 어려운 움직임이나 세밀한 표현, 일부 오디오는 원본 MiniMax H3보다 품질이 낮을 수 있습니다.
FastVideo가 MiniMax H3를 기반으로 한 FastH3 Preview를 공개했습니다.
15초짜리 영상을 약 13초에 생성하며, 기존 대비 최대 14배 빠릅니다.
텍스트만으로 영상과 오디오를 함께 생성할 수 있고, 허깅페이스에서 모델을 내려받아 사용할 수 있습니다.
학습 코드도 곧 공개될 예정입니다.
다만 현재 기준 테스트 환경은 B200 GPU 4장이며, 어려운 움직임이나 세밀한 표현, 일부 오디오는 원본 MiniMax H3보다 품질이 낮을 수 있습니다.
AI 인사이트
15초 영상을 약 13초에 만드는 속도는 B200 GPU 4장 환경에서 나온 수치이고, 어려운 움직임과 일부 오디오는 원본 MiniMax H3보다 품질이 낮을 수 있습니다.
원문 보기huggingface.co
8
AI연구
Pipecat 팀이 전화 상담용 오픈웨이트 모델 PhoneLLM을 공개했습니다.
전화 상담에서 AI가 한 박자 늦게 대답하는 문제를 줄이기 위한 모델입니다. PhoneLLM은 음성 인식과 음성 합성 모델 사이에서 대화 흐름과 예약이나 조회 같은 도구 실행을 맡는 LLM입니다. 엔비디아 Nemotron 3 Nano 30B를 전화 상담과 고객지원 업무에 맞춰 학습해, 추론 기능을 끈 상태에서도 도구를 정확히 호출하도록 만들었습니다. 개발팀 자체 PhoneBench에서는 GPT 5.6 Terra와 비슷한 정확도를 내면서 응답 지연은 약 3분의 1, 비용은 약 18분의 1이었다고 합니다. B200 한 장에서 80개 넘는 상담을 동시에 돌린 시험에서도 요청의 95%가 0.6초 안에 첫 답변을 시작했습니다. 가중치가 공개돼 금융, 의료, 유통, 호텔의 고객상담과 고객에게 먼저 거는 안내 전화를 자체 서버에서 운영할 수 있습니다. 현재는 영어만 지원하고 있습니다.
전화 상담에서 AI가 한 박자 늦게 대답하는 문제를 줄이기 위한 모델입니다.
PhoneLLM은 음성 인식과 음성 합성 모델 사이에서 대화 흐름과 예약이나 조회 같은 도구 실행을 맡는 LLM입니다.
엔비디아 Nemotron 3 Nano 30B를 전화 상담과 고객지원 업무에 맞춰 학습해, 추론 기능을 끈 상태에서도 도구를 정확히 호출하도록 만들었습니다.
개발팀 자체 PhoneBench에서는 GPT 5.6 Terra와 비슷한 정확도를 내면서 응답 지연은 약 3분의 1, 비용은 약 18분의 1이었다고 합니다.
B200 한 장에서 80개 넘는 상담을 동시에 돌린 시험에서도 요청의 95%가 0.6초 안에 첫 답변을 시작했습니다.
가중치가 공개돼 금융, 의료, 유통, 호텔의 고객상담과 고객에게 먼저 거는 안내 전화를 자체 서버에서 운영할 수 있습니다.
현재는 영어만 지원하고 있습니다.
AI 인사이트
Nemotron 3 Nano 30B를 추론 기능을 끈 상태로도 도구를 정확히 부르게 학습해, GPT 5.6 Terra와 비슷한 정확도에서 응답 지연은 약 3분의 1, 비용은 약 18분의 1로 줄였습니다.
원문 보기huggingface.co
9
AI정책
Suno 내부 자료로 추정되는 데이터가 유출됐습니다.
공개된 자료를 분석한 주장에 따르면 Suno는 MERT25를 주요 기술로 사용했고, 웹 크롤러를 통해 YouTube Music의 음악 콘텐츠를 대규모로 수집한 정황이 포함돼 있다고 합니다. 다만 모델 가중치가 유출된 것은 아니며, 현재 공개된 것은 코드와 메타데이터 등이 중심입니다. Suno는 이미 음악 학습 데이터의 저작권 문제로 논쟁과 소송을 겪고 있습니다. 이번 자료가 실제 내부 자료로 확인된다면 앞으로 관련 소송에서 꽤 중요한 자료가 될 것 같습니다.
공개된 자료를 분석한 주장에 따르면 Suno는 MERT25를 주요 기술로 사용했고, 웹 크롤러를 통해 YouTube Music의 음악 콘텐츠를 대규모로 수집한 정황이 포함돼 있다고 합니다.
다만 모델 가중치가 유출된 것은 아니며, 현재 공개된 것은 코드와 메타데이터 등이 중심입니다.
Suno는 이미 음악 학습 데이터의 저작권 문제로 논쟁과 소송을 겪고 있습니다.
이번 자료가 실제 내부 자료로 확인된다면 앞으로 관련 소송에서 꽤 중요한 자료가 될 것 같습니다.
AI 인사이트
Suno는 이미 학습 데이터 저작권 소송을 겪고 있는데, 유출 자료에 YouTube Music 음악을 크롤러로 대규모 수집한 정황이 담겼다는 주장이 나왔고 자료의 진위는 아직 확인되지 않았습니다.
원문 보기archive.org
10
중국AI
Terminal-Bench 4.0에서 GLM-5.3 Max가 GPT-5.6 Sol Max를 앞섰습니다.
AI가 실제 터미널 환경에서 코딩·보안·머신러닝·시스템 운영 등의 작업을 얼마나 잘 처리하는지 평가하는 Terminal-Bench 4.0이 공개됐습니다. Z.ai의 오픈웨이트 모델 GLM-5.3 Max가 GPT-5.6 Sol Max보다 높은 성적을 기록했습니다. Terminal-Bench 4.0은 기존 평가에서 문제가 있던 작업을 수정·제거하고 실행 시간과 CPU, 메모리 조건까지 다시 조정했습니다. 몇 달 전까지만 해도 중국 오픈웨이트 모델은 미국의 최상위 모델을 따라가는 구도였는데, 이제는 새로운 평가가 나오자마자 GPT-5.6 Sol과 경쟁하거나 앞서는 결과까지 나오고 있습니다. 벤치마크 하나로 실제 성능을 전부 판단할 수는 없습니다.
AI가 실제 터미널 환경에서 코딩·보안·머신러닝·시스템 운영 등의 작업을 얼마나 잘 처리하는지 평가하는 Terminal-Bench 4.0이 공개됐습니다.
Z.ai의 오픈웨이트 모델 GLM-5.3 Max가 GPT-5.6 Sol Max보다 높은 성적을 기록했습니다.
Terminal-Bench 4.0은 기존 평가에서 문제가 있던 작업을 수정·제거하고 실행 시간과 CPU, 메모리 조건까지 다시 조정했습니다.
몇 달 전까지만 해도 중국 오픈웨이트 모델은 미국의 최상위 모델을 따라가는 구도였는데, 이제는 새로운 평가가 나오자마자 GPT-5.6 Sol과 경쟁하거나 앞서는 결과까지 나오고 있습니다.
벤치마크 하나로 실제 성능을 전부 판단할 수는 없습니다.
AI 인사이트
Terminal-Bench 4.0은 기존 평가에서 문제가 있던 작업을 고치거나 빼고 실행 시간과 CPU·메모리 조건을 다시 맞춘 새 평가입니다.
11
AI연구
Yiwen Chen 연구팀이 LLM을 세계의 두뇌로 사용하는 Code World Model을 발표했습니다.
코딩 에이전트가 캐릭터 위치, 물체 상태, 규칙, 이전 행동의 결과를 코드로 계속 관리하고, 비디오 모델은 그 상태를 실제 화면으로 표현합니다. 게임 영상이 코드 실행 결과라는 점을 그대로 활용한 방식입니다. 지금처럼 비디오 모델 하나가 세계 변화와 화면 생성을 모두 떠안는 구조보다, 긴 시간 동안 상태와 인과관계를 유지하기에 유리합니다. 현재 MiniMax-H3를 활용한 결과가 공개됐는데, 이런 구조가 발전하면 게임 생성에 더해 로보틱스와 시뮬레이션에서도 꽤 중요한 방식이 될 것 같습니다.
코딩 에이전트가 캐릭터 위치, 물체 상태, 규칙, 이전 행동의 결과를 코드로 계속 관리하고, 비디오 모델은 그 상태를 실제 화면으로 표현합니다.
게임 영상이 코드 실행 결과라는 점을 그대로 활용한 방식입니다.
지금처럼 비디오 모델 하나가 세계 변화와 화면 생성을 모두 떠안는 구조보다, 긴 시간 동안 상태와 인과관계를 유지하기에 유리합니다.
현재 MiniMax-H3를 활용한 결과가 공개됐는데, 이런 구조가 발전하면 게임 생성에 더해 로보틱스와 시뮬레이션에서도 꽤 중요한 방식이 될 것 같습니다.
AI 인사이트
코딩 에이전트가 캐릭터 위치·물체 상태·규칙을 코드로 관리하고 비디오 모델은 화면만 그리므로, 긴 영상에서도 상태와 인과관계가 코드에 남아 유지됩니다.
원문 보기buaacyw.github.io
12
구글
구글 리서치가 예측 모델을 자동으로 만드는 Planetary Prediction Engine을 공개했습니다.
예를 들어 “어느 지역에서 에볼라가 확산될 가능성이 높은가?”라고 질문하면, PPE가 Data Commons·Google Earth Engine·정부 및 학술 자료에서 필요한 데이터를 직접 찾습니다. 여기에 AlphaEarth의 위성 정보와 Population Dynamics Foundation Models의 인구·사회 정보를 결합하고, 변수를 구성해 머신러닝 모델의 학습과 평가까지 자동으로 진행합니다. 실제로 콩고 에볼라 확산 예측에서는 새롭게 확산된 18개 지역 중 15개를 찾아냈으며, 나이지리아 지역별 식량안보 예측에서는 기존 기준 모델의 R² 31.5%를 66.1%까지 높였습니다. 기존에는 전문 인력이 데이터를 찾고 정리해 예측 모델을 만드는 데 몇 주가 걸렸지만, PPE는 이 과정을 몇 분 안에 처리하는 것을 목표로 합니다.
예를 들어 “어느 지역에서 에볼라가 확산될 가능성이 높은가?”라고 질문하면, PPE가 Data Commons·Google Earth Engine·정부 및 학술 자료에서 필요한 데이터를 직접 찾습니다.
여기에 AlphaEarth의 위성 정보와 Population Dynamics Foundation Models의 인구·사회 정보를 결합하고, 변수를 구성해 머신러닝 모델의 학습과 평가까지 자동으로 진행합니다.
실제로 콩고 에볼라 확산 예측에서는 새롭게 확산된 18개 지역 중 15개를 찾아냈으며, 나이지리아 지역별 식량안보 예측에서는 기존 기준 모델의 R² 31.5%를 66.1%까지 높였습니다.
기존에는 전문 인력이 데이터를 찾고 정리해 예측 모델을 만드는 데 몇 주가 걸렸지만, PPE는 이 과정을 몇 분 안에 처리하는 것을 목표로 합니다.
AI 인사이트
PPE는 데이터 검색과 변수 구성, 모델 학습·평가를 자동으로 이어, 콩고 에볼라 예측에서 새로 확산된 18개 지역 중 15개를 찾았습니다.
원문 보기research.google
13
AI연구
alphaXiv가 arXiv 논문을 에이전트로 재현하는 autoresearch 기능을 공개했습니다.
alphaXiv가 arXiv 논문을 여러 Claude·Codex 에이전트로 자동 재현하고 실험할 수 있는 autoresearch 기능을 공개했습니다. 논문을 넣으면 여러 에이전트가 동시에 구현과 실험을 진행하고, 후속 학습은 Tinker API를 이용해 여러 강화학습 실험을 병렬로 돌릴 수 있습니다. 실험 결과가 가지처럼 쌓이는 과정도 직접 확인할 수 있으며, 현재 OpenResearch에서 사용할 수 있습니다.
alphaXiv가 arXiv 논문을 여러 Claude·Codex 에이전트로 자동 재현하고 실험할 수 있는 autoresearch 기능을 공개했습니다.
논문을 넣으면 여러 에이전트가 동시에 구현과 실험을 진행하고, 후속 학습은 Tinker API를 이용해 여러 강화학습 실험을 병렬로 돌릴 수 있습니다.
실험 결과가 가지처럼 쌓이는 과정도 직접 확인할 수 있으며, 현재 OpenResearch에서 사용할 수 있습니다.
AI 인사이트
논문을 넣으면 여러 Claude·Codex 에이전트가 동시에 구현과 실험을 돌리고 Tinker API로 강화학습 실험을 병렬로 이어, 논문 재현에 드는 사람 손이 줄어듭니다.
원문 보기github.com
14
xAI
Grok Bot에서 다른 사람이 만든 봇 설정을 템플릿으로 복사해 쓸 수 있게 됐습니다.
직접 만든 Bot 설정을 템플릿으로 공유하면, 다른 사용자가 클릭 몇 번으로 같은 구성의 AI 에이전트를 사용할 수 있습니다. 이미 코딩, 리서치, 프로젝트 관리, 로봇 제어 같은 템플릿들이 올라오고 있습니다. 이 흐름이면 ‘AI 에이전트 앱스토어’처럼 잘 만든 Bot을 공유하거나 판매하는 시장까지 생길 것 같습니다. GPT Store가 노렸던 그림을 Grok Bot이 다시 시도하는 것으로 보입니다.
직접 만든 Bot 설정을 템플릿으로 공유하면, 다른 사용자가 클릭 몇 번으로 같은 구성의 AI 에이전트를 사용할 수 있습니다.
이미 코딩, 리서치, 프로젝트 관리, 로봇 제어 같은 템플릿들이 올라오고 있습니다.
이 흐름이면 ‘AI 에이전트 앱스토어’처럼 잘 만든 Bot을 공유하거나 판매하는 시장까지 생길 것 같습니다.
GPT Store가 노렸던 그림을 Grok Bot이 다시 시도하는 것으로 보입니다.
AI 인사이트
봇 설정을 템플릿으로 공유하면 다른 사용자가 클릭 몇 번으로 같은 구성의 에이전트를 쓰게 되어, 코딩·리서치·프로젝트 관리·로봇 제어용 템플릿이 이미 올라오고 있습니다.
15
중국AI
fal이 MiniMax H3를 후속 학습한 H3 Max Live를 공개했습니다.
실제로 무한 AI 라이브 방송까지 구현했습니다. 시청자가 채팅에 `!prompt`를 입력하면 몇 초 뒤 해당 내용이 영상에 반영되고, 이전 화면과 연결해 방송이 계속 이어집니다. 이 정도 속도면 앞으로 시청자 채팅에 따라 스토리가 실시간으로 바뀌는 방송이나 게임도 충분히 나올 것 같습니다.
실제로 무한 AI 라이브 방송까지 구현했습니다.
시청자가 채팅에 `!prompt`를 입력하면 몇 초 뒤 해당 내용이 영상에 반영되고, 이전 화면과 연결해 방송이 계속 이어집니다.
이 정도 속도면 앞으로 시청자 채팅에 따라 스토리가 실시간으로 바뀌는 방송이나 게임도 충분히 나올 것 같습니다.
AI 인사이트
시청자가 채팅에 입력한 프롬프트가 몇 초 뒤 영상에 반영되고 앞 화면과 이어지므로, 미리 만든 영상 없이 방송이 계속 생성됩니다.
원문 보기twitch.tv
16
AI연구
구글 딥마인드가 Co-Scientist를 실제 연구 환경에 적용한 결과를 공개했습니다.
Google DeepMind가 Gemini 기반 Co-Scientist를 실제 연구 환경에 적용한 결과를 공개했습니다. 재료과학에서는 Gemini 3 Deep Think가 실험 장비에 맞는 합성법을 설계했고, MoS₂·MoSe₂·WS₂ 단층 반도체를 첫 시도에 만들었습니다. 생물학에서는 적은 데이터만으로 engineered E. coli의 행동을 예측해 실제 실험 지표 4개 중 3개를 맞췄습니다. 컴퓨터과학에서는 연구 목표만 받고 Agent_H라는 의료 AI 구조를 직접 설계하고 코드를 작성해 실험까지 진행했습니다. 연구원이나 대학원생이라면 앞으로 AI를 논문 검색이나 요약에만 쓰기에는 너무 아까울 것 같습니다.
Google DeepMind가 Gemini 기반 Co-Scientist를 실제 연구 환경에 적용한 결과를 공개했습니다.
재료과학에서는 Gemini 3 Deep Think가 실험 장비에 맞는 합성법을 설계했고, MoS₂·MoSe₂·WS₂ 단층 반도체를 첫 시도에 만들었습니다.
생물학에서는 적은 데이터만으로 engineered E.
coli의 행동을 예측해 실제 실험 지표 4개 중 3개를 맞췄습니다.
컴퓨터과학에서는 연구 목표만 받고 Agent_H라는 의료 AI 구조를 직접 설계하고 코드를 작성해 실험까지 진행했습니다.
연구원이나 대학원생이라면 앞으로 AI를 논문 검색이나 요약에만 쓰기에는 너무 아까울 것 같습니다.
AI 인사이트
Gemini 3 Deep Think가 실험 장비에 맞춘 합성법을 설계해 MoS₂·MoSe₂·WS₂ 단층 반도체를 첫 시도에 만들었고, 대장균 실험에서는 적은 데이터로 지표 4개 중 3개를 맞혔습니다.
원문 보기alphaxiv.org
17
AI연구
오픈AI가 에이전트 학습용 맥을 수만 대 샀다고 디 인포메이션이 보도했습니다.
맥미니 품절 원인으로 AI가 지목됐습니다. The Information 보도에 따르면 오픈AI는 computer-use 에이전트와 강화학습을 위해 Mac mini와 Mac Studio를 수만 대 구매했고, 앤트로픽은 AWS를 통해 Mac mini를 대여하고 있다고 합니다. GPU만 쓸어가는 줄 알았는데 이제는 실제 macOS 환경에서 에이전트를 학습시키기 위해 소비자용 맥까지 대량으로 필요한 상황입니다.
맥미니 품절 원인으로 AI가 지목됐습니다.
The Information 보도에 따르면 오픈AI는 computer-use 에이전트와 강화학습을 위해 Mac mini와 Mac Studio를 수만 대 구매했고, 앤트로픽은 AWS를 통해 Mac mini를 대여하고 있다고 합니다.
GPU만 쓸어가는 줄 알았는데 이제는 실제 macOS 환경에서 에이전트를 학습시키기 위해 소비자용 맥까지 대량으로 필요한 상황입니다.
AI 인사이트
컴퓨터 조작 에이전트를 강화학습으로 훈련하려면 실제 macOS가 도는 기기가 필요해, 오픈AI는 맥을 직접 사고 앤트로픽은 AWS에서 Mac mini를 빌려 씁니다.

오늘 한 마디

AI 정리

같은 날 올라온 〈"AI 연구 인턴 목표 달성" 오픈AI, 같은 달 가장 큰 훈련은 멈췄습니다〉는 알렉스 히스 기자가 8월 두 주 동안 오픈AI 본사에 머물며 20명 넘게 인터뷰한 TIME 커버스토리를 정리했습니다.

인사이트와 「오늘 한 마디」는 그날 올린 글을 AI가 정리한 것이라 사실과 다를 수 있어요. 소식 본문과 출처는 사람이 확인했어요.

이전 다음