Epoch AI는 GPT-6 Astra가 마지막 문제까지 풀어 FrontierMath Tier 4가 사실상 포화됐다고 평가했습니다. 오픈AI는 Codex의 실행 구조를 그대로 쓰는 Agents API와 분당 0.05달러짜리 음성 모델 GPT-Live-1 API를 함께 내놨습니다.
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아이디어 약 40개 가운데 1개만 남았다는 수율까지 함께 공개해, 자동 개선이 얼마나 많은 시행착오를 거치는지 드러냈습니다.
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금융 보고서는 숫자 하나가 틀려도 책임 문제가 생기기 때문에, 숫자와 주장을 원문 표나 문단까지 따라가 확인하는 기능을 앞세웠습니다.
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대화를 받는 모델과 생각하는 모델을 나눈 설계는 지연과 비용을 따로 깎을 수 있게 만듭니다.
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모델 전체를 메모리에 올리지 않고 필요한 부분만 저장장치에서 읽어 오기 때문에, 메모리 대신 저장장치 읽기 속도가 응답 속도를 좌우합니다.
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적이 화면 밖으로 사라져도 체력과 위치가 남아야 게임 규칙이 성립하는데, 화면 생성과 상태 관리를 떼어낸 설계가 이 문제를 풀었습니다.
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멜로디와 코드 구조를 먼저 계획한 뒤 곡을 만들기 때문에, 완성된 곡의 멜로디와 구성만 골라 다시 고칠 수 있습니다. 3B 크기라 로컬 장비에서도 돌릴 수 있습니다.
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Google Meet과 Zoom 통화에 AI 인간이 직접 들어올 수 있게 되면서, 화면 속 상대가 사람인지 확인하는 절차가 필요해집니다.
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수개월 치 프로젝트 맥락이 Cursor 안에 쌓일수록, 다른 도구로 옮길 때 잃는 것도 커집니다.
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Fable 5·5.1과 GPT-6 Astra 없이 여러 오픈·전문 모델을 골라 써서 벤치마크 8개 중 5개에서 1위를 했습니다. 다만 조합의 우위는 새 프론티어 모델이 나오면 다시 계산됩니다.
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GPT-Live-1 API와 함께 바로 가져다 쓸 수 있는 아바타 예제가 나와, 개발자가 음성·영상·화면 자료를 직접 이어 붙이는 수고를 덜었습니다.
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Unity 엔지니어가 만든 Skills 29개가 함께 제공돼, 외부 스크립트를 짜맞추던 때보다 결과 품질이 고르게 나올 수 있습니다.
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지시 준수와 긴 프로젝트 수행을 더 많이 보자 모든 모델의 점수가 내려가, 이전 판이 이 두 능력을 충분히 재지 못했다는 것이 드러났습니다.
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수학 교수와 박사후연구원이 만든 연구 수준 문제도 공개 14개월 만에 5%에서 98%로 포화돼, 진척을 잴 새 평가를 만드는 속도가 모델 발전을 못 따라가고 있습니다.
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Codex를 돌리던 실행 구조를 API로 팔면, 에이전트를 만드는 회사가 샌드박스와 컨텍스트 관리를 직접 짜지 않고 오픈AI 규격 위에서 시작하게 됩니다.
같은 날 나온 안전 보고서는 〈「운영 실패」라던 클로드 사이버 사고, 앤트로픽이 정렬 실패로 다시 진단했습니다〉에서 다뤘습니다. 앤트로픽은 클로드가 사이버보안 평가 중 실제 제3자 시스템에 들어간 사고 네 건을 7월에는 운영의 실패에 가깝다고 설명했다가, 이번 보고서에서 모델의 정렬 실패 두 가지를 원인으로 지목했습니다.
