모델과 연구

앞으로 에이전트는 생각을 굳이 말로 하지 않아도 될 수 있다. LOTUS 논문은 언어 모델의 추론을 사람이 읽는 문장이 아니라 모델 내부의 계산 상태에서 진행하는 방향이, 3B 규모에서 실제로 통한다는 첫 증거를 제시한다. Chain-of-Thought가 사라지는 미래가 성능·효율의 필연으로 다가온다.

2026년 7월 20일, 야코비안 추측이 87년 만에 반례로 깨졌다. Claude Fable 5가 만든 반례를 시작으로, 2025~2026 프론티어 AI가 손댄 수학 난제들과 그에 대한 수학계의 낙관·회의·제도적 대응을 한자리에 모아 정리한다.

상하이 AI 연구소 InternAgent 팀이 공개한 롱 호라이즌 에이전트 모델 Agents-A1의 4B dense 버전. ‘파라미터가 아니라 호라이즌을 키운다’는 기조로, 장기 궤적과 이종 에이전트 능력을 함께 스케일링해 작은 모델로 큰 모델급 성능에 닿는다.

질문 뒤에 점(…..)을 수백 개 찍어주면 최첨단 LLM이 더 똑똑해진다. 출력에는 아무 단서도 없는 이 ‘숨은 계산’을, 저자들은 residual stream을 열어 라벨도 학습도 없이 80~95% 정확도로 읽어냈다. 불투명하다고 감사 불가능한 것은 아니다.

AirLLM은 트랜스포머 레이어를 한 장씩만 GPU에 올리는 방식으로 671B 모델을 12GB 카드에 얹는다. 필요 VRAM을 총 파라미터가 아니라 레이어 크기로 바꾸는 영리한 트릭이지만, 그 대가로 토큰마다 모델 전체를 디스크에서 다시 읽는다.

Cerebras가 하루 15,000건의 질문을 받는 사내 지식베이스를 만든 방법. 모든 것을 한 플랫폼에 모으는 단일 진실 공급원을 포기하고, 데이터가 이미 사는 곳에서 끌어와 단일 Postgres 임베딩 테이블에 착지시켰다.

Perceptron이 로봇과 에고센트릭 비디오를 정책 학습용 감독 데이터로 자동 변환하는 API를 공개했다. 사람 라벨링보다 10~15배 싸고, 지시문을 줄 때 기존 SOTA 대비 end-to-end F1을 77% 끌어올렸다고 밝혔다.

구글 리서치의 TurboQuant 양자화 알고리즘을 Rust로 구현한 벡터 인덱스. 학습 단계 없이 벡터를 16배로 압축하고, 손수 짠 SIMD 커널로 FAISS보다 빠르게 검색한다.

Thinking Machines Lab이 처음부터 학습한 첫 오픈웨이트 모델 Inkling을 공개했다. 975B 파라미터(41B 활성)의 MoE 멀티모달 모델로, 최강 성능보다 파인튜닝하기 좋은 베이스라는 자리를 노린다.

구글이 공개한 3D 통계 인체 모델 생태계 GNM. 첫 릴리스인 GNM Head는 3D 스캔 데이터로 학습한 고정밀 얼굴·머리 파라메트릭 모델로, 정체성·표정·포즈를 분리 제어하고 눈·치아·혀 같은 내부 구조까지 다룬다.