모델과 연구

1980부터 2025년까지 자연과학 논문 4,130만 편을 분석한 Nature 논문. AI를 쓰는 개별 과학자는 논문 3.02배·인용 4.84배·승진 1.37년 단축의 이점을 누리지만, 학문 전체로는 연구 주제가 4.63% 좁혀지고 후속 협업이 22% 줄어든다.

트랜스포머 어텐션을 단일 문장의 bipartite 그래프가 아니라 다수 입력에 걸친 query-key joint embedding으로 사영해 헤드 전체를 한눈에 비교하는 시각화 기법과 도구 AttentionViz. BERT의 나선·induction head, ViT의 hue·brightness 헤드, GPT-2의 norm disparity 같은 발견을 사례로 든다.

Cialdini의 일곱 설득 원칙을 프롬프트에 넣으면 LLM의 규제 약물 합성 요청 컴플라이언스가 35.3%에서 51.3%로 상승한다. PNAS 2026, 세 프런티어 모델 대상 126,000회 통제 실험.

REM 수면이 시각피질의 영토를 인접 감각 영역으로부터 방어하기 위한 능동 기전이라는 Eagleman & Vaughn(2021)의 가설을 정리한다. 25 영장류 종간 비교와 생애주기 데이터를 근거로, 꿈은 이 방어 활성화의 부산물이라는 도발적 재해석이 따라온다.

NVIDIA Labs가 공개한 2.6B 오픈소스 비디오 월드 모델 SANA-WM. 프로젝트 페이지의 데모 갤러리와 본 논문(arXiv 2605.15178)의 method·벤치마크 디테일을 함께 정리한다.

xAI가 X(트위터) For You 피드의 추천 시스템을 오픈소스로 공개했다. Grok-1 기반 트랜스포머가 수공 피처 없이 engagement sequence만 보고 직접 학습하며, 2026-05-15 업데이트로 사전학습 mini Phoenix 체크포인트와 end-to-end 추론 파이프라인이 함께 풀려 외부 재현이 가능해졌다.

Goodfire가 Llama 3.1 8B의 레이어 18에서 발견한 범용 덧셈 모듈. 숫자를 푸리에 기반 원형으로 표현하고, 산술·요일·월 과제에서 같은 회로를 공유하며, steering으로 인과적 역할을 검증했다.

Cactus Compute가 Gemini 3.1을 26M 파라미터로 증류한 함수 호출 전용 모델. FFN을 통째로 들어낸 인코더-디코더 ‘Simple Attention Network’와 INT4 QAT, 게이트드 잔차, 토큰 가중 손실 등 작은 모델을 위한 설계 결정을 정리한다.

욕설을 많이 쓰는 사람일수록 정직하다. Feldman 등(2017)이 개인·온라인·사회 세 수준에서 일관되게 관찰한 결과. 단, 여기서의 ‘정직’은 자기 미화용 거짓말의 부재일 뿐, 윤리적 우월성이 아니다.

직관이 정확해지는 학습 환경(kind)과 호도하는 학습 환경(wicked)을 구분하는 Hogarth(2001)의 개념을, ‘학습(L) 설정’과 ‘타깃(T) 설정’ 사이의 정보 매칭 6단계로 재공식화한 2015년 정본 논문.