요약

LeJEPA가 복잡한 관측에서 세계를 움직이는 ‘숨은 변수’를 거의 그대로 되찾는다는 것, 그리고 그게 가능한 분포는 가우시안이 유일함을 증명한 글. 되찾은 변수만으로 최적 계획까지 가능하다 — 르쿤의 월드 모델 구상에 형식 검증된 받침대를 놓았다.

컴퓨트가 충분히 크면 데이터 필터링은 오히려 손해다 — Stanford 연구진이 Common Crawl과 5개 표준 필터를 비교하여, 큰 모델이 ‘저품질’ 데이터에서도 이득을 본다는 증거를 제시한다.

Uber COO Andrew Macdonald가 사내 AI 토큰 지출의 ROI를 정당화하기 어렵다고 발언했다. CTO의 ‘Claude Code 2026년 예산 소진’ 폭로 이후 토큰 사용량과 유용한 기능 산출 사이의 인과 링크가 약하다는 진단이 본격화됐다.

Microsoft가 공개한 SkillOpt는 모델 가중치를 동결한 채 자연어 기술 문서 한 장을 딥러닝 옵티마이저처럼 반복 학습하여 LLM 에이전트의 성능을 끌어올리는 텍스트 공간 최적화 프레임워크다. 채점 가능한 태스크에 한정되며, 6개 벤치마크 52/52 셀에서 최고 또는 공동 최고를 기록했다.

Claude Code 2.1.126 이후 ‘박다/박히다’ 계열 표현이 기준선 대비 18배까지 늘어났다. CLI 업데이트만의 문제가 아니라, 모델의 출력 말버릇이 운영 지침 md로 들어가고 다음 세션이 그 지침을 다시 읽는 자기오염 루프가 있었다는 조사 결과.

Nolan Lawson이 ‘slop cannon’ 통념(LLM 코딩 = 빠르고 저품질)을 정면으로 반박하며, 다중 모델 PR 리뷰 스킬로 LLM을 느리지만 고품질 코드 작성에 쓰는 방법을 정리한다. 결과는 velocity 상승이 아니라 코드베이스 헬스와 친밀도다.

geohot이 6개월간 tinygrad와 USB↔PCIe 칩 리버싱에 코딩 에이전트를 직접 써본 끝에, AI 에이전트는 프로그래밍을 못 한다고 단언한 폴레믹. 통계적 모방으로서의 에이전트는 정확해질수록 결함이 더 잘 숨고, 대형 조직의 평균 산출 품질을 끌어내릴 것이라는 진단.

비슷한 자폐 특성을 가진 사람끼리는 서로 더 끌리고, 대화 중 뇌가 다른 경로로 동기화된다. Tianjin Normal University 연구진이 사회관계모형과 fNIRS 하이퍼스캐닝으로 보여준 결과는 자폐를 결핍이 아니라 ‘서로 다른 의사소통 양식의 부조화’로 다시 보게 한다.

라인게임즈가 PlayX4 2026 부스에 PC 신작 4종을 들고 나섰다. 자체 개발작 ‘엠버 앤 블레이드’는 4월 파이널 데모 공개와 5월 퀘이사존 최적화 MOU를 거쳐 PlayX4 부스에 도착했고, 인벤은 “차기 뱀서류 간판 가능성"이라 평했다.

UCL 연구진이 영국 대표 패널 3,354명의 DNA 메틸화 데이터를 7가지 후성유전 시계로 분석해, 예술·문화 참여(ACEng)와 신체활동(PA)이 동일한 크기로 생물학적 노화를 늦춤을 보였다. 이는 ACEng와 후성유전 노화를 직접 연결한 첫 역학 연구다.