요약

Anthropic이 사내 파워 유저를 인터뷰해 열 개 팀의 Claude Code 사용법을 팀마다 두 쪽씩 정리한 23쪽 자료. 데이터 인프라와 보안, 추론 팀의 개발 워크플로우부터 법무와 마케팅, 디자인 팀이 코드를 모르는 채로 만든 도구까지, 팀별 사례와 자체 측정한 효과, 각 팀이 남긴 운용 수칙을 담았다.

원화 한 장을 버튜버로 만들려고 하루 동안 시도한 기록이다. 부품을 따로 그리고 44개까지 잘게 나눠도 얼굴이 돌아오지 않았고, 새로 그리게 하지 않고 지우게 하면서 방향이 바뀌었다. 기존 색을 보존한 34분할과 앞머리 7가닥 실험을 거쳐, 앞머리와 포니테일이 메시로 살랑이고 눈과 입이 움직이는 WebGL 데모까지 이어진다.

게임 제작 페스티벌 게임메이커즈 스크램블 2026에서 3D 아티스트 Lee가 드래곤 퀘스트의 회심의 일격을 소재로 강연했다. 그는 플레이어가 기분 좋게 느끼는 구조를 기대, 시간, 콘트라스트의 세 시점에서 설명하고, 자기가 실패했던 벽 파괴 연출과 무단계 성장 연출까지 함께 꺼냈다.

미국 재무장관과 연준 의장이 AI 생산성 붐으로 나라가 부유해진다고 말하는 시점에, 미국의 노동소득분배율은 1947년 집계를 시작한 뒤 가장 낮은 52.8%까지 내려갔다. EY-Parthenon 수석 이코노미스트 그레고리 다코는 그 격차를 만든 생산성이 AI가 아니라 재래식 자동화에서 왔다고 진단하며, 절반도 바닥이 아니라고 말한다.

Live2D 공식 매뉴얼과 일본, 중국 제작자의 공개 자료를 바탕으로, 원화를 어떤 기준으로 나누고 어떤 보충 소재를 준비하며 리깅과 물리 설정을 어떤 구조로 짜는지 정리했다. 일반 독자는 제작 원리를 이해하는 안내로 읽을 수 있고, 원화 담당자와 리거는 부록의 부품 표와 검수표를 실무 명세로 활용할 수 있다.

마우스를 따라 고개를 돌리던 구루구루 서소영을 GPT Image 2.5 Flare와 Sunburst로 다시 그렸다. 모델마다 네 장의 시트를 만들고, 기존 그림까지 비교할 수 있는 데모를 붙였다.

루프형 추론 모델의 초기 잠재 상태를 조금씩 옮겨 가며 수렴까지 걸린 루프 수를 지도로 칠하면, 어려운 문제일수록 그 지도가 프랙탈이 된다. 텍사스 오스틴 대학 연구진은 그 원인을 안장점 산란이 만드는 과도적 카오스로 설명하고, 추론이 느려지는 것이 문제 난이도에서 나오는 필연이라고 결론지었다.

OpenAI가 2026년 9월 8일 ChatGPT Images 2.5를 출시했다. 참조 사진 속 인물을 더 잘 보존하고, 지시한 부분만 고치며, 생성 지연은 Images 2.0보다 최대 50% 줄었다고 회사는 밝혔다. API에는 Flare와 Sunburst 두 모델이 같은 가격으로 함께 열렸다. 시스템 카드에는 구글 딥마인드의 SynthID 워터마크 도입 내용도 새로 실렸다.

지난 한 주 스팀에 방치형 게임 54종이 나왔고, 그 대부분이 AI 사용을 알리는 문구를 달고 있었다. PC Gamer의 Shaun Prescott이 네 게임의 화면을 나란히 놓고, 어두운 파란색 UI가 서로 닮아 보이는 이유를 물은 주간 정리 기사다.

옥스퍼드와 구글 딥마인드 연구진이 「문명 6」를 MCP로 감싸 300턴짜리 에이전트 벤치마크를 만들었다. 23판을 돌린 결과 승패로는 모델이 갈리지 않았고, 대신 두 가지 인터페이스 지표가 공통된 실패를 드러냈다.