요약

전 바이오웨어 PD 마크 다라가 폭증하는 AAA 개발비가 모든 대작을 라이브 서비스로 획일화시키는 위기를 진단하고, 영화 산업의 PPL 모델로 외부 자본을 유치해 패키지·싱글플레이 생태계를 지키자고 촉구했다.

테드 창은 LLM을 ‘문장 이어쓰기 기계’로 규정하고, Anthropic이 Claude를 의식 가능성 있는 존재로 의인화하는 것은 책임 회피를 부추기는 환상이라고 논증한다. 사고 실험을 끝까지 밀어붙이면 노예제에 준하는 윤리적 부담이 따라오므로, Anthropic이 진지하지 않다는 결론에 닿는다.

Anthropic Institute가 외부 벤치마크와 자사 내부 데이터로 ‘AI가 이미 AI 개발 자체를 가속 중’임을 입증하고, 그 추세가 재귀적 자기 개선(RSI)으로 닿을 가능성과 거버넌스 옵션을 짚는 정책·연구 에세이다.

미 하원 초당파 4인이 시각 예술가의 ‘화풍’을 AI 모방으로부터 보호하는 CREATOR Act를 2026-06-02 발의했다. Adobe가 후원하고, 영감과 사칭을 법적으로 구분하려는 첫 연방 통일 표준이다.

A24 최연소 감독(20세)이자 박스오피스 1억 달러를 돌파한 Backrooms의 케인 파슨스가 생성형 AI를 “혁신이 아니라 더 넓은 문화적·경제적 부패의 증상"으로 규정했다. 다만 만드는 도구가 아니라 예술의 대상으로 다루는 데는 관심이 있다고 밝혔다.

BUAA·알리바바·바이트댄스·텐센트 등 71인 컨소시엄이 정리한 303페이지짜리 코드 LLM 종합 서베이 + 실무 가이드. 데이터 큐레이션부터 사전훈련·SFT·RL·자율 코딩 에이전트까지 전 생애주기를 훑고, 사전훈련·SFT·RL 각각에 대한 데이터 기반 권고안을 직접 실험으로 검증한다.

5개국 16명의 수학자가 작성하고 국제수학연맹(IMU)이 지지한 선언. AI가 수학의 핵심 가치 — 증명·귀속·검증·자율성 — 를 위협한다고 진단하고, 개인·기관·정부·산업을 향한 23개 권고를 제시한다.

2025~2026년 사이 등장한 4세대 이미지 생성 모델(FLUX.2·Seedream·Z-Image·GLM-Image)의 VAE·Text Encoder·DiT 백본·정렬 학습을 가로로 비교한 Rocky Ding(WeThinkIn)의 기술 해설.

Cliprise 운영자가 2026년 2월 시점의 AI 이미지 생성 모델 8종을 용도별로 정리한 가이드. ‘Midjourney vs DALL-E’ 구도가 더 이상 의미 없는 이유와, 작업별로 모델을 갈아 끼우는 라우팅 전략을 다룬다.

Rocky Ding이 2026년 3월 정리한 약 7만 자 분량의 종합 해설. FLUX.2·Seedream·Z-Image·GLM-Image 네 AIGC 이미지 대모델의 VAE·텍스트 인코더·DiT 백본·학습/추론 최적화를 분해하고, GRPO 알고리즘의 AIGC 적용까지 다룬다. 글의 메타 주장은 2025년 하반기를 AIGC 이미지 창작 영역의 ‘하프타임’으로 규정하고, 단일 문생도 모델은 가치가 사라지며 통합 멀티모달과 ‘주기 횡단’ 가치를 가진 기술만 살아남는다는 것이다.