요약

OpenAI가 차기 모델 Astra의 내부 버전으로 10년 넘게 진전이 없던 수학과 이론전산학 난제 10건에 새 결과를 내고, 각 증명을 Lean으로 형식화해 공개했다.

500쪽 넘는 대학원 대수적 조합론 교과서 전체를 3만 개 Claude 4.5 Opus 에이전트가 1주 만에 Lean으로 형식화한 사례 연구. 13만 줄, 5,900개 선언, 약 10만 달러. 형식 수학의 규모 기록이자 멀티에이전트 소프트웨어 공학의 규모 기록이기도 하다.

yc-software가 MIT로 공개한 멀티플레이어 에이전트 하네스 QM. 사람마다·방마다 격리된 스코프를 두고, 하네스와 모델을 갈아끼우며, 슬랙과 웹에서 조직 전체가 함께 쓰도록 설계됐다.

‘리니지’와 ‘아키에이지’를 만든 1세대 개발자 송재경이 은퇴 후 취미로 만든 1인 개발 MMORPG ‘오픈 MMO’를 깃허브에 공개했다. AI 에이전트와 인간이 같은 프로토콜로 접속해 서버가 둘을 구분하지 못하는 설계, 그리고 코드를 직접 쓰지 않는 바이브코딩 경험을 이야기한다.

Moonshot의 2.78조 파라미터 멀티모달 MoE, Kimi K3를 Apple의 MLX 프레임워크로 옮긴 포트. 39개 테스트를 모두 통과하고 mxfp4 티어는 원본과 비트 단위로 일치하지만, 정작 이 모델은 지구상 어떤 맥에서도 한 토큰조차 만들어낸 적이 없다.

GPT-2(2019)부터 Kimi K3(2026)까지 언어모델 아키텍처의 진화를 코드 구현 수준까지 추적한 워크로그. 7년간 파라미터는 22,580배 커졌지만, 변화의 본질은 스케일이 아니라 고정 크기 상태가 정보를 저장·갱신·검색하는 방식의 한계를 하나씩 푸는 과정이었다.

Celeris AI Labs가 확산 기반 추론 아키텍처로 만든 첫 모델 Celeris-1을 공개했다. GPT-5에 근접한 지능을 유지하면서 응답 지연을 15배 이상 줄이고, 초당 1,600토큰대의 생성 속도를 낸다고 주장한다.

8달러짜리 ESP32-S3 마이크로컨트롤러에 28.9M 파라미터 언어모델을 올려 완전 오프라인으로 초당 9.5토큰의 짧은 이야기를 생성한 오픈소스 프로젝트. 대부분의 파라미터를 플래시로 내보내는 구글 Per-Layer Embeddings 기법이 핵심이고, 저자는 28.9M을 능력의 척도로 읽지 말라고 선을 긋는다.

HumanLayer 창업자 Dex Horthy의 에세이. 사람이 코드를 아예 읽지 않는 ‘불 끄고 돌아가는 소프트웨어 공장’은 작동하지 않는다. 하네스를 아무리 쌓아도 소용없는 이유는, 코딩 모델을 훈련시키는 검증기에 나쁜 설계를 벌하는 항목이 없기 때문이다.

스탠퍼드 성장이론가 채드 존스의 강연. AI가 성장을 폭발시킬 수 있지만 ‘약한 고리’ 때문에 그 폭발은 수십 년에 걸쳐 느리게 온다. 반면 하방 위험은 빠르게 온다.