AI

Meta와 POSTECH이 인물 사진 한 장에서 5초 안에 실시간 구동 가능한 3D 가우시안 코덱 아바타를 만들었다. Sapiens 파운데이션 모델, UV 공간 디퓨전, 피드포워드 정제망, 보편 사전 모델을 차례로 잇는 완전한 피드포워드 파이프라인이다.

OpenAI가 Broadcom·Celestica와 함께 LLM 추론에 백지부터 설계한 첫 자체 칩 Jalapeño(인텔리전스 프로세서)를 공개했다. 설계에서 tape-out까지 9개월, 와트당 성능에서 현세대 최고 수준을 앞서고, 2026년 말부터 Microsoft 등 파트너와 함께 기가와트 규모 데이터센터에 배포한다.

Demirer, Musolff, Yang(NBER WP 35275)은 GitHub 개발자 10만 명 이상의 활동 데이터로 자동완성, 동기식 에이전트, 비동기식 에이전트 세 세대의 AI 코딩 도구를 측정한다. 코드 작성 단계에서는 누적 +180%의 작업 단위 효과가 나오지만, 같은 도구가 릴리스 단계로 가면 +20%까지 압축된다. 약한 연결 가설을 단일 생산 공정의 수직 계층에 적용한 첫 실증이다.

알리바바가 게임 사업 브랜드 링시후위(灵犀互娱)를 70억에서 90억 위안(약 10억에서 13억 달러)에 매각하려 한다는 보도다. 3개월 전 바이트댄스가 무퉁(Moonton)을 60억 달러에 매각한 데 이어, 텐센트를 제외한 중국 빅테크가 비주력 게임 사업을 정리하고 자원을 AI에 몰아넣는 흐름이 굳어졌다.

Armin Ronacher가 agent loop와 harness loop를 구분하며, 자기가 신경 쓰는 코드에는 아직 루프 방식이 맞지 않다고 고백하면서도 이 미래가 불가피하다고 진단하는 글. 루프 시대에 판단·책임·아키텍처 sanity를 어떻게 보존할 것인가가 핵심 질문이다.

측정할 수 있는 일은 곧 학습 대상이 되어 commodity로 빨려 들어간다. Sarah Guo는 가치가 ‘학습 불가능한(untrainable)’ 영역 — frontier 난이도이면서 정답이 사적인 마지막 사분면 — 으로 이동한다고 본다.

루프 엔지니어링을 ‘기억’ 한 축에서 다시 보는 글. 한 단계에 얼마나 많은 컨텍스트를 모델에 보일지를 두고 토큰이 풍부한 루프와 빈약한 루프가 갈리며, 그 사이의 균형을 잡는 열쇠가 명시적 메모리 계층임을 분명히 밝힌다. 메모리 인프라 기업 Mem0의 관점이 깔린 글이지만, 루프의 기억이라는 차원을 정면으로 다룬다는 점에서 연재를 닫는 좌표로 삼을 만하다.

ReAct(2022)부터 Ralph 루프와 /goal 명령(2026)까지, 에이전트 루프 열 가지의 계보를 한 장의 지도로 정리한 개괄 가이드. 루프란 트리거와 검증 가능한 목표의 결합이며, 루프 엔지니어링이란 그 루프를 설계하고 폭주를 막는 가드레일을 두르는 일임을 분명히 밝힌다.

코딩 에이전트를 덜 감독하면서도 믿으려면, 결과에 대한 신뢰를 끌어올릴 장치가 필요하다. Birgitta Böckeler가 컨텍스트·하네스 엔지니어링의 떠오르는 개념들을 사이버네틱스의 피드포워드·피드백 틀로 묶어, 코딩 에이전트 ‘사용자’가 직접 두를 수 있는 바깥 하네스의 멘탈 모델을 정리한다.

OpenAI의 한 팀이 다섯 달 동안 사람이 코드를 한 줄도 쓰지 않고 백만 줄짜리 제품을 출시했다. 엔지니어의 일은 코드를 짜는 것이 아니라 에이전트가 일할 환경·피드백 루프·점검망을 설계하는 것으로 옮겨 갔다 — 이것이 OpenAI가 ‘하네스 엔지니어링’이라 부르는 것이다.