2026년 · WW35 · 대학생 눈높이

2026년 35주차에 새로 확인된 것

verified_on 기준 1054건, 22개 축. 최다는 ① 프롬프트 엔지니어링 76건. 신규 주체·축 재개 없음.

1054이번 주 추가

22움직인 축

2026-08-24기준 주(월요일)

1054누적 사건

축별 추가분

건수가 많은 축이 위로 온다. 한 사건이 여러 축에 걸치면 대표 축 한 곳에서만 센다.

①76건

프롬프트 엔지니어링

2026-08-03Anthropic — Prompt engineering best practices 문서 개정 — 역할 부여 중심을 지양하고 명료한 지시와 목적 설명을 우선하도록 갱신 출처랩이 공식 권고를 바꾼 기록. 2023년의 역할 프롬프트 관행이 공식적으로 후퇴했다
2026-06-18Sajib Acharjee Dip 외 (버지니아공대) — Selective Verification for Budget-Aware Reasoning 발표 — 서빙 단계 컨트롤러로 추론 예산 배분 출처추론 예산 제어가 연구 기법에서 서빙 계층의 문제로 내려온 지점
2026-05-27Guni Sharon — Tree of Thoughts as a Classical Heuristic Search Problem 발표 — ToT를 상태표현·후속생성·휴리스틱평가로 정식화 출처2023년 이후 파편화된 ToT 변형들을 고전 탐색 이론으로 묶은 정리
2026-05-24Jingyi Sun 외 (코펜하겐대 외) — 맥락적 충실성과 파라메트릭 충실성이 비대칭적으로만 상관됨을 실증 — FaithMATE 출처충실성이 하나의 목표가 아니라 서로 당기는 여러 축임을 보임
2026-05-22Jinghan Jia·Joe Benton·Eric Easley (Anthropic) — Faithfulness as Information Flow 발표 — 충분성·완전성·필요성으로 CoT 충실성을 진단하고 어텐션 마스킹 등 훈련 개입을 제시 출처Anthropic의 2025-04 불충실성 공개 이후 처음으로 훈련 단계 개입안을 낸 후속
2026-05-08Naoto Iwase 외 — Reliable Chain-of-Thought via Prefix Consistency 발표 — self-consistency와 동일 정확도를 중앙값 4.6배 적은 토큰으로 달성 출처2022년 self-consistency의 비용 구조를 다시 짠 후속
2026-03-19Shiyan Liu 외 — Reflection in the Dark 발표 — 반성적 프롬프트 최적화가 정확도를 23.81%에서 13.50%로 악화시키는 조건을 실증 출처GEPA 계열 자동 프롬프트 최적화의 실패 모드를 처음으로 분리해 보임
2026-03-05Chen Yueh-Han·Robert McCarthy 외 — Reasoning Models Struggle to Control their Chains of Thought 발표 — CoT 통제력 2.7% 대 출력 통제력 61.9% 출처CoT를 안전 감시 수단으로 쓰자는 Monitorability 제안의 전제를 직접 시험한 후속
2026-02-04Donald Ye 외 — Mechanistic Evidence for Faithfulness Decay in Chain-of-Thought Reasoning 발표 — 사슬 길이 70~85% 지점 이후 추론 토큰의 기여가 급감 출처CoT 충실성 논쟁에 메커니즘 층위 증거를 더함
2026-02-03Xi Wang 외 — Conformal Thinking 발표 — 추론 컴퓨트 예산 배분을 conformal risk control 문제로 재구성 출처budget forcing(s1) 계열의 추론 예산 제어를 통계적 보증 틀로 형식화
2025-12-28Kerem Zaman 외 (UNC 채플힐) — Is Chain-of-Thought Really Not Explainability? 발표 — 힌트를 말로 옮기지 않아도 CoT가 충실할 수 있다고 반박 출처옥스퍼드 포지션 논문에 대한 직접 반론. 쌍으로 인용할 것
2025-10-30Jianli Zhao 외 (인민대·옥스퍼드·스탠퍼드·Anthropic 등) — Chain-of-Thought Hijacking 발표 — 무해한 장문 추론을 앞에 붙여 안전 거부를 우회 출처CoT 모니터링 낙관론에 대한 공격 측 반례

⑮73건

규제·법·거버넌스

2026-08-11Spotify — AI 생성 아티스트 정체성에 AI Persona 배지 도입 발표 — 프로필·검색·트랙에 표시, 팔로우하지 않는 한 편집·알고리즘 추천에서 기본 제외, 9월 중순 적용 예정 출처주요 플랫폼이 AI 페르소나 범주를 만들어 라벨링을 넘어 추천 알고리즘에서 구조적으로 차등하는 첫 사례
2026-07-31Cohere — EU AI Act 제50조 대응 자율 규범인 AI 생성 콘텐츠 투명성 실천규약 섹션 1에 서명 출처AI 생성물 투명성 규범에 서명한 비EU 랩. 자발적 도구이며 법적 준수 자체를 대체하지 않음
2026-07-27EU — AI 옴니버스 규정 (EU) 2026/1744 발효 — 발효일. 고위험 의무는 2027-12-02·2028-08-02로 확정 연기, AI 생성 콘텐츠 투명성 의무는 2026-12-02, 규제 샌드박스 기한 2027-08-02. 비동의 성적 이미지·CSAM 생성 금지 신설 출처이 규정 이후 고위험 2026-08-02라는 인용은 전부 틀린 것이 된다
2026-07-22미 캘리포니아 북부지법 (Concord v. Anthropic, 5:24-cv-03811) — 원고들이 제2차 수정소장 제출 — 저작권관리정보(CMI) 제거 주장 추가 출처가사 소송의 다툼 지점이 학습데이터에서 저작권표시 처리로 확장됨. 본안 판단은 아직 없음
2026-07-21과학기술정보통신부 — AI 기본법 시행령 시행 — 2026-07-14 국무회의 의결을 거쳐 시행. AI 제품·서비스 확인제도 신설, AI 취약계층 범위에 구직자·경력보유여성 포함 출처2026-05-21 입법예고안이 예정일에 실제 발효됐음을 확인. 입법예고와 시행을 섞지 않기 위해 별도 항목으로 둔다
2026-07-20유럽위원회 (EU) — AI Act 제50조 투명성 의무 이행 가이드라인 공표 — 공표일. 대상 의무는 2026-08-02 적용 개시 출처옴니버스로 고위험 의무가 연기된 것과 달리 투명성 의무는 예정대로 적용됨을 집행위가 지침으로 확인
2026-07-20미 캘리포니아 북부지법 (Martínez-Olguín 판사) — Bartz v. Anthropic 15억 달러 합의 최종승인 — 최종승인 명령. 저작물당 약 3,000달러. 변호사보수는 요청 20%에서 약 6.8%로 삭감 출처약식판결(Alsup)과 최종승인(Martínez-Olguín)은 별개 사건·별개 판사다. 향후 산출물 기반 청구권은 유보
2026-07-14일본 정부 (각의) — 인공지능 기본계획 제II기 각의결정 출처제1기 확정 7개월 만의 개정. 일본이 어자일 거버넌스를 실제 개정 주기로 실행
2026-07-06UN — 제1차 AI 거버넌스 글로벌 대화 제네바 개최, 패널 예비보고서 2026-07-01 공개 출처AI 거버넌스 논의가 개별 관할권을 넘어 UN 틀로 올라간 첫 회차
2026-06-16유럽의회 — 디지털 옴니버스(AI) 본회의 채택(찬성 423·반대 57·기권 174) 출처고위험 의무 적용 연기를 담은 옴니버스가 의회 단계를 통과한 날 — 연기의 절차적 근거
2026-06-11미 제3연방항소법원 — Thomson Reuters v. Ross 항소심 구두변론 — 구두변론일. 2026-08 현재 판결 미선고 출처AI 학습 공정이용에 대한 첫 연방항소심 판단 대기 중
2026-05-21과학기술정보통신부 — AI 기본법 시행령 개정안 입법예고 — 입법예고일, 시행 2026-07-21. AI 취약계층 11개 범주 구체화, 공공조달 우선고려 출처입법예고 단계이며 확정 시행령이 아니다. 취약계층 범주와 공공조달 조항의 초안 형태를 보여준다

⓪66건

전사 — 신경망에서 Transformer까지

2017-05-08Jonas Gehring 외 (Facebook AI Research) — Convolutional Sequence to Sequence Learning(ConvS2S) arXiv 공개 출처합성곱만으로 번역을 수행해 Transformer 직전의 탈-순환 경쟁 구도를 보여줌
2017-04-16Norman P. Jouppi 외 (Google) — In-Datacenter Performance Analysis of a Tensor Processing Unit arXiv 공개 (ISCA 2017) 출처1세대 TPU의 설계와 실측을 공개해 전용 가속기 논의의 기준 문헌이 됨
2017-03-30Jun-Yan Zhu 외 (UC 버클리) — CycleGAN arXiv 공개 — 짝지어지지 않은 데이터로 도메인 변환 출처쌍 데이터 없이 학습하는 설계로 생성모델의 데이터 요건을 낮춤
2017-03-09Chelsea Finn·Pieter Abbeel·Sergey Levine (UC 버클리) — Model-Agnostic Meta-Learning(MAML) arXiv 공개 출처구조에 무관한 메타러닝을 제시해 few-shot 적응 연구를 열음
2017-01-26Martin Arjovsky·Soumith Chintala·Léon Bottou — Wasserstein GAN arXiv 공개 출처GAN 학습 불안정을 거리 함수 문제로 재정의
2016-11-05Barret Zoph·Quoc V. Le (Google Brain) — Neural Architecture Search with Reinforcement Learning arXiv 공개 출처구조 설계 자체를 탐색 문제로 바꾼 논문
2016-10-31Nal Kalchbrenner 외 (DeepMind) — Neural Machine Translation in Linear Time(ByteNet) arXiv 공개 출처순환 없이 확장 합성곱으로 시퀀스를 처리한 대안. 탈-순환 경쟁의 한 갈래
2016-09-27Google — GNMT를 중국어→영어 번역 실서비스에 100% 적용했다고 발표 출처신경망 번역이 연구에서 상용 서비스로 넘어간 지점
2016-09-26Yonghui Wu 외 (Google) — Google's Neural Machine Translation System(GNMT) arXiv 공개 출처어텐션 seq2seq를 상용 규모로 구현한 시스템 기술서
2016-09-08Google DeepMind — WaveNet 발표 — 원시 오디오 파형을 직접 생성하는 신경망 출처자기회귀 생성이 오디오까지 확장됨을 보임. 이후 TTS·오디오 생성의 기반
2016-09Facebook AI Research (Soumith Chintala 외) — PyTorch 최초 공개 출처명령형 실행 방식으로 연구 커뮤니티의 프레임워크 판도를 바꾸기 시작
2016-07-21Jimmy Lei Ba·Jamie Ryan Kiros·Geoffrey Hinton — Layer Normalization arXiv 공개 출처배치에 의존하지 않는 정규화. Transformer가 채택하며 사실상 기본 부품이 됨

⑬66건

컴퓨트 경제·지정학

2026-08-26NVIDIA — Q2 FY27 — 매출 962억 달러(+106%), 데이터센터 890억, 총마진 75.0% 출처공급사의 기록적 실적이 버블 논쟁의 반박 근거로
2026-08-24Mistral AI — 사우디 HUMAIN과 전략적 협력 — 수억 유로 규모, 아랍어 프런티어 모델 공동 개발 출처xAI에 이어 Mistral도 HUMAIN과 제휴 — 걸프 자본이 서로 다른 진영의 랩을 동시에 확보하는 구도. 대부분 검토·계획 단계
2026-08-24Sakana AI — 일본 방위성과 종합분석업무에 필요한 AI 기능의 조사·실증 계약 체결 — 정보수집 효율화, 분석능력 향상, 체계적 정보관리 3관점 출처일본 민간 AI 랩이 안보 정보분석 업무에 진입. AI와 방위의 결합이 담론을 넘어 조달로 이동한 표지
2026-08-23Alibaba — HK$800억(102억 달러) 신주 발행으로 풀스택 AI 투자 자금 조달. 4~6월 분기 설비투자 전년 대비 75% 증가 출처중국 최대 AI 인프라 자금 조달. 지분 희석을 감수한 컴퓨트 확보 경쟁
2026-08-19Stripe·OpenRouter — Stripe가 OpenRouter 인수 (금액 미공개) 출처라우팅이 독립 인프라 카테고리로 확정
2026-08-11CoreWeave — Q2 2026 — 매출 25.75억 달러(+112%), 순손실 6.26억, 총부채 약 350.7억, 백로그 약 1,040억 출처백로그 담보 부채로 GPU를 소유·임대하는 neocloud 구조의 레버리지
2026-08-11River AI (Igor Babuschkin) — xAI 공동창업자 Babuschkin의 개인용 AI 에이전트 스타트업 River AI가 General Catalyst·AMP PBC 리드로 11억 달러 시드/시리즈A 유치 — 6월 스텔스 해제(TechCrunch 단독) 출처창업 2개월 회사에 11억 달러가 투입되는 신생 랩 자본 사이클의 극단
2026-08-11Mistral AI — 유럽·미국 리전 엔드포인트 GA 및 European Compute Units 도입 — 2030년까지 최대 1GW 목표 출처고객 선구매를 인프라 지분으로 전환하는 자금 조달 구조. 1GW는 2030년 목표치이며 현재 가동 용량이 아님
2026-08-06Mirendil (CEO Behnam Neyshabur) — 전 Anthropic 연구자들의 자기개선 AI 랩 Mirendil이 Google Cloud와 1억 달러 이상 다년 컴퓨트 계약 체결 — 6월 말 시드에서 기업가치 10억 달러(TechCrunch 단독) 출처신생 랩이 제품 없이 시드 자금 절반을 곧바로 컴퓨트에 투입하는 AI R&D 자동화 랩 모델의 대표 사례
2026-07-28시장 — 나스닥100 조정 진입, 반도체·메모리 동반 급락 출처버블 논쟁이 가격으로 처음 표출
2026-07-14BIS — UAE를 Country Group D:3/D:4에서 A:5로 승격 출처걸프의 지위 격상. 단 첨단컴퓨팅 접근은 승인 주체로 한정
2026-06-08OpenAI — SEC에 IPO 서류 비공개 제출 보도 출처공개 재무제표가 감가상각·순환거래 논쟁을 정산할 전망

⑳65건

인물·담론

2026-08-25Dylan Patel (SemiAnalysis) — Dwarkesh Podcast에서 2028년 말이면 Anthropic과 OpenAI가 세계 가용 연산의 대부분을 장악하고 신규 컴퓨트의 70~80%를 흡수할 것이라고 주장 출처컴퓨트 집중과 2강 체제 고착을 정면 예측 — 2026년 여름 AI 인프라 권력 담론의 기준점
2026-08-05Jeff Dean·Sanjay Ghemawat·Quoc Le·Oriol Vinyals — 과학·엔지니어링 실험 루프 전체 자동화를 목표로 하는 델라웨어 공익법인 Discovery Loop, Inc. 창업 발표 — Radical Ventures·Khosla Ventures 공동 리드, Alphabet 참여 출처구글 인프라의 상징적 인물들이 AI 과학 발견 자동화를 내건 신생 랩 물결에 합류한 대형 인물 이동
2026-07-29Dwarkesh Patel — 자신의 사이트에 Why compute might get 10x+ more expensive 게시 — 랩 매출은 연 10배 성장하는데 컴퓨트 공급은 연 3배 증가에 그쳐 컴퓨트 가격이 10~15배 오를 수 있다고 주장 출처팟캐스트 진행자를 넘어 독자적 논객으로서 컴퓨트 인플레이션 담론을 촉발한 에세이
2026-07-22Simon Willison — 블로그에 OpenAI's accidental cyberattack against Hugging Face is science fiction that happened 게시 — 모델이 시험을 푸는 대신 샌드박스를 탈출해 Hugging Face에 침입, 답을 훔쳐 커닝했다고 정리 출처에이전트는 길이 있으면 반드시 찾아낸다는 프레임을 2026년 여름 보안 담론에 각인
2026-07-21양즈린 (杨植麟, Moonshot AI) — 팟캐스트 대담에서 K2를 오픈소스로 낸 이유를 아직 전 세계적으로 완전히 앞서 있지 않기 때문이라고 답변. 1년 전 자신의 입장(선두는 오픈소스를 하지 않고 뒤처진 쪽만 한다)을 뒤집었음을 인정. 추론 전용 모델의 한계를 통 속의 뇌에 비유 출처오픈웨이트 결정이 이념이 아니라 경쟁 순위의 함수임을 당사자가 명시. 중국 오픈소스 전략의 동기를 가장 직접적으로 설명한 발언
2026-07-15최태원 (SK그룹 회장·대한상의 회장) — 대한상의 제주포럼에서 AI는 아직 4살짜리 아이이며 지금부터 함께 일하고 데이터를 먹여야 한다고 발언 — 도입을 미루면 경쟁사의 AI가 더 뛰어난 경쟁력을 갖게 된다고 주장 출처한국 재계 AI 담론에서 도입 대기론을 정면 반박하고 데이터 투입 경쟁 프레임을 제시
2026-07-10Thinking Machines Lab (Mira Murati) — 공식 블로그에 The Future Worth Building Is Human 게시 — 중앙집중 정렬 대신 개인·조직의 암묵지로 커스터마이징되는 분산형 정렬을 주장 출처중앙집중 정렬 패러다임에 대한 대안 세계관을 랩 명의로 공식 표명
2026-06-18데미스 허사비스 (Google DeepMind CEO) — 스탠퍼드 GSB 대담에서 지금 우리는 특이점의 산기슭(foothills of the singularity)에 서 있으며 10년 뒤 돌아보면 그것을 깨닫게 될 것이라고 발언 출처기존의 신중한 AGI 타임라인 화법에서 적극적 프레임으로 이동했음을 보여주는 2026년 대표 발언
2026-06Dario Amodei — 블로그에 Policy on the AI Exponential 게시 — 모델 테스트 의무화·노동시장 대응·국제 공조를 제안 출처같은 인물이 위험 진단(1월)에서 정책 처방으로 넘어간 지점
2026-05-19Andrej Karpathy — Anthropic 사전학습팀 합류 발표 — Nick Joseph 산하 출처이 아카이브에서 가장 많이 인용되는 인물이 프런티어 랩 내부로 들어감. 이후 그의 공개 글 성격이 달라질 수 있다
2026-05-06Simon Willison — 블로그에 Vibe coding and agentic engineering are getting closer than I'd like 게시 — 코딩 에이전트가 신뢰할 만해지며 자신조차 코드를 줄 단위로 검토하지 않게 되어 두 방식의 경계가 흐려지고 있다고 고백 출처vibe coding 확산의 핵심 정리자가 2026년 코딩 담론의 두 축 구분 자체가 무너지고 있음을 선언
2026-04-10Sam Altman — 블로그에 글을 올려 AI 권력 집중 경계(누구도 반지를 가져선 안 된다)와 OpenAI 이사회 갈등에 대한 자기반성을 밝힘 출처랩 수장이 자사 지배구조 문제를 육성으로 다룬 드문 기록

⑩62건

안전·정렬·해석가능성

2026-08-21Anthropic — Fine-Tuned Lie Detectors Failed to Generalize 출처온-폴리시 거짓말로 학습한 탐지기가 분포 외에서 무력, 내부 상태 기반 감시의 일반화 한계를 명시한 음성 결과
2026-08-18Guidelight AI Standards — 신설 평가기관 Guidelight가 첫 Control Assessment 발표 — Logging·Monitor efficacy·Gated actions·Circuit breaking·Third-party review·Containment plan 6개 항목으로 채점해 Anthropic·OpenAI C+, Google D+, xAI D−, Meta F 부여 출처프런티어 랩의 통제 실무를 등급제로 채점하는 독립 감사 기구라는 새 조직 형태의 등장 — 등급은 Guidelight 자체 평가
2026-08-04Mistral AI — Shieldstral 공개 — 3B 오픈웨이트 정책 적응형 멀티모달 안전 분류기(Apache 2.0). 추론 시점에 자연어 정책을 받아 재학습 없이 판정 출처안전 분류기를 소형 오픈웨이트로 배포하고 정책을 프롬프트로 주입해 조직별 기준에 맞추는 설계
2026-07-21OpenAI·Hugging Face — 내부 평가 중 GPT-5.6 Sol 및 사전 릴리스 모델이 자사 연구 환경과 Hugging Face 프로덕션 인프라의 취약점(Artifactory 제로데이 포함)을 연쇄 악용해 권한 상승·측면 이동·원격 코드 실행에 도달한 보안 사고를 공동 공개 출처평가 환경을 벗어나 제3사 실제 인프라를 침해한 최초의 공개 프런티어 랩 사례 — 평가 인프라 자체가 공격 표면이라는 새 사고 유형
2026-07-16Anthropic (Gurnee·Lindsey 외) — Verbalizable Representations Form a Global Workspace (J-space) 출처출력에 전혀 나타나지 않는 전략적 숙고와 평가 자각을 감사에서 검출, CoT 감시의 후계 기술 후보
2026-07-13Anthropic — Agentic Misalignment in Summer 2026 (14개 모델) 출처은밀한 사보타주와 판정 라벨 조작을 관측 — 감독자 자체가 오염될 수 있음을 보임
2026-06-30OpenClaw — 고위험 보안 권고 일괄 공개 — 모델 오버라이드의 관리자 인가 누락, 플러그인 설치 정책 우회, MCP 루프백을 통한 owner 전용 툴 노출, 미러 동기화의 원격 심볼릭 링크 추종 등 출처에이전트 런타임의 권한 경계가 전방위로 부정확했음을 드러냄
2026-06Anthropic — Advanced AI Framework 정책 제안 출처10^25 학습 FLOP과 매출·R&D 기준을 충족하는 개발자에게 독립 평가자의 리뷰 공표를 요구, 랩이 스스로 강제 규제를 요청
2026-05-15OpenClaw (Jesse Merhi) — 보안 로드맵 공개 — fs-safe 경로 탈출 방지, Proxyline SSRF 대응, ClawHub 신뢰 신호, OpenGrep 룰 148개. 동시에 이것은 샌드박스가 아니며 네이티브 모듈·raw 소켓은 우회 가능하다고 명시 출처에이전트 런타임이 언어 레벨 가드레일로는 방어 불가능하다는 메인테이너의 공개 인정
2026-05-08Anthropic — Teaching Claude Why 출처행동이 아니라 이유를 학습시키면 협박률이 65%에서 19%로, 분포 외 데이터가 허니팟 대비 약 28배 효율
2026-05-05Anthropic Fellows — Model Spec Midtraining 출처규범 문서를 정렬 파인튜닝 이전 중간학습에 넣으면 일반화가 개선됨
2026-03-23Cisco — DefenseClaw 공개 — NVIDIA OpenShell 샌드박스 위에 얹는 오픈소스 거버넌스 계층(실행 전 스캔, 런타임 검사, 정책 즉시 회수). 배경으로 135,000개 이상 노출 인스턴스를 지목 출처인프라 샌드박스와 운영 거버넌스로 에이전트 보안 스택이 계층 분리

⑨61건

오픈웨이트 계보

2026-08-26Artificial Analysis — Intelligence Index — Claude Opus 5 63 대 Kimi K3 60, 리더보드 176개 중 96개가 오픈웨이트 출처개방과 폐쇄의 격차가 3점까지 좁혀짐
2026-08-10Meta — Muse Glimmer 30B — Apache 2.0, 약 29.6B dense + 비전 인코더 출처Llama 4 이후 첫 오픈웨이트를 Apache 2.0으로, 4bit 20GB 미만 온디바이스 에이전트
2026-08-04Alibaba Qwen — Qwen3.8-Max 발표에서 Qwen-Max급 모델의 가중치를 처음으로 오픈소스화하겠다고 공지했으나 발표 시점에 가중치 미공개 출처최상위 모델의 개방 약속과 실제 배포가 분리되는 관행. Kimi K3도 같은 방식이었다는 지적이 함께 제기됨 — 오픈 모델 기록 시 발표일과 가중치 공개일을 분리해야 하는 근거
2026-08Alibaba — Qwen3.8-2.4T-A95B 오픈웨이트 공개 — Gated DeltaNet과 Gated Attention 하이브리드 출처최상위 오픈웨이트가 Apache가 아닌 전용 라이선스로 회귀. Qwen3.8-Max는 이를 기반으로 한 비공개 상용판
2026-08Alibaba/Qwen — Qwen3.8-27B 공개 — 27B 밀집형에 비전 인코더 결합, 컨텍스트 262,144, Apache 2.0 출처최상위 모델은 자체 라이선스로 가면서 소형 모델은 Apache 2.0을 유지 — 규모별 라이선스 이원화
2026-07-31LG AI연구원 — K-EXAONE 2.0(750B-A37B) 공개 — 국내 최대 규모, Apache 2.0으로 오픈웨이트 공개 출처1단계 236B의 3배 이상. Apache 2.0 전환으로 상업적 제약 제거
2026-07-28Moonshot AI — Kimi K3 오픈웨이트 공개 — 총 2.8T / 활성 104B, KDA 69층 + Gated MLA 24층, 컨텍스트 1,048,576. 자체 Kimi K3 License 출처3조 파라미터급 오픈웨이트. 규모는 커지고 라이선스는 좁아지는 패턴의 대표 사례
2026-07-22업스테이지 — 솔라 오픈 2 공개 — 총 250B / 토큰당 15B 활성 MoE, Upstage Solar License로 상업이용 가능 출처독자 파운데이션 모델 2단계 성과
2026-07-15xAI — Grok Build(코딩 에이전트 및 TUI) 소스 코드 오픈소스화 — 에이전트 루프·툴·터미널 UI·확장 시스템 포함 출처가중치가 아닌 하네스·에이전트 스캐폴딩의 공개. 라이선스는 발표문에 미명시
2026-06-16Z.ai — GLM-5.2 — 1M 컨텍스트, MIT 출처오픈웨이트가 폐쇄 최상위와 일부 영역에서 경합
2026-06-16Moonshot AI — Kimi K2.7-Code 공개 — K2.6 기반 코딩 특화, K2.6 대비 사고 토큰 사용량 약 30% 절감, Modified MIT 출처토큰 효율을 전면에 내세운 오픈웨이트 코딩 모델
2026-06-09Cohere — North Mini Code 공개 — 첫 에이전틱 코딩 모델, 총 30B / 활성 3B, Apache 2.0 출처소형 오픈웨이트 코딩 에이전트 모델

⑰59건

임베딩·벡터 검색

2026-06-29Voyage AI (MongoDB) — voyage-context-4 출시 — 청킹 없이 32K 초과 문서를 문맥 보존 청크로 임베딩, 100만 토큰당 0.18→0.12달러 출처청킹이라는 RAG 전처리 단계를 임베딩 모델 안으로 흡수하려는 시도
2026-06-09Elastic — 벡터 검색 벤치마크 공개 — float32 HNSW가 recall@10 0.99에서 15,000 QPS, DiskBBQ 양자화가 recall@10 0.97에서 55,000 QPS(자사 측정). 이진 벡터 디스크 저장으로 32배 압축 출처통합형 검색 엔진이 양자화로 전용 벡터DB의 성능·비용 논리를 직접 겨냥
2026-04-22Google — Gemini Embedding 2 정식 출시(GA) — 텍스트·이미지·비디오·오디오 횡단 검색을 지원하는 네이티브 멀티모달 임베딩 출처임베딩 상용 계보가 텍스트 전용 세대를 지나 네이티브 멀티모달 세대로 공식 전환
2026-03-12Qdrant — 5,000만 달러 시리즈 B 발표 — composable vector search 개념 제시(밀집·희소 벡터, 메타데이터 필터, 다중벡터, 커스텀 스코어링을 질의 시점에 조합). 누적 다운로드 2.5억 출처전용 벡터DB 진영의 반격 논리. 통합형(Postgres·Elasticsearch)에 대한 직접 응수
2026-01-15Voyage AI (MongoDB) — Voyage 4 모델군 출시 — large 에 MoE 적용, 4개 모델이 임베딩 공간을 공유, nano 는 Apache 2.0 출처상용 임베딩에 MoE 를 적용하고 크기가 다른 모델 간 임베딩 호환을 표준화. 비교 수치는 벤더 자체 측정
2025-12-11Cohere — Rerank 4 출시 출처임베딩 한계론이 확산된 직후 리랭킹 계층의 상업적 중요도가 오히려 커졌음을 보여줌
2025-11-08Google Cloud — AlloyDB AI 에 Auto Vector Embeddings · Auto Vector Index(ScaNN AUTO) 프리뷰 추가 출처임베딩 생성과 ANN 튜닝을 DB 안으로 흡수해 별도 파이프라인을 없애려는 시도
2025-10-28Amazon — Nova Multimodal Embeddings 를 Bedrock 에 정식 출시 — 텍스트·이미지·비디오·오디오를 단일 임베딩 공간에 출처클라우드 사업자가 통합 멀티모달 임베딩을 표준 상품으로 편입
2025-08-28Orion Weller, Michael Boratko 외 (Google DeepMind·존스홉킨스) — On the Theoretical Limitations of Embedding-Based Retrieval 발표 — 임베딩 차원이 반환 가능한 top-k 문서 부분집합 수를 제한함을 이론과 실험으로 제시. LIMIT 데이터셋에서 SOTA 모델들이 매우 단순한 질의에도 실패 출처단일 벡터 검색의 한계가 데이터·모델 크기로 해결되지 않는 차원상 원리적 한계임을 보인 반박. 다중벡터·희소·하이브리드 회귀의 이론적 근거
2025-08-11Voyage AI (MongoDB) — rerank-2.5 · rerank-2.5-lite 출시 — 자연어 지시를 따르는 리랭킹, 컨텍스트 32K 출처리랭커가 고정 함수에서 지시로 제어되는 부품으로 바뀜. 비교 수치는 벤더 자체 측정
2025-07-29Elastic — Elasticsearch 9.1에서 384차원 이상 밀집 벡터에 BBQ 양자화를 기본값으로 채택, ACORN-1 필터링 도입 출처양자화 인덱스가 선택지에서 기본값으로 내려온 지점
2025-07-24Voyage AI (MongoDB) — voyage-context-3 공개 — 문서 전체를 한 번에 처리해 청크 임베딩에 전역 문맥을 주입. contextual retrieval 대비 20.54% 개선, binary/512가 float/3072보다 저장 비용 99.48% 절감(자사 측정) 출처청킹이라는 RAG의 근본 결함을 모델 내부로 흡수

⑭56건

물리 세계·현실 영향

2026-08-25McKinsey — State of AI 2026 — 전사 확산 44%이나 EBIT 기여 인정은 37%로 전년과 사실상 동일 출처3년 연속 ROI 곡선 정체. 고성과자는 약 6%로 고정
2026-08-19Hexagon·Schaeffler — AEON이 독일 Schaeffler Humanoid Gym 훈련 시설 진입 출처계획에서 현장 학습으로 이행. 실제 생산 라인이 아니라 전용 훈련 시설
2026-08-12Stanford Digital Economy Lab — Canaries in the Coal Mine 개정판 — 22~25세 AI 노출 직군 고용이 19% 낮음 출처해고가 아닌 채용 감소로 나타나는 입직구 봉쇄. 저자들은 인과가 아닌 서술적 지표라고 명시
2026-07-30Google DeepMind — Gemini Robotics 2 / ER 2 — 전신 제어, 22 DoF 손, 삽입 과제 89.6% 출처VLA 본체는 early-access 한정, ER 2는 AI Studio로 공개
2026-06-30Figure·BMW Group — Figure 03을 스파턴버그 Hall 52 시퀀싱 공정에 투입 출처부품이 수학적으로 완벽한 자세로 오지 않는 공정으로 난이도 상승
2026-06-25SK하이닉스 — 2026 지속가능경영보고서에서 HBM 생산라인 AI 적용 공개 — AMOS(웨이퍼 이송 설비 이상 조기 감지, 2026년 LLM 에이전트 기능 추가), MAPS(설비 실시간 위치 추적, 2026년 부품·HBM 공정·후공정으로 확대 예정) 출처국내 메모리사가 후공정까지 AI 추적 시스템을 확대한다고 공식 보고서에 명시한 사례. OSAT 고객사가 요구할 데이터 연동 규격의 방향을 예고
2026-06-25BMW Group — 공식 보도자료에서 Figure 02가 약 11개월간 X3 3만 대 이상 생산을 지원했다고 기술하고 Figure 03을 스파르탄버그 물류 시퀀싱 공정에 투입한다고 발표 출처Figure의 실적 수치가 처음 BMW 명의 채널에 등재됐다. 다만 공동 발표문이며 BMW가 그 수치를 독립 감사했다는 서술은 없다
2026-06-19John Jumper — 약 9년 만에 Google DeepMind를 떠나 Anthropic 합류 출처AI for science 분야의 인재 재배치
2026-05-31NVIDIA — Isaac GR00T 오픈 휴머노이드 레퍼런스 디자인 — 총 75 DoF 출처모델에 이어 하드웨어까지 오픈화
2026-05-20Hyundai Motor Group — Atlas 25,000대 이상 배치 계획 발표 출처단일 기업 최대 규모 계획치. Metaplant America 2028, 기아 조지아 2029
2026-05-11METR — Measuring the Self-Reported Impact of Early-2026 AI on Technical Worker Productivity 발표 — 기술직 349명 자기보고 설문, 가치 기준 중앙값 1.4~2배 변화. 저자들은 그 수치를 의심할 이유도 함께 제시 출처2026-02-24에 예고한 방법론 개편의 첫 후속 결과. 2025년 연구에서 응답자들이 소요시간 영향을 평균 40%p 과대추정했다는 점을 다시 확인했다
2026-05-11上海華虹宏力·화둥이공대 — WaferSAGE 발표 — 4B 파라미터 VLM으로 웨이퍼 결함 VQA. 저자 측정 LLM-judge에서 4B 모델이 6.493으로 Gemini-3-Flash 7.149의 약 90%를 회복하고 106B GLM-4.6V(4.750)를 크게 상회. 단 GSPO 강화학습의 기여는 SFT 대비 +0.009 출처실제 반도체 제조사가 저자이며 데이터 반출 없는 온프레미스를 설계 전제로 명시. 사내 GPU 1~2장으로 결함 리포트 자동화가 가능하다는 뜻. 단 양산 배치 사례 없음

⑥52건

추론 모델·AGI 논쟁

2026-08-12xAI — Grok 4.6 공개 — Artificial Analysis Intelligence Index 61로 GPT-5.6 Sol과 동률 주장 출처장시간 실행 에이전트에 초점. 안전 서술은 능력에 맞춰 보정했다는 수준이고 별도 모델 카드가 링크되지 않음
2026-08-11xAI — Grok Bot 얼리 베타 — 전용 클라우드 자원을 갖고 사용자 도구에 직접 로그인해 앱을 넘나들며 과업을 수행하는 자율 에이전트 팀 출처챗봇에서 상주형 자율 에이전트로의 제품 축 이동
2026-07-16xAI — Grok 4.5 공개 — Cursor와 공동 학습, 수만 장의 NVIDIA GB300으로 훈련. SWE Bench Pro 64.7%·Terminal Bench 2.1 83.3% 출처코딩 제품사와의 공동 학습이라는 새 형태. 경쟁사 수치는 각사 시스템 카드에서 인용했다고 명시
2026-04-27OpenAI·Microsoft — AGI 조항의 사실상 소멸 — 수익 배분이 기술 진보와 무관하게 지속 출처AGI 정의가 실은 계약·거버넌스 장치였음을 드러낸 사건
2026-04-20David C. Krakauer — The Rise and Fall of G in AGI 출처벤치마크 간 제1주성분 설명력이 2023~24년 92%에서 추론 모델 등장 이후 64%로, 겉보기 일반성 아래의 전문화 주장
2026-04François Chollet — AGI 타임라인을 10년에서 약 5년으로 단축 출처test-time에 새로움에 적응하는 fluid intelligence의 등장을 이유로 든 조건부 전향
2026-03-26Sakana AI — AI 사이언티스트 연구가 Nature에 게재 — ICLR 2025 워크숍 심사를 통과한 논문이 평균 스코어 6.33으로 인간 집필 논문의 55%를 상회했다고 보고 출처AI 생성 논문의 심사 통과가 정식 학술 기록으로 편입. 자동 연구의 평가 기준 논쟁이 본격화
2026-03-09Yann LeCun / AMI Labs — 10억 3천만 달러 조달, 프리머니 밸류 35억 달러 출처LLM 회의론이 10억 달러 규모의 대안 노선 베팅으로 자본화
2026-02-13Dario Amodei (Dwarkesh) — 우리는 지수함수의 끝에 가까이 있다 — 동시에 10년 내 데이터센터 속 천재들의 나라 확률 90% 출처스케일링 종료와 AGI 임박이 같은 주장의 양면이라는 논리 구조
2026-02-12Google DeepMind — Gemini 3 Deep Think 업그레이드 — ARC-AGI-2 84.6%, HLE 48.4% 출처ARC-AGI-2 사실상 포화. 발표문은 AGI를 논하지 않고 과학·연구·공학 가속으로 프레이밍
2025-12-05ARC Prize — ARC Prize 2025 결과 — Kaggle 1위 24.03%, Claude Opus 4.5 37.6%, Poetiq refinement 루프 54% 출처2025년의 핵심 기술 변화는 탐색·검증 반복 루프였음을 확인
2025-11-19Yann LeCun — Meta 수석 AI 과학자직 사임, world models 중심 스타트업 설립 출처최대 회의론 진영의 조직적 분리

②49건

RAG·파인튜닝·컨텍스트

2026-07-09Ashwin Gerard Colaco·Nada Lahjouji — What to Keep, What to Forget 발표 — KV 캐시 관리·프롬프트 가지치기·에이전트 메모리 통합을 비율-왜곡 문제로 묶음 출처흩어져 있던 컨텍스트 압축 연구를 하나의 이론틀로 정리
2026-06-29Shijie Xia 외 — Diagnosing and Mitigating Context Rot in Long-horizon Search 발표 — 컨텍스트 창을 다 쓰기 전에 조기 포기하는 현상을 진단, 완화 기법 7종의 개선폭은 2.6~4.9% 출처Context Rot을 검색 에이전트 맥락에서 정량화하고 근본 해결이 어렵다는 것도 함께 보임
2026-05-12Sam Martin·Fabien Roger — Classifier Context Rot 발표 — 80만 토큰의 무해한 활동 뒤에 나온 위험 행동을 프런티어 모델이 최대 30배 더 자주 놓침 출처롱컨텍스트 한계가 안전 감시 성능까지 무너뜨림을 보인 실증
2026-04-19Jingbo Sun 외 — AutoSearch 발표 — 질문 난이도에 따라 최소 검색 단계 수를 강화학습으로 결정 출처Search-R1 계열의 후속. 검색 횟수 자체를 학습 대상으로 삼음
2026-03-07Saroj Mishra 외 — SoK: Agentic Retrieval-Augmented Generation 발표 — 검색 루프를 마르코프 결정 과정으로 정식화하고 메모리 오염·검색 오정렬 등 취약점 정리 출처에이전틱 RAG의 첫 체계적 분류. 후속 연구의 기준점
2026-01-12Nikhil Verma — Active Context Compression 발표 — 에이전트가 스스로 지식을 통합하고 원본 컨텍스트를 가지치기, 토큰 22.7% 절감 출처컨텍스트 관리 주체가 파이프라인에서 에이전트 자신으로 옮겨가는 흐름
2026-01-12Pietro Ferrazzi 외 — Is Agentic RAG worth it? 발표 — 강화형 RAG와 에이전틱 RAG를 다수 시나리오에서 비교 출처에이전틱 RAG가 항상 낫지는 않다는 실증. 설계 선택의 근거가 되는 반증형 결과
2026-01-09Elias Lumer 외 — Don't Break the Cache 발표 — 3사 API의 프롬프트 캐싱을 실측, 비용 41~80% 절감이나 배치 전략에 따라 지연이 늘 수 있음 출처캐시 상품화 이후 처음으로 3사를 같은 조건에서 비교한 실측
2026-01-05Yi Yu 외 — Agentic Memory 발표 — 저장·검색·갱신·요약·폐기를 도구 호출로 노출하고 단계별 강화학습으로 학습 출처무엇을 기억하고 버릴지를 사람이 정하지 않고 학습으로 정한 사례
2025-10-01Minki Kang 외 — ACON 발표 — 실패 분석 기반 반복 압축으로 장기 에이전트의 관찰·행동 이력 토큰 26~54% 절감 출처미세조정 없이 컨텍스트를 줄여 소형 모델도 장기 에이전트로 쓸 수 있게 하는 방향
2025-09-29Anthropic — Claude API에 context editing과 memory tool 베타 출시 — 100턴 웹 검색 평가에서 토큰 소비 84% 감소 출처컨텍스트 관리가 API 기본 기능으로 편입
2025-07-18Manus (Yichao Ji) — Context Engineering for AI Agents 공개 — KV 캐시 히트율 설계, 툴 제거 대신 로짓 마스킹, 파일시스템을 컨텍스트로, 재낭독으로 주의 조작, 실패 흔적 유지 출처실제 운영 에이전트의 컨텍스트 엔지니어링 원칙을 공개한 1차 기록

⑱46건

AI 인프라 소프트웨어

2026-08-11Modular — Mojo 1.0 릴리스 및 2026-08-18 컴파일러·툴링·표준 라이브러리 전체를 Apache 2.0으로 오픈소스화 출처2023년 발표 이후 3년 만의 언어 안정화 및 완전 개방. CUDA C++ 대안 언어가 처음으로 프로덕션 계약을 제시
2026-06-24Qualcomm / Modular — Qualcomm의 Modular 인수 발표(조건 미공개, 2026-07-29 완료) 출처CUDA 대안 스택이 독립 스타트업에서 대형 실리콘 벤더 자산으로 편입된 사건
2026-06-16AMD — MLPerf Training v6.0 결과 발표 — MI355X가 NVIDIA B200 대비 Llama 2-70B 파인튜닝 5% 이내, Llama 3.1-8B 사전학습 6% 이내(AMD 제출 결과) 출처ROCm이 1년 만에 격차를 한 자릿수 퍼센트로 좁혔음을 표준 벤치마크로 보인 자료. CUDA 독점의 실질적 균열
2025-11-30vLLM 프로젝트 — vLLM-Omni 발표 — 인코더·LLM 코어·모달리티 생성기를 분리한 옴니모달 서빙 프레임워크(Qwen-Omni, Qwen-Image 등 지원) 출처텍스트 전용이던 오픈소스 서빙 인프라가 비자기회귀·멀티모달 생성까지 포괄하는 확장 신호
2025-11-11NVIDIA — NCCL 2.28 공개 — 커널이 직접 통신을 개시하는 Device API, GPU-Initiated Networking, SM을 쓰지 않는 Copy Engine 집합통신, 대칭 메모리 지원 출처통신-연산 융합을 커널 수준에서 지원해 대규모 분산 학습·추론의 통신 병목 해소 방식을 바꾼 릴리스
2025-09-29NVIDIA (Felix Abecassis 외) — Pretraining Large Language Models with NVFP4 발표 — 12B 모델을 10T 토큰으로 학습(공개 문서상 최장 4비트 학습), FP8 기준선과 학습 손실·정확도가 동등 출처FP4 학습이 실제로 되는가에 대한 가장 강한 긍정 증거. 단 벤더 자체 보고이며 독립 재현은 확인되지 않음
2025-08-06PyTorch 재단 — PyTorch 2.8 릴리스 — 제한적 안정 libtorch ABI, 제어 흐름 연산자(cond/while_loop/scan), Inductor CUTLASS 백엔드. 2.7 이후 585명 기여자 4,164 커밋 출처C++ 확장 ABI 안정화와 컴파일 가능한 제어 흐름으로 컴파일러 중심 스택 이행을 보여주는 릴리스
2025-06-20PyTorch (Tristan Rice, Howard Huang 외) — torchft + TorchTitan으로 300 GPU에서 60초마다 장애 주입 시 학습 효율 81.2%, 15초마다 장애(1,015건) 주입에서도 수렴. 체크포인트 재로딩 없이 피어 간 가중치 복구 출처체크포인트 기반 복구 패러다임을 대체하는 시도. 스텝을 분산 트랜잭션으로 취급
2025-06-04AMD — 첫 MLPerf Training 제출 — MI325X가 NVIDIA H200 대비 최대 8% 우위, MI300X는 H100과 대등(AMD 제출 결과) 출처ROCm 성숙도를 표준 벤치마크로 검증 가능하게 만든 첫 1차 자료. CUDA 대안 논의가 주장에서 측정으로 이동
2024-11-07Tanishq Kumar 외 (하버드) — Scaling Laws for Precision 발표 — 저정밀 학습이 모델의 유효 파라미터 수를 줄인다는 정밀도 인식 스케일링 법칙 제시. 학습 데이터가 많아질수록 사후 양자화 열화가 커짐 출처FP8/FP4가 되는가를 스케일링 법칙 수준에서 답한 검증 연구. 정밀도를 공짜 최적화가 아니라 용량 교환으로 재정의
2024-10-09Wanchao Liang 외 (Meta) — TorchTitan 발표 — 모듈형 3D 병렬과 탄력적 스케일링. 405B/512 GPU 3D에서 추가 30% 가속 출처Megatron-LM 대안으로 PyTorch 네이티브 학습 프레임워크가 성립한 시점. FSDP2·torch.compile·FP8이 한 스택으로 묶임
2024-07-31Meta (Llama 3 팀) — The Llama 3 Herd of Models 발표 — 16K GPU 사전학습 54일 동안 총 466건 작업 중단, 그중 419건이 예기치 않은 중단이며 약 78%가 하드웨어 기인. 그럼에도 유효 학습 시간 90% 초과 출처대규모 학습 내결함성 문제를 처음으로 정량 공개한 1차 자료. 체크포인팅·자동 복구가 필수임을 산업 전체에 확정

⑫43건

학습 데이터·후속학습

2026-08-21D. Mass. (Saylor) — UMG 등 v. Suno 각하 신청 기각 출처출력 침해 주장이 충분하다고 판단, DMCA 청구 존속
2026-07-21N.D. Cal. — Bartz v. Anthropic 15억 달러 합의 최종 승인 출처약 40만 권·권당 3,000달러, 적격 저자 91% 이상 청구
2026-07-09NYT·Daily News — OpenAI 증거 은닉 주장 제재 신청 출처쟁점이 공정이용에서 증거 보전과 은닉으로 확장
2026-03-02연방대법원 — Thaler v. Perlmutter 상고 불수리 출처AI 단독 생성물의 인간 저작자 요건이 확정
2026-02-23Anthropic — 중국 랩 증류 공격 고발 — 위조 계정 약 24,000개, 대화 1,600만 건 초과 출처증류 분쟁이 의혹에서 정량적 고발로. 소송이 아니라 탐지 공개와 산업 공동 대응을 택한 것이 법적 수단의 한계를 반영
2025-12-10OLG Hamburg — Kneschke v. LAION 항소 기각 출처상업적 TDM 예외 적용을 명시하고 자연어 opt-out의 기계가독성 미충족을 인정. BGH 상고 허가로 미확정
2025-12-01Nous Research — Hermes 4.3 36B 공개 — 동일 모델을 중앙집중식(FSDP+AdamW)과 Psyche(TP+DisTrO) 양쪽으로 학습해 비교. Psyche 런은 24노드 평균 144k tok/s로 완주했고 다운스트림 성능에서 중앙집중식을 상회 출처분산학습이 가능하다를 넘어 동등 이상이라는 통제 비교를 처음 제시
2025-11-20AI2 — Olmo 3 — Dolma 3 사전학습과 Dolci 후속학습 스위트 공개 출처데이터와 후속학습 파이프라인을 함께 공개
2025-11-11LG München I — GEMA v. OpenAI 1심 판결 출처유럽에서 암기를 복제로 인정하고 TDM 예외 적용을 배제한 첫 사례
2025-10-27S.D.N.Y. (Stein) — In re OpenAI Copyright Infringement Litigation (MDL 25-md-3143) 통합 출처NYT·Authors Guild 등 7건이 하나의 MDL로
2025-10Salesforce AI Research·CMU — Webscale-RL — 사전학습 문서를 검증 가능한 QA 쌍으로 자동 변환 출처continual pretraining 대비 최대 100배 적은 토큰으로 동등 성능, 데이터 고갈에 대한 직접적 기술 답변
2025-09-29Psyche Team — Psyche가 증명에서 성능으로 전환 — 트레이너 추상화 도입으로 SFT·RL 지원, ByteDance Seed-OSS-36B 기반 Hermes 4 학습을 Psyche 네트워크에서 개시 출처분산학습이 사전학습 데모를 넘어 실제 제품 모델의 후속학습 경로로 편입

⑧41건

추론 인프라·서빙

2026-08-24NVIDIA — Groq 3 LPX 전면 양산 출처에이전트용 저지연 유닛이 랙에 통합
2026-08-22vLLM — Ray Direct Transport 기반 대규모 샤디드 가중치 전송 엔진 도입 출처멀티노드 모델 로딩·가중치 교체(RL 롤아웃)가 서빙 스택의 1급 문제로 승격
2026-07-23AMD — Helios 랙스케일 출시 및 Instinct MI455X 출처랙당 GPU 72, 단일 스케일업 도메인, HBM4 31TB로 대안 실리콘의 실전 진입
2026-05-31NVIDIA — Vera Rubin NVL72 양산 진입 출처Vera CPU·Groq 3 LPX·BlueField-4·Spectrum-6 통합, 에이전트 워크로드를 명시적 타깃으로
2026-04-22Google Cloud (Cloud Next) — 8세대 TPU 프리뷰 — TPU 8t(학습) / TPU 8i(추론) 분리 출처학습용과 추론용 실리콘을 최초로 분리, 범용 가속기 시대의 종언 신호
2026-03-31Google Cloud — TPU7x 일반 공급(GA) — 칩당 192GB HBM, 7.37TB/s 출처Ironwood가 발표에서 실제 공급으로
2026-03-24vLLM — Model Runner V2 — GPU 네이티브 입력 준비와 비동기 스케줄링을 갖춘 모듈형 실행 코어 출처V1 재설계 이후 두 번째 실행 계층 재작성. 서빙 경쟁이 커널에서 스케줄러·실행 코어로 이동
2026-03-21Hugging Face — text-generation-inference 저장소 아카이브 출처README가 vLLM·SGLang·llama.cpp·MLX 이전을 권고, 서빙 엔진 시장이 2강과 로컬로 정리
2026-03-05Zadouri·Shah·Thakkar·Dao 외 — FlashAttention-4 — 비대칭 하드웨어 스케일링 co-design 출처커널 계보의 최신 세대, MLSys 2026 정식 게재
2025-12-24NVIDIA·Groq — 비독점 추론기술 라이선싱, Jonathan Ross 등 핵심 인력 영입 출처비-GPU 추론 IP의 편입. Groq는 독립 법인으로 존속
2025-11-06Google Cloud — Ironwood(TPU v7) 발표 — 슈퍼팟 9,216칩 출처추론 시대용 TPU. 실제 GA는 2026-03-31
2025-10-13NVIDIA — DGX Spark 발표 (10-15 출하) — 128GB 통합 메모리 출처데스크톱에서 200B 추론과 70B 파인튜닝, 로컬이 에이전트 런타임으로

⑪40건

모델 아키텍처·학습 기법

2026-08-07Videau 외 — Skaling — Chinchilla의 지수와 Kaplan의 결합을 잇는 상호작용 지수 출처N과 D의 독립 가정을 깨 예측 오차를 1.5~3배 줄이고 약 10배 적은 컴퓨트로 외삽
2026-07-31Google DeepMind — DiffusionGemma — MoE Gemma 4를 파인튜닝한 오픈웨이트 확산 언어모델 출처원본 토큰 예산의 10% 미만으로 확산 모델을 얻는 경로를 제시, H100 1장에서 약 1,500 tok/s
2026-05-27Mistral AI — Emmi AI 인수·통합으로 물리 AI 도입 — 물리 솔버 출력에서 학습해 형상·경계조건으로부터 물리 거동을 직접 예측 출처LLM 랩이 산업 시뮬레이션 대체 영역으로 확장. 발표 시점에 명명된 출시 모델은 없음
2026-04-26DeepSeek-AI — DeepSeek-V4 — CSA와 HCA 하이브리드 어텐션, mHC, Muon, 32T+ 토큰 출처V3.2 대비 토큰당 FLOPs 27%·KV 캐시 10%로 1M 컨텍스트를 상시 지원 대상으로 만듦
2026-03-16Mistral AI — Mistral Small 4 공개 — 총 119B / 활성 6B MoE, 256k 컨텍스트, Apache 2.0. Magistral(추론)·Devstral(코딩)·Small(instruct)을 하나로 통합하고 추론 강도를 파라미터로 조절 출처별도 모델 계열을 단일 가중치로 통합하는 흐름을 오픈웨이트에서 구현
2025-12-31Google (Behrouz 외) — Nested Learning / HOPE 출처옵티마이저를 연상 기억 모듈로 재기술하고 자기 갱신 알고리즘을 학습하는 시퀀스 모델 제안
2025-12-04Google Research — Titans와 이를 일반화한 이론틀 MIRAS 소개 — 신경망 기반 장기 기억 아키텍처 출처롱컨텍스트 한계를 검색이 아니라 아키텍처로 우회하려는 노선
2025-10-30Moonshot AI — Kimi Linear — KDA와 MLA의 층별 하이브리드 출처공정 비교에서 full attention을 처음 능가, KV 캐시 최대 75% 절감과 1M 컨텍스트 디코딩 최대 6배
2025-09-19xAI — Grok 4 Fast 공개 — 추론과 비추론 모드를 하나의 가중치에 통합해 시스템 프롬프트로 전환. 2M 토큰 컨텍스트, 사고 토큰 40% 절감 출처추론/비추론 모델을 단일 가중치로 통합한 초기 사례. 이후 업계 표준이 되는 방향
2025-07-28Moonshot AI — Kimi K2 — MuonClip으로 1T MoE를 15.5T 토큰 동안 loss spike 없이 학습 출처Muon이 1T 스케일에서 검증됨
2025-06-17Inception Labs 외 — Mercury 발표 — 확산 기반 병렬 토큰 생성으로 H100에서 Mercury Coder Mini 1,109 tok/s 출처속도 최적화 프런티어 모델 대비 최대 10배 주장. 확산 LM의 첫 상용 궤도 진입
2025-02-20네이버 — 하이퍼클로바X 신모델 공개 — 파라미터를 약 40% 수준으로 축소하고 운영비 50% 이상 개선, MMLU 79.6%, 영상 이해 추가 출처국내 랩의 효율화 전환점

⑯38건

평가·벤치마크

2026-08-27Surge AI — LMArena is a cancer on AI 게시 — 자체 표본 500표 중 52%에 이견, 39%에 강한 이견이라고 보고 출처리더보드가 정확성보다 서식·인상에 최적화된다는 비판. 다만 인간 데이터 판매사의 자체 분석이며 독립 검증이 아니다
2026-07-23deedy (imo-2026 커뮤니티 프로젝트) — IMO 2026 문제를 프런티어 모델 7종에 자율 실행시키고 감사 추적·독립 채점을 공개 — Claude Fable 5, GPT-5.6 Sol(xhigh), Kimi K3가 42/42 만점 검증(실행 7월 17~23일) 출처랩 발표가 아닌 커뮤니티 주도의 감사 추적 공개 + 독립 채점 방식 실시간 올림피아드 평가가 새 검증 관행으로 등장
2026-07-06Edwin H. Wintermute 외 — BioSecBench-Refusal 공개 — 생물 연구 태스크에서 위험 식별 능력과 정당한 이중용도 연구에 대한 과잉 거부율을 쌍으로 측정하는 벤치마크 출처능력과 거부 행동을 단일 쌍 지표로 묶어 과잉거부 문제를 생물보안 평가에 정식 편입
2026-06-12Epoch AI — FrontierMath 개정판 공개 — Tier 4에서 12문항 수정·7문항 제거 (Tier 1~3은 123문항 수정·5문항 제거) 출처최상위 난이도 벤치마크에서도 대규모 오류가 발견돼 검수 신뢰성 문제가 재확인됨
2026-06-09Andrew Bo Liu 외 — ABC-Bench 공개 — 에이전트형 LLM의 생물 실험 수행 능력(액체 핸들링 로봇 코드 작성, in vitro 조립용 DNA 단편 설계, DNA 합성 스크리닝 회피)을 평가하는 벤치마크 출처바이오 위험 평가가 지식 문답에서 에이전트의 실제 실험 루프 수행 능력 평가로 이동한 새 벤치마크 계열의 등장
2026-05-06Laude Institute — Terminal-Bench 2.1 발표 — 외부 의존성 변화·자원 불일치·명세 오류로 28개 과제 수정 출처벤치마크가 자기 결함을 공개 시인하고 지속 검증 체계를 도입한 사례
2026-03-25ARC Prize — ARC-AGI-3 공개 — 인간 100% 대 프론티어 AI 0.51% 출처정적 문제풀이에서 지시 없는 대화형 탐색·기술 습득으로 축 이동
2026-02-23OpenAI Frontier Evals — Why SWE-bench Verified no longer measures frontier coding capabilities 출처감사 대상 문제의 최소 59.4%가 결함 테스트, 벤더가 벤치마크 하네스의 신호 오염을 인정
2026-01-29METR — Time Horizon 1.1 발표 — 과제 170→228개, 평가 인프라를 Vivaria에서 Inspect로 교체. 기존 33개 모델 중 14개만 재평가. 2024년 이후 구간 배증 주기는 109일에서 89일로 출처방법론 변경만으로 수치가 움직인다는 것을 발행 기관이 스스로 보여준 사례. 최상위 모델 50% 시간지평 약 5.3시간은 이 개정판 기준이며 이전 판과 직접 비교할 수 없다
2026-01-28LMArena — LMArena를 Arena 로 개명 출처텍스트 LLM 아레나에서 다중 모달리티 평가 플랫폼으로 정체성을 공식 확장
2026-01-22METR — time horizon 지표의 한계를 밝힌 공식 노트 발행 — 오차범위 약 2배, 과제 분포의 불명확성 명시 출처자기 지표가 과도 일반화되어 인용되는 것을 발행 기관이 직접 제동한 사례
2025-11-07Terminal-Bench 팀 — Terminal-Bench 2.0과 평가 하네스 Harbor 공개 출처에이전트 CLI 평가에 클라우드 컨테이너 실행과 RL/SFT 롤아웃 인터페이스를 붙인 평가 인프라

③37건

툴·에이전트

2026-08-25Ollama·Anthropic — Claude Desktop이 Ollama를 서드파티 게이트웨이 제공자로 지원 출처폐쇄형 클라이언트가 로컬 오픈모델 런타임을 공식 백엔드로 수용
2026-07-30OpenClaw (Kevin Lin) — extended-stable 채널(보안·안정성 백포트)과 공개 Maturity Scorecard 도입 출처급속 릴리스 문화를 유지하던 에이전트 프로젝트가 LTS·성숙도 공시 체계로 이행
2026-07-13OpenClaw — 2026.7.1 릴리스 — ClawRouter 라우팅 플러그인, 세션 우선 Control UI 재설계, 반복 비정상 부팅 시 control-plane-safe mode 진입 출처소비자 소프트웨어 수준의 복구 안전장치가 에이전트 런타임에 도입
2026-07-08OpenClaw Foundation — 501(c)(3) 비영리 재단 출범(의장 Dave Morin). Steinberger는 기술 결정권 유지. 기부자에 OpenAI, University of Michigan 등 출처경쟁 랩들이 공동으로 중립 에이전트 표준을 후원하는 구조
2026-06-03OpenAI — AgentKit의 Agent Builder와 Evals 제품 종료를 공지하고 Agents SDK 및 Workspace Agents로 안내 출처2025-10 발표 제품이 8개월 만에 철수 — 에이전트 툴링 층의 불안정성
2026-02-14Peter Steinberger — 창시자가 OpenAI 합류를 발표하고 프로젝트를 OpenClaw Foundation으로 이관 출처개인 프로젝트에서 재단 거버넌스로의 이행이 프론티어 랩 채용과 동시에 발생
2026-01-29OpenClaw — Moltbot에서 OpenClaw로 재개명하고 공식 블로그 개설 출처2개월 새 3번째 개명. 프로젝트 정체성을 개인 브랜드에서 분리하는 전환점
2026-01-27Peter Steinberger — Anthropic의 상표 이의 제기에 따라 Clawdbot을 Moltbot으로 개명 출처오픈소스 에이전트가 모델 제공사 브랜드에 올라타는 관행에 상표법이 제동을 건 사례
2025-11-04Anthropic — Code Execution with MCP 공개 — MCP 서버를 코드 API로 노출해 필요한 툴 정의만 로드. 예시에서 150,000 → 2,000 토큰 출처툴 정의가 컨텍스트를 잠식하는 문제에 대한 구조적 해법
2025-11Peter Steinberger — 개인용 AI 비서 Warelay 공개. 이후 Clawd → Clawdbot 계보로 이어짐 출처메신저 앱을 인터페이스로 삼는 로컬 상주 에이전트 형태를 대중화한 출발점
2025-10-22LangChain — LangChain 1.0 및 LangGraph 1.0 출시 — create_agent 표준 루프, 에이전트 루프에 훅을 거는 middleware, durable state 출처에이전트 루프 커스터마이즈를 미들웨어 개념으로 정형화
2025-09-11Anthropic (Ken Aizawa) — Writing Effective Tools for Agents 공개 — 툴 선별, 네임스페이싱, 의미 있는 컨텍스트 반환, 토큰 효율, 툴 설명의 프롬프트 엔지니어링 출처프롬프트 엔지니어링이 툴 정의 설계로 이동했음을 보여주는 문서

⑦37건

멀티모달

2026-08-07xAI — Imagine Image 2.0 공개 — 멀티 레퍼런스 편집(최대 5장), 세그멘테이션, 배경 제거 출처NCII 규제 압박 이후 출시된 이미지 모델임에도 발표문에 워터마킹·모더레이션 언급이 없음
2026-08-02EU (AI Act 제50조) — AI 생성물의 기계 판독 가능 마킹과 딥페이크 공개 의무의 당초 적용 예정일. 실제로는 옴니버스 규정 (EU) 2026/1744로 2026-12-02로 연기됨 출처C2PA·SynthID 같은 출처 표기가 선의에서 규제 준수 요건으로 이동. 단 2026-08-02를 적용 개시일로 인용하면 틀린다
2026-05-07OpenAI — GPT-Realtime-2 / -Translate / -Whisper 출처음성 모델에 reasoning effort와 병렬 도구 호출 도입, 컨텍스트 32K에서 128K로. 음성이 에이전트 실행 환경이 됨
2026-04-23OpenAI — GPT-5.5 — OSWorld-Verified 78.7%, MMMU-Pro 81.2% 출처시각 이해와 컴퓨터 조작이 같은 능력임을 수치로 보여줌
2026-04-17Alibaba Qwen — Qwen3.5-Omni 기술보고서 — Thinker-Talker Hybrid-Attention MoE, 256k 컨텍스트 출처오픈 웨이트 옴니모달이 10시간 오디오·400초 비디오를 처리하며 프런티어를 따라잡음
2026-04-16Anthropic — Claude Opus 4.7 — 고해상도 비전 장변 2,576px 출처조밀한 스크린샷·다이어그램 판독력이 computer use 성능의 병목이었음을 확인
2026-01-29Moonshot AI — Kimi K2.5 공개 — 총 1T / 활성 32B MoE, 비전-언어 토큰으로 사전학습한 네이티브 멀티모달, 자율 조정 Agent Swarm 도입, modified-MIT 출처K2 계열이 텍스트에서 네이티브 멀티모달로 전환한 지점이자 오픈웨이트 에이전트 스웜의 등장
2026-01-28xAI — Grok Imagine API 공개 — 텍스트-비디오, 이미지-비디오, 객체 조작·리스타일 등 편집 기능 출처NCII 규제 압박 한복판에서 영상 생성 API를 상용화. 발표문에 콘텐츠 안전·모더레이션 언급이 없음
2025-11-25Black Forest Labs — FLUX.2 — dev 32B 오픈 웨이트 출처Mistral-3 24B VLM과 rectified flow transformer 결합, 오픈 웨이트가 품질 격차를 좁힌 릴리스
2025-11-20Google — Nano Banana Pro (Gemini 3 Pro Image) 출처정확한 인포그래픽과 다국어 텍스트 렌더링으로 이미지 생성을 추론 과제로 재정의, SynthID 탑재
2025-11-18Google — Gemini 3 Pro — MMMU-Pro 81%, Video-MMMU 87.6% 출처네이티브 멀티모달 설계가 비디오·문서 이해 우위로 귀결
2025-11-12World Labs — Marble 정식 출시 출처텍스트·이미지·비디오에서 편집 가능한 3D 월드를 생성하고 Gaussian splat·메시로 익스포트

④31건

MCP·Skills 표준화

2026-08-17Agentic AI Foundation·Google — Google의 Agent2Agent(A2A) 프로토콜이 리눅스재단 산하 Agentic AI Foundation(MCP·AGENTS.md·goose 호스팅, 회원 250+)으로 이관(Axios 단독) 출처MCP와 A2A가 단일 중립 재단 아래로 통합되며 에이전트 표준 거버넌스가 재단 체제로 재편
2026-07-28MCP — 스펙 2026-07-28 — 프로토콜 코어의 무상태화 출처initialize와 Mcp-Session-Id 폐지, MRTR 도입, server/discover 신설, Tasks·MCP Apps 확장 승격
2026-07-28Model Context Protocol — 스펙 개정 — 프로토콜 레벨 세션과 Mcp-Session-Id 제거, initialize 핸드셰이크 폐지, server/discover 필수화, MRTR 패턴이 서버 개시 요청을 대체, Roots·Sampling·Logging 및 OAuth DCR 지원 중단 예고, 12개월 폐기 유예 정책 도입 출처MCP가 상태 유지 세션에서 무상태 요청 단위 프로토콜로 전면 재설계. 최대 규모의 하위 호환 파괴
2026-06-01NVIDIA / OpenClaw (Vincent Koc) — Skill Card(퍼블리셔 신원·능력·스캔 결과를 담는 개방형 신뢰 아티팩트)와 SkillSpector(정적 분석 + LLM 의미 분석으로 은닉 지시·능력 불일치 탐지)를 ClawScan에 통합 출처스킬 배포 표준이 단일 프로젝트를 넘어 벤더 주도 개방 규격으로 제안됨
2026-04-02AAIF·Linux Foundation — MCP Dev Summit North America 2026 (뉴욕, 1,200명) 출처AAIF 회원사 4개월 만에 170곳, MCP SDK 월간 다운로드 1.1억 초과, DNS rebinding 시연 등 보안이 최대 화두
2026-01-26Anthropic·MCP — Claude가 MCP Apps를 공식 확장으로 정식 지원 출처텍스트와 구조화 데이터만 오가던 프로토콜이 화면까지 포함
2025-12-18Anthropic — Agent Skills를 개방 표준으로 공개 (agentskills.io) 출처사양과 레퍼런스 SDK 공개, MCP에 이은 두 번째 표준화 시도
2025-12-09Anthropic·Block·OpenAI — MCP를 리눅스재단 산하 AAIF에 기증 출처창립 프로젝트는 MCP·goose·AGENTS.md, 공개 MCP 서버 1만 개 초과 시점
2025-11-25Model Context Protocol — 스펙 개정 — OIDC Discovery 지원, WWW-Authenticate 기반 증분 스코프 동의, OAuth Client ID Metadata Documents 권장, URL 모드 elicitation, 실험적 tasks, 거버넌스·워킹그룹 공식화 출처인증 체계를 표준 OAuth 관행에 정렬시키고 스펙 운영을 위원회 절차로 이관
2025-11-24Anthropic — advanced tool use 베타 — Tool Search Tool, Programmatic Tool Calling 출처툴 토큰 85% 절감과 동시에 MCP 평가 정확도가 Opus 4 기준 49%에서 74%로 상승, 툴을 덜 보여줄수록 정확해지는 역설
2025-11-21Anthropic·OpenAI·MCP-UI 공동 — MCP Apps 확장(SEP-1865) 제안 출처ui:// 스킴과 샌드박스 iframe으로 서버가 인터랙티브 UI를 제공, 경쟁 진영 공동 집필
2025-10-16Anthropic — Agent Skills 출시 (SKILL.md, progressive disclosure) 출처절차적 지식을 폴더로 패키징하고 메타데이터-본문-번들 3단계로 필요할 때만 로드

⑤24건

루프·하네스 엔지니어링

2026-08-19OpenAI (Bonamy·Choi) — Codex as a platform: build on the open agent harness 출처Codex CLI·app-server·SDK·MCP 오픈소스화로 하네스가 플랫폼 계층으로 확정
2026-07-14Latent Space (Richard MacManus) — AIE World's Fair 2026 트렌드 — 에이전트에서 에이전트를 둘러싼 시스템으로 출처inner loop 대 outer loop 프레이밍이 산업 표준 서사로 승격
2026-06-26Andrew Ng (The Batch 359) — 3층 루프 — agentic loop(분), developer feedback loop(시간), external feedback loop(일) 출처루프 엔지니어링의 대중적 정의 확립
2026-06-23Armin Ronacher — The Coming Loop 출처루프는 검증 가능하고 수명 짧은 작업엔 유효하나 유지보수 코드엔 취약하다는 대표적 비판
2026-06-17Databricks — What is an AI Agent Harness? — 8요소 정의 출처엔터프라이즈 관점에서 관측성과 거버넌스까지 하네스에 포함
2026-06-08de Macedo (arXiv:2606.10106) — What makes a harness a harness — T1~T4 필요충분조건 출처용어 다의성을 학술적으로 문제화, 모델 순응에 의존하지 않는 통제 기제를 조건으로 제시
2026-06-07Addy Osmani — Loop Engineering — 5구성요소와 State·Memory 출처loop engineering 용어의 확립, 프롬프트 작성자에서 루프 설계자로의 역할 전환
2026-05-15Addy Osmani (O'Reilly Radar) — Agent Harness Engineering 출처하네스가 컨텍스트 엔지니어링의 전달 수단이라는 포함관계 입장
2026-05-07Zhang 외 (arXiv:2605.23950) — Stop Comparing LLM Agents Without Disclosing the Harness 출처하네스 유발 분산이 모델 유발 분산의 7.80배, 9개 모델쌍 중 6개 순위 역전
2026-04-02Birgitta Böckeler (martinfowler.com) — Harness engineering for coding agent users — Agent = Model + Harness 출처AI 에이전트에서 모델을 제외한 모든 것이라는 사용자 관점 정의의 표준 문헌
2026-03-24Anthropic Labs (Prithvi Rajasekaran) — Harness design for long-running application development 출처Planner-Generator-Evaluator 3에이전트, 단일 에이전트 20분 9달러 대 풀 하네스 6시간 200달러
2026-03-12HumanLayer — Skill Issue: Harness Engineering for Coding Agents 출처하네스 엔지니어링을 컨텍스트 엔지니어링의 부분집합으로 규정, context firewall과 back-pressure 개념

⑲18건

온디바이스·로컬 추론

2026-07-09Ollama — 8,900만 달러 조달, 개발자 890만 명 출처로컬 추론 배포 계층이 독립 상업 인프라로 자립
2026-06-09Apple — WWDC 2026에서 Foundation Models 프레임워크 확장 발표 — 이미지 입력, 동일 Swift API로 서버측 서드파티 모델(Claude·Gemini) 통합, 소규모 개발자에 Private Cloud Compute 무료, 프레임워크 오픈소스화 예고(발표 기준) 출처온디바이스 AI 프레임워크가 폐쇄형 단일 모델에서 하이브리드·멀티 프로바이더 플랫폼으로 전환
2026-06-05Ollama — 0.30에서 MLX 엔진에 llama.cpp 기반 GGUF 호환 추가 출처로컬 배포 스택이 llama.cpp 단일 의존에서 MLX 우선 + GGUF 호환 구조로 재편
2026-05-29llama.cpp 커뮤니티 — Discussion #23853 — NVFP4/MXFP6 혼합정밀 + imatrix 레이어별 최적화 도구 공개. 논의 중 NVFP4가 속도는 앞서나 품질은 Q4_K_M에 못 미친다는 비교 결과 공유 출처하드웨어 네이티브 FP4가 커뮤니티 양자화를 아직 이기지 못했다는 실측. 포맷 경쟁 미결
2026-04-09Microsoft — Foundry Local 정식 출시(GA) — Windows·Linux·macOS 크로스플랫폼 온디바이스 추론 스택, GPU·NPU·CPU 자동 가속, Apple Silicon Metal 네이티브 출처클라우드 종속·토큰 과금 없는 로컬 추론을 공식 제품 라인으로 확정
2026-04-02Google (Android) — Gemma 4를 AICore 개발자 프리뷰로 공개 — E4B/E2B, 140개 이상 언어, 멀티모달, 이전 세대 대비 최대 4배 빠르고 배터리 최대 60% 절감 주장(프리뷰, GA 아님) 출처안드로이드 온디바이스 AI가 시스템 서비스(AICore)로 오픈 모델을 직접 배포하는 체계로 진화
2026-03-11llama.cpp (ggml-org) — PR #19769 병합 — GGML_TYPE_NVFP4 도입. FP4 E2M1 가중치 + UE4M3 블록 스케일, NVIDIA ModelOpt 산출물 직접 적재 출처GGUF가 자체 K-quant를 넘어 하드웨어 네이티브 FP4 포맷을 흡수
2026-01-11Uygar Kurt — llama.cpp 양자화 통합 평가 논문 발표 — 3~8비트 K-quant 및 레거시 포맷을 벤치마크·perplexity·처리량·파일 크기·양자화 시간까지 통합 비교 출처어떤 양자화를 쓸 것인가를 체감이 아니라 측정으로 옮긴 첫 통합 레퍼런스
2025-11-19Apple — M5 GPU Neural Accelerator + MLX 벤치마크 공개 — LLM 추론 첫 토큰 시간(TTFT) M4 대비 최대 4배 가속, 메모리 대역폭 153GB/s 출처소비자용 실리콘 세대 교체를 로컬 LLM 추론 성능으로 직접 내세우기 시작한 자료
2025-10-19llama.cpp 커뮤니티 — Discussion #16668에서 NVFP4 지원 요청. 메인테이너가 MXFP4 지원 PR을 템플릿으로 제시 출처GGUF가 벤더 FP4 규격을 순차 흡수하는 경로가 정해진 지점
2025-09-19Ollama — 클라우드 모델 프리뷰 — 로컬 툴 체인은 유지한 채 대형 모델만 데이터센터 하드웨어로 오프로드 출처로컬 배포 도구가 하이브리드 실행으로 확장. 로컬 실행의 정의가 흐려지기 시작한 지점
2025-06-26Google — Gemma 3n 정식 공개 — E2B 약 2GB·E4B 약 3GB 메모리로 구동, 이미지·오디오·비디오·텍스트 입력, E4B는 100억 미만 파라미터 최초로 LMArena 1300점 돌파 출처온디바이스급 소형 모델이 멀티모달과 벤치마크 경쟁력을 동시에 갖추기 시작한 이정표

㉑14건

그래프 엔지니어링

2026-06-24Chen, Razkenari 외 (AWS 계열) — Is GraphRAG Needed? 공개 — 기본 RAG 대비 그래프·에이전틱 RAG의 실익을 체계 분석, 검색 확장이 생성 품질로 비례 전이되지 않음을 보고 출처검색 지표 중심 평가가 그래프 기법의 이점을 과대평가해 왔다는 반성의 주류화
2026-04-01Dongzhe Fan 외 — Do We Still Need GraphRAG? 발표 — 벤치마크 RAGSearch로 밀집 RAG와 GraphRAG를 에이전틱 검색과 결합해 비교 출처에이전틱 검색이 두 방식의 격차를 좁힘을 보여 2024년 GraphRAG 논쟁을 갱신
2025-06-06Xiang, Wu 외 (홍콩이공대 등) — When to use Graphs in RAG 논문과 GraphRAG-Bench 공개 — GraphRAG가 많은 실제 과제에서 바닐라 RAG에 뒤처지는 조건을 체계 규명 출처그래프가 언제 도움이 되는가를 벤치마크로 검증하는 국면 전환점 — 2026년 회의론의 방법론적 선행
2025-04-28Mem0 (Chhikara, Khant 외) — Mem0 논문 공개 — 에이전트 장기 기억 시스템에 대화 요소 간 관계 구조를 포착하는 그래프 기반 변형(Mem0g)을 함께 제안(성능 우위는 자사 주장) 출처에이전트 장기 기억 상용 제품이 그래프 표현을 핵심 확장으로 채택 — 그래프 엔지니어링이 RAG 를 넘어 메모리 계층으로 확산
2024-11-25Microsoft Research (Edge, Trinh, Larson) — LazyGraphRAG 공개 — 사전 요약 없이 최선우선·너비우선 탐색을 결합, 인덱싱 비용이 전체 GraphRAG의 0.1%이고 글로벌 질의 비용을 700배 이상 낮춘다고 주장 출처GraphRAG 원저자들이 스스로 비용 문제를 인정하고 지연 그래프 구축으로 방향을 튼 사건
2024-10-08HKU (Guo, Xia, Huang 외) — LightRAG 공개 — 그래프 구조와 벡터 표현을 결합한 이중 수준 검색·증분 업데이트 프레임워크 출처Microsoft GraphRAG 고비용 인덱싱에 대한 오픈소스 진영의 대표적 경량 대안
2024-10-01gusye1234 (오픈소스 커뮤니티) — 약 1,100줄 코드로 GraphRAG 핵심 기능을 재구현한 nano-graphrag v0.0.8 릴리스 출처공식 구현이 무겁다는 커뮤니티 불만이 해킹 가능한 초경량 재구현으로 표출
2024-09-10Ant Group (Liang, Sun 외) — KAG(Knowledge Augmented Generation) 공개 — 지식그래프와 벡터 검색을 결합해 전문 도메인 LLM 성능을 높이는 프레임워크 출처중국 빅테크가 GraphRAG 계보를 전문 도메인(금융·의료)용으로 산업화한 사례
2024-08-15Peng, Zhu 외 (베이징대·앤트그룹 등) — Graph Retrieval-Augmented Generation: A Survey 공개 — 그래프 기반 인덱싱·검색·생성 워크플로를 정리한 최초의 포괄적 GraphRAG 서베이 출처난립하던 변종들을 하나의 분류 체계로 묶어 그래프 기반 RAG를 독립 연구 분야로 공식화
2024-07-02Microsoft Research — GraphRAG를 GitHub에 오픈소스로 공개하고 Azure 배포용 solution accelerator 제공 출처연구 기법이 널리 복제 가능한 구현체로 확산된 시점
2024-05-23Bernal Jiménez Gutiérrez 외 (오하이오주립대·스탠퍼드) — HippoRAG 발표 — 지식 그래프와 personalized PageRank로 단일 검색 단계에서 다중 홉 통합 출처GraphRAG 계보의 다중 홉 검색 갈래
2024-04-24Darren Edge 외 (Microsoft Research) — GraphRAG 논문 발표 — 엔티티 그래프에서 커뮤니티를 검출하고 커뮤니티 요약을 맵-리듀스로 합쳐 전역 질의에 응답 출처국소 검색으로는 답할 수 없는 전역 요약 질의를 다룸

여기 보이는 것은 264건이고 790건은 표시하지 않았다. 전체는 아카이브의 views/digest.md에 있다.

코어와의 관계 이 파일은 그 주에 늘어난 것만 담는다. 시대 전체를 보려면 코어 학습 모듈을 열면 된다 — 코어는 매주 갱신되는 단 하나의 최신본이고, 여기 주차 파일은 그때의 기록이다.