축별 추가분
건수가 많은 축이 위로 온다. 한 사건이 여러 축에 걸치면 대표 축 한 곳에서만 센다.
⑦5건
멀티모달
- 2026-09-10OpenAI — GPT-Live-1 API 공개 — 듣기와 말하기를 동시에 하는 풀듀플렉스 음성 모델로, STT→LLM→TTS 로 이어지는 기존 단계 전달 구조를 없앰. 자사 주장으로 턴 기반 시스템 대비 끊김이 약 80% 줄고 Full Duplex Bench 에서 GPT-Realtime-2.1 대비 30%p 개선됨. 복잡한 추론은 GPT-6 Astra 같은 후단 모델에 위임하고, 시스템 프롬프트로 어조·속도·대화 스타일을 조정하며 전화망 연동을 지원함. 음성 계층 요금은 분당 $0.05.
- 2026-09-10Microsoft — 음성 인식 모델 Azure AI Speech LLM 2607 을 공개함. 자사 주장으로 HuggingFace OpenASR 리더보드 2위이며 직전 2605 릴리스 대비 지연이 최대 3배 빨라졌다고 밝힘. 혼합 언어 인식, Tier 2/3 언어 지원, 대문자·구두점·숫자 표기 처리가 개선됐고 2,000개 이상 엔티티를 전용 필드로 지정하는 phrase list 로 기업 용어·제품명·약어 도메인 커스터마이징을 지원함. Fast API 와 Real-Time API 양쪽에 서버 측 자동 배포되어 고객 조치가 필요 없다고 밝힘. 가격은 공개되지 않음.
⑧5건
추론 인프라·서빙
- 2026-09-10vLLM·AMD·Embedded LLM — AMD Instinct MI355X 에서 MiniMax M3 를 최적화한 성능 엔지니어링 결과를 공개함. 자사 주장으로 MXFP8 동시성 32에서 3.14배(GPU당 342.4 tok/s), 동시성 128에서 2.09배(623.7 tok/s), MXFP4(TP2/EP1)에서 4.45배(943.5 tok/s) 가속을 달성했고 Prefill/Decode 분리 구성에서 총 6,370.5 tok/s/GPU 를 기록함. 공유 전문가를 라우팅 전문가 경로에 융합해 저동시성 구간 커널 런치를 30.2% 줄이고, 128토큰 블록 희소 어텐션을 16토큰 페이지에 맞추는 compact page table 로 KV 캐시 복사를 없앴으며, AITER 희소 어텐션을 다중 토큰 검증으로 확장해 투기적 디코딩 처리량을 7.9~8.3% 개선함.
- 2026-09-10vLLM — 계층형 KV 캐시 오프로딩(Tiered KV Cache Offloading) 프레임워크를 공개함. 모든 KV 가 호스트 DRAM 을 경유하는 호스트 중심 설계로, 축출된 KV 를 재계산하는 대신 파일시스템(콘텐츠 주소 기반 명명으로 자동 공유)·S3 호환 오브젝트 스토리지·ZMQ 조율과 RDMA 전송을 쓰는 피어-투-피어 등 세 종류 보조 계층에 보존함. 자사 주장으로 Qwen3.6-35B-A3B 를 H100 2장에서 측정했을 때 동시 대화 128개를 넘는 구간에서 대안 대비 처리량이 2배 이상이었으며, vLLM v0.22 부터 제공됨.
③4건
툴·에이전트
- 2026-09-10OpenAI — Agents API 퍼블릭 베타 공개 — Codex 하네스를 OpenAI 가 관리형으로 돌려주는 클라우드 에이전트 API. 한 번의 API 호출로 과제·모델·도구·실행 환경을 지정해 에이전트를 만들고, 긴 세션에서 맥락을 이어 주는 컨텍스트 관리, MCP·커스텀 함수·웹 검색 등 도구 연결, 복잡한 과제를 쪼개 병렬 서브에이전트에 위임하는 오케스트레이션을 제공함. 샌드박스는 OpenAI 호스팅 또는 서드파티 중 선택하며, 별도 이용료 없이 토큰·도구 사용분만 과금한다고 밝힘.
- 2026-09-10OpenAI — ChatGPT Work 에 Data agent 를 공개함. Amazon Redshift·Google BigQuery·Snowflake·Databricks·MongoDB·ClickHouse 등 사내 데이터 원천에 직접 붙어 자연어 질의로 대화형 대시보드를 만들고, Tableau·Power BI·Sigma·ThoughtSpot 등 BI 도구 및 Google Drive·SharePoint 파일과 연동하며 결과를 Slack·이메일로 공유함. ChatGPT Work 플러그인 디렉터리에 올라가 있고 관리자가 워크스페이스 설정에서 설치해 데이터 원천 연결과 사용자 권한을 구성함. OpenAI 는 자사 제품팀 거의 전원과 GTM 조직의 3분의 2 이상이 이미 이를 써서 직접 사내 데이터를 분석한다고 밝힘(자사 주장).
여기 보이는 것은 6건이고, 다른 11개 축을 포함해 27건이 더 있다. 전부 보려면 고급 페이지를 열면 된다.
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.