구글은 Model Context Protocol (MCP) 서버를 오픈소스로 공개했는데, 이를 통해 에이전틱 및 LLM 애플리케이션이 Google Ads API에 대한 읽기 전용 액세스를 얻을 수 있다. Python으로 구현된 googleads/google-ads-mcp 레포지토리는 GAQL 쿼리를 통한 광고 계정 검색 및 고객 리소스 열거를 지원한다.
AgentFlow는 명시적 메모리와 도구 세트에 의해 조정되는 네 가지 모듈 – Planner, Executor, Verifier, Generator – 을 갖춘 훈련 가능한 에이전트 프레임워크이다. Planner는 Flow-GRPO라는 새로운 온-폴리시 방법을 통해 최적화되며 트라젝토리 수준의 결과 보상을 모든 턴에 방송하고 KL 정규화 및 그룹 정규화된 어드밴티지를 적용하는 토큰 수준의 PPO 스타일 업데이트를 수행한다.
구글 딥마인드가 소개한 CodeMender는 실제 취약점에 대해 수정 사항을 생성, 유효성을 검증하고 상류로 보내는 AI 에이전트로, 보안 취약점을 자동으로 보완할 수 있게 함.
OpenAI가 AgentKit을 출시했다. 시각적인 에이전트 빌더, 임베드 가능한 ChatKit UI 및 확장된 Evals를 포장하여 제품 에이전트를 출하하기 위한 단일 워크플로우를 제공한다. 에이전트 빌더(beta)와 기타 기능이 포함되어 있다.
Salesforce AI Research가 CoDA-1.7B를 발표했다. 이는 양방향 컨텍스트를 사용하여 전체 시퀀스를 정제하고, 왼쪽에서 오른쪽으로 다음 토큰 예측이 아닌 병렬로 여러 토큰을 업데이트하는 코드용 확산 기반 언어 모델이다.
코넬과 구글의 연구진은 코드 문자열에서 직접 숫자 결과를 예측하는 통합 회귀 언어 모델(RLM)을 소개했습니다. 이 모델은 GPU 커널 지연, 프로그램 메모리 사용량, 심지어 신경망 정확도와 지연까지 손수 조작된 특성 없이 예측합니다. T5-Gemma에서 초기화된 300M 파라미터 인코더-디코더는 단일 텍스트-숫자 디코더를 사용하여 이질적 작업과 언어 간 강력한 순위 상관관계를 달성합니다.
AWS가 Amazon Bedrock AgentCore를 위한 오픈소스 Model Context Protocol (MCP) 서버를 출시했는데, 이는 에이전트 IDE의 자연어 프롬프트에서 AgentCore Runtime에 배포 가능한 에이전트로의 직접 경로를 제공한다. 이 패키지는 일반적인 다단계 통합 작업을 대화형 명령으로 압축하는 데 사용된다.
마이크로소프트가 공개한 ‘마이크로소프트 에이전트 프레임워크’는 오픈소스 SDK와 런타임으로, AutoGen과 Semantic Kernel의 핵심 아이디어를 통합하여 팀이 프로덕션급 AI 에이전트 및 다중 에이전트 워크플로를 구축, 배포 및 관찰할 수 있도록 도와줍니다. Python과 .NET용으로 제공되며 직접 통합됩니다.
IBM은 Granite 4.0을 출시했는데, 이는 모노리딕 트랜스포머 대신 하이브리드 Mamba-2/Transformer 스택을 사용하여 서빙 메모리를 줄이고 품질을 유지한다. 다양한 사이즈의 모델들이 제공되며, 이들은 Apache-2.0로 공개되었다.
ServiceNow AI 연구소가 Apriel-1.5-15B-Thinker를 공개했다. 이 모델은 강화 학습이나 선호도 최적화 없이 데이터 중심 중간 학습 레시피로 훈련된 150억 개의 오픈 가중치 다중 모달 추론 모델로, 단일 GPU 예산에서 SOTA 대비 8배의 비용 절감으로 인공 분석 지능 지수 52를 달성한다.
Delinea는 MCP 서버를 출시했는데, 이를 통해 AI 에이전트가 Delinea Secret Server와 Delinea Platform에 저장된 자격 증명에 액세스할 수 있다. 서버는 모든 호출에 신원 확인과 정책 규칙을 적용하여 에이전트 메모리에서 장기적인 비밀을 유지하면서 완전한 감사 가능성 유지를 목표로 한다.
DeepSeek가 DeepSeek Sparse Attention (DSA)를 추가한 DeepSeek-V3.2-Exp를 출시했다. 이 업데이트는 장문 맥락 효율성을 높이기 위한 훈련 가능한 희소화 경로를 제공한다. 또한 API 가격을 50% 이상 할인하여 효율성 향상을 보여줬다. 새로운 업데이트는 V3/V3.1 스택(MoE + MLA)을 유지하고 두 단계의 어텐션 경로를 삽입했다.
Anthropic는 Claude Sonnet 4.5를 출시하며 소프트웨어 엔지니어링과 현실 세계 컴퓨터 사용에 새로운 기준을 세웠습니다. 이 업데이트에는 제품 표면 변경 사항(Claude Code 체크포인트, 네이티브 VS Code 확장 프로그램, API 메모리/컨텍스트 도구)과 내부적으로 Anthropic이 사용하는 구조를 노출하는 에이전트 SDK도 포함되어 있습니다. 가격은 Sonnet 4와 동일하게 유지됩니다.
Hugging Face가 Smol2Operator를 발표했다. 이는 UI 경험이 없는 작은 Vision-Language 모델을 GUI 조작 및 도구 사용 에이전트로 변환하는 재현 가능한 레시피이다. 데이터 변환 유틸리티, 훈련 스크립트, 변환된 데이터셋, 2.2B-파라미터 모델 체크포인트 등을 제공하여 GUI 에이전트를 처음부터 구축하는 완벽한 청사진으로 소개되었다.
구글은 데이터 커먼스를 위한 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 서버를 출시했다. 이를 통해 AI 에이전트들은 공개 데이터셋(인구 조사, 건강, 기후, 경제)에 자연어로 쿼리를 할 수 있게 되었다. 빠른 시작 가이드는 Gemini CLI와 Google의 에이전트 개발 키트(ADK)에 제공된다.
OpenAI가 GDPval을 소개했다. GDPval은 44개 직업, 9개 GDP 지배적 미국 부문에서 AI 모델의 성능을 측정하는 새로운 평가 스위트로, 학술적 벤치마크와는 달리 직업 전문가들이 실제 작업물을 평가한다. OpenAI는 또한 220가지 작업의 “골드” 하위 집합을 공개했다.
메타 FAIR가 320억 개의 파라미터로 이루어진 CWM을 공개했다. 이 모델은 코드 생성에 세계 모델링을 삽입하여 실행 추적 및 장기적 상호작용을 통해 학습하며, 코드를 예측함으로써 중간 훈련을 수행한다.
CloudFlare AI 팀이 VibeSDK를 오픈소스로 공개했다. 이는 한 번의 클릭으로 Cloudflare 네트워크나 GitHub Repo Fork에서 완전한 AI Vibe 코딩 플랫폼을 배포할 수 있는 것으로, 코드 생성, 안전한 실행, 실시간 미리보기, 다중 테넌트 배포를 패키징하여 팀이 인프라를 별도로 연결하지 않고 자체 내부 또는 고객을 대상으로 하는 AI 앱 빌더를 구동할 수 있게 한다.
Microsoft가 Azure Logic Apps(Standard)를 Model Context Protocol (MCP) 서버로 실행할 수 있는 공개 미리보기를 출시했다. 이를 통해 Logic Apps 워크플로우를 에이전트 도구로 노출시켜 MCP 호환 클라이언트(VS Code + Copilot 등)에서 발견하고 호출할 수 있다.
MIT CSAIL 연구진은 PDDL-INSTRUCT를 소개하여 대화식 계획 수립 성능을 향상시키고 LLM의 심볼릭 계획 성능을 높였다. 조정된 Llama-3-8B 모델은 Blocksworld에서 94%의 유효한 계획을 달성했다.
구글의 Sensible Agent는 실시간 다중 모달 컨텍스트에 따라 행동과 상호작용 방식을 선택하는 AI 연구 프레임워크이다. 이는 “제안할 것”과 “어떻게 물어볼 것”을 분리하여 접근하는 것이 아니라 둘을 연결시켜준다.
H 회사가 Holo1.5를 출시했다. 이는 컴퓨터 사용을 위한 오픈 기반 비전 모델로, 실제 사용자 인터페이스에 스크린샷 및 포인터/키보드 조작을 통해 작동하는 CU 에이전트를 위해 설계되었다. 3B, 7B, 72B 체크포인트가 포함되어 있으며, 크기별로 Holo1 대비 약 10% 정확도 향상이 문서화되어 있다.
구글의 Agent Payments Protocol (AP2)은 에이전트 주도의 결제를 위한 오픈, 상호 운용 가능한 명세서로, 사용자, 에이전트 개발자 또는 상인 중 누가 책임을 져야 하는지에 대한 불신이 해결됨.
Google Research가 200M 파라미터의 TimesFM-2.5를 공개했다. 이 모델은 16K 컨텍스트 길이와 원천 확률 예측 지원을 갖추고 있으며, GIFT-Eval에서 최상의 정확성 지표(MASE, CRPS)를 기록하고 있다. 시계열 예측은 무엇인가? 시계열 예측은 [ … ]
스탠포드 대학 연구팀이 의료 분야에서 대형 언어 모델 에이전트를 평가하기 위해 설계된 MedAgentBench를 발표했다. MedAgentBench는 가상 전자 건강 기록 환경을 제공하여 AI 시스템이 상호 작용, 계획 및 다단계 임상 작업을 실행해야 하는 실제 시나리오를 제공한다.
MoonshotAI가 checkpoint-engine을 오픈소스로 공개했다. 이는 대규모 언어 모델(Large Language Model, LLM) 배포에서 주요 병목 현상 중 하나인 수천 개의 GPU에서 모델 가중치를 신속하게 업데이트하고 추론을 방해하지 않는 것을 목표로 한 경량 미들웨어이다. 라이브러리는 특히 강화 학습 및 강화 학습과 인간 피드백(RLHF)을 위해 설계되었으며, 모델이 빈번히 업데이트되고 다운타임이 발생하는 경우에 유용하다.
OpenAI가 GPT-5-Codex를 발표했다. 이는 Codex 생태계 내에서 “agentic coding” 작업에 더 최적화된 GPT-5의 버전이다. 이번 업데이트의 목표는 Codex가 더 신뢰성 있고 빠르며 자율적인 행동을 보여 팀원처럼 행동할 수 있도록 하는 것이다.
NVIDIA의 연구진이 ViPE: 3D 기하학 인식을 위한 비디오 포즈 엔진을 공개했다. 이는 비용이 많이 드는 전통적인 방법 없이 로봇학을 위한 AI를 훈련하기 위한 3D 데이터셋을 어떻게 생성하는가에 대한 해결책으로, 3D 컴퓨터 비전 분야의 병목 현상을 해결한다.
Meta가 MobileLLM-R1을 출시했습니다. 이는 Hugging Face에서 사용 가능한 가벼운 엣지 추론 모델로, 140M에서 950M의 파라미터를 가진 모델들이 포함되어 있습니다. 일반적인 챗봇 모델과는 달리 MobileLLM-R1은 엣지 배포용으로 설계되어 있어 최신 추론 정확도를 제공합니다.
구글 AI 연구팀과 딥마인드가 디퍼렌셜 프라이버시(DP)로 완전히 훈련된 최대 규모의 오픈 가중치 대형 언어 모델인 VaultGemma 1B를 공개했다. 이는 강력하면서도 프라이버시 보호가 가능한 AI 모델 구축으로 나아가는 중요한 한걸음이다.
IBM은 고성능 검색 및 RAG 시스템용으로 설계된 두 개의 새로운 임베딩 모델, granite-embedding-english-r2와 granite-embedding-small-english-r2를 소개했다. 이 모델들은 효율적이고 소형이며 Apache 2.0 라이선스로 제공된다.
BentoML은 llm-optimizer를 출시했는데, 이는 self-hosted large language models (LLMs)의 벤치마킹과 성능 튜닝을 간소화하기 위해 설계된 오픈 소스 프레임워크이다. 이 도구는 LLM 배포에서의 최적의 구성을 찾는 것과 같은 일반적인 도전에 대처하며, 수동 시행착오 없이 지연 시간, 처리량 및 비용에 대한 최적화된 구성을 찾는 데 도움을 준다.
오픈AI가 ChatGPT의 개발자 모드에 MCP 도구의 전체 지원을 추가하여 쓰기 동작을 수행할 수 있게 했다. 이를 통해 개발자들은 시스템을 직접 업데이트하고 워크플로를 트리거하며 기업 통합을 할 수 있다.
MBZUAI의 연구진이 고급 AI 추론을 위한 32B-파라미터 오픈 추론 시스템 K2 Think을 발표했다. 이 시스템은 강화 학습, 테스트 시 스케일링, 추론 최적화 등을 결합하여 선두적인 성능을 보여준다.
메모리는 인간 지능을 생각할 때 먼저 떠오르는 중요한 부분이다. 경험으로부터 배우고 새로운 상황에 적응하며 시간이 흐름에 따라 더 나은 결정을 내릴 수 있게 해준다. 이와 유사하게 AI 에이전트도 메모리를 통해 더 똑똑해진다. GibsonAI가 AI 에이전트를 위한 오픈 소스 SQL 네이티브 메모리 엔진 Memori를 출시했다.
Tilde AI가 TildeOpen LLM을 공개했다. 이 모델은 300억개 이상의 파라미터를 가지며 유럽어에 특화되어 있어 소수 언어에도 주목한다. EU 내 언어 균형과 디지털 주권을 강화하는 전략적인 발전이다.
Hugging Face가 FineVision을 공개했다. 이 데이터셋은 17.3백만 개의 이미지, 24.3백만 개의 샘플, 88.9백만 개의 질문-답변 쌍, 약 100억 개의 응답 토큰을 보유하며 비전-언어 모델(VLMs) 학습을 위한 최대 규모의 구조화된 데이터셋 중 하나로 손꼽힌다.
알리바바의 Qwen 팀이 1조 개 이상의 파라미터를 갖춘 새로운 플래그십 대형 언어 모델인 Qwen3-Max-Preview를 발표했다. 이 모델은 Qwen Chat, 알리바바 클라우드 API, OpenRouter에서 접근 가능하며 Hugging Face의 AnyCoder 도구에서 기본으로 제공된다. 이 모델은 현재의 대형 언어 모델 환경에 어떻게 맞는지 살펴보자.
구글 AI가 대규모 언어 모델의 평가를 간편하게 하는 Stax를 출시했습니다. Stax는 구조화된 방법으로 모델을 평가하고 비교할 수 있어, 확률적 시스템인 언어 모델의 일관성 테스트를 간단하게 도와줍니다.
Elysia는 의사결정 트리와 더 똑똑한 데이터 처리를 통해 Agentic RAG 시스템을 새롭게 정의하는 오픈소스 파이썬 프레임워크입니다.
OpenAI가 gpt-realtime과 Realtime API를 공식적으로 출시했으며 엔터프라이즈를 위한 기능을 갖춘 신속한 API를 베타에서 벗어나 발표했다. 음성 AI 기술에서 혁신적인 발전을 이루고 있지만, 의미 있는 개선 사항과 지속적인 도전 과제가 있음을 보여준다.
Nous 연구팀이 Hermes 4를 발표했다. 이 모델은 순수 사후 훈련 기술을 통해 선두 수준의 성능을 달성하는데, 복잡한 문제에 대한 심층 고찰이 필요할 때 모델이 표준 응답과 명시적 추론 사이를 전환할 수 있는 하이브리드 추론을 소개했다.
NVIDIA 연구자들이 대형 언어 모델 추론의 효율성 장벽을 깨고, Jet-Nemotron을 공개했는데 이 모델 시리즈는 선도적인 LLM보다 최대 53.6배 높은 생성 처리량을 제공하면서 정확도를 유지하거나 능가한다. 이는 새로운 사전 훈련을 통해 이루어진 것이 아니라는 점이 가장 중요하다.
AI Singapore가 Google과 협력하여 개발한 SEA-LION v4는 Gemma 3 (27B) 아키텍처를 기반으로 한 오픈소스 다중언어 모델이다. 주로 동남아시아 언어를 지원하며 텍스트와 이미지 이해 능력을 제공한다. SEA-LION v4는 상용 허용 라이선스를 사용한다.
중국 AI 스타트업인 DeepSeek가 최신 주력 언어 모델인 DeepSeek-V3.1을 발표했다. DeepSeek-V3의 아키텍처를 기반으로 하여 추론, 도구 사용, 코딩 성능을 중요하게 향상시켰다. 이 모델은 저렴한 비용으로 OpenAI 및 Anthropic 수준의 성능을 제공하여 급속하게 명성을 얻고 있다.
홍콩 대학 연구진이 출시한 DeepCode는 다중 에이전트 AI 시스템을 활용하여 연구 논문 해석부터 코딩 프로세스를 자동화하는 “오픈 에이전틱 코딩” 패러다임을 제안한다.
Liquid AI사가 저지연, 장치 내 배포를 위해 최적화된 새로운 비전-언어 기반 모델인 LFM2-VL을 공식 출시했다. LFM2-VL-450M 및 LFM2-VL-1.6B 두 가지 효율적인 변형으로, 스마트폰, 노트북, 웨어러블 및 임베디드 시스템에 다중 모달 AI를 속도나 정확도를 희생하지 않고 도입하는 중요한 발전을 이루었다.
DeepSpeed 팀이 새로운 오프로딩 엔진인 ZenFlow를 공개했습니다. 이 엔진은 대형 언어 모델 (LLM) 학습 중 발생하는 CPU로 인한 GPU 스톨 문제를 극복하기 위해 설계되었습니다. 기존 프레임워크들과는 다르게 ZenFlow는 비싼 GPU가 훈련 단계 중 대부분을 기다리는 것을 방지합니다.
NVIDIA가 Nemotron Nano 2 패밀리를 공개했는데, 이는 최첨단 추론 정확도를 끌어올리는 하이브리드 Mamba-Transformer 대형 언어 모델을 소개하며 유사한 크기의 모델보다 최대 6배 높은 추론 처리량을 제공합니다. 이 릴리스는 데이터 및 방법론에 대한 전례없는 투명성으로 눈에 띕니다.
아마존이 글로벌 충족 및 분류 센터에 백만 대의 로봇을 배치하며 세계 최대의 산업용 이동 로봇 운영자로 자리매김했다. 이 달성과 함께 DeepFleet이 출시되었는데, 이는 방대한 이동 로봇 군 사이의 조정을 향상시키기 위해 설계된 혁신적인 기초 모델 스위트이다.
구글 딥마인드가 Genie 3을 발표했습니다. 이 혁신적인 AI 시스템은 간단한 텍스트 프롬프트에서 대화형이고 물리적으로 일관된 가상 세계를 생성할 수 있습니다. 이는 세계 모델 분야에서 큰 도약을 의미하며, 환경을 이해하고 시뮬레이션하는 것뿐만 아니라 동적인 공간을 생성할 수 있습니다.
OpenAI가 GPT-2 이후 처음으로 오픈 가중치 언어 모델 두 개를 공개했다. gpt-oss-120b와 gpt-oss-20b는 누구나 다운로드하고 검토하며 자신의 하드웨어에서 실행할 수 있는 모델이다. 이 런칭은 AI 세계를 바꾸는 중요한 사건으로 평가된다.
LLMs는 도움이 되고 무해하며 정직한 보조자 페르소나를 제공하는 대화형 인터페이스를 통해 배포된다. 그러나 LLMs는 훈련 및 배포 단계 전체에서 일관된 성격 특성을 유지하지 못한다. LLMs는 다양한 프롬프트 전략이나 문맥적 입력에 노출될 때 드라마틱하고 예측할 수 없는 페르소나 변화를 보인다. 훈련 과정은 의도하지 않은 성격 변화를 일으킬 수도 있다.
Falcon-H1 시리즈는 대형 언어 모델의 진화에서 중요한 발전을 이룬다. Transformer 기반 어텐션과 Mamba 기반 상태 공간 모델 (SSM)을 하이브리드 병렬 구성으로 통합하여 Falcon-H1은 우수한 성능, 메모리 효율성 및 확장성을 달성한다. 다양한 크기로 출시되며 0.5B~34B 파라미터를 제공한다.
AgentSociety는 대규모 에이전트 모집단을 시뮬레이션하는 첨단 오픈 소스 프레임워크로, 각각의 에이전트는 대형 언어 모델 (LLM)에 의해 구동되어 인간 사회에서 발견되는 복잡한 상호작용을 현실적으로 모델링합니다. Ray와 같은 강력한 분산 처리 기술을 활용하여 이 프로젝트는 실제로 수만 명의 활성화된 에이전트로 구성된 시뮬레이션을 달성하며, 각각의 에이전트는 자세하고 현실적인 환경에 내재되어 있습니다.
대형 언어 모델이 단순 텍스트 생성기에서 계획 수립, 추론, 자율 조치가 가능한 시스템으로 진화함에 따라 능력과 관련 위험이 증가하고 있다. 기업들이 자동화를 위해 AI를 채택하면서 목표 불일치, 프롬프트 주입, 의도치 않은 행동, 데이터 누출과 같은 새로운 도전에 직면하게 된다.
NVIDIA의 GraspGen은 새로운 확산 기반 그라스핑 프레임워크로, 강력하고 일반적인 6-DOF 그라스핑을 위한 SOTA 성능을 약속하며 산업 피킹부터 서비스 및 인간형 로봇까지 다양한 분야에 중요한 자동화 및 조작 작업을 제공한다.
TikTok과 협력 기관의 연구원들이 소프트웨어 엔지니어링 작업에서 대형 언어 모델(LLMs)이 성능 최적화를 어떻게 하는지를 평가하는 데 특히 저장소 수준에서 처음으로 설계된 벤치마크 ‘SWE-Perf’를 소개했다.
NVIDIA AI가 복잡한 추론 작업에서 뛰어난 성과를 내는 대규모 언어 모델인 OpenReasoning-Nemotron을 소개했다. 이 모델 스위트는 1.5B, 7B, 14B 및 32B 매개변수 버전으로 구성되어 있으며, 671B DeepSeek R1 0528 모델에서 추론 능력을 캡처하여 훨씬 작고 효율적인 모델로 압축했다.
2025년 7월 17일, OpenAI가 ChatGPT 에이전트를 출시하며 대화형 어시스턴트에서 웹 브라우징부터 코드 실행까지 가상 컴퓨터 환경에서 복잡한 다단계 작업을 자율적으로 수행할 수 있는 통합 AI 에이전트로 변모시켰다. ChatGPT 에이전트는 이전 두 도구를 기반으로 구축되었으며, 이전 기능들의 한계를 극복하고 있다.
아마존이 새롭고 혁신적인 AI 통합 개발 환경 ‘Kiro’를 발표했다. 오늘의 AI 코딩 어시스턴트의 능력을 훨씬 뛰어넘는 Kiro는 명세 주도 개발, 지능적 자동화, 적응형 사용자 인터페이스에 혁신을 제공한다.
구글의 Gemini Embedding 텍스트 모델 gemini-embedding-001이 Gemini API와 Google AI Studio를 통해 개발자들에게 일반적으로 제공되었으며, 강력한 다국어 및 유연한 텍스트 표현 기능을 AI 생태계로 확대시켰다. 다국어 지원, 차원적 유연성 기술 명세 및 모델 성능 주요 기능 메트릭/작업 Gemini-embedding-001 레거시 구글 모델 Cohere v3.0 OpenAI-3-large MTEB (다국어) 평균 […]
AI 기반 비디오 생성 기술이 빠르게 발전하고 있으며, NVIDIA의 DiffusionRenderer는 단일 비디오에서 편집 가능하고 사실적인 3D 장면을 생성하는 AI 모델을 소개했다. 이 모델은 놀라운 현실감을 가진 비디오를 생성하는 능력을 갖추고 있다. 그러나 이제는 전문적이고 현실적인 편집 기능이 추가되어 사용자가 비디오를 보다 전문적으로 수정할 수 있다.
구글 DeepMind와 구글 연구가 MedGemma 우산 아래 두 가지 새로운 모델을 소개했습니다. MedGemma 27B는 대규모 비전-언어 기반 모델이며 MedSigLIP는 가벼운 의학 이미지-텍스트 인코더입니다. 이들은 건강 인공지능 분야에서 가장 능력있는 오픈 소스 모델입니다.
Salesforce AI가 새로운 GUI 에이전트인 GTA1을 소개했다. GTA1은 리눅스와 같은 OS 환경에서 자율적으로 작동하며, 모호한 작업 계획과 부정확한 행동 기반에 대한 두 가지 핵심 병목 현상을 해결한다. 45.2%의 작업 성공률을 보이며 OpenAI의 CUA를 능가한다.
Hugging Face가 SmolLM3을 공개했다. 3B 파라미터 아키텍처를 사용하여 강력한 다국어 추론을 제공하며 상태-of-the-art 성능을 획득하였다. 더 적은 파라미터로 비용 효율적이고 제약된 환경에서도 배포 가능하다.
Osmosis AI가 고도로 정확하고 구조화된 코드 병합 작업을 수행하기 위해 설계된 Osmosis-Apply-1.7B를 오픈소스로 공개했다. 이 모델은 IDE 에이전트에서 영감을 받아 문맥에 민감하고 함수 수준의 코드 편집에 최적화되어 있으며, 코드 특정 포맷팅을 활용하여 더 적은 파라미터로 강력한 성능을 달성한다.
Chai Discovery Team이 Chai-2를 소개했다. 이는 제로샷 De Novo 항체 디자인을 가능케 하는 멀티모달 AI 모델로, 각각의 대상에 대해 최대 20명의 후보자를 사용하여 52가지의 신규 대상에서 16%의 성공률을 달성했다. Chai-2는 이전 방법보다 100배 이상 우수한 결과를 보여주며, 2주 미만의 시간 내에 유효한 결합체를 제공하여 대규모 스크리닝의 필요성을 없앴다.
작은 LLM은 강건한 추론에 어려움을 겪는데, 익숙한 문제에서는 잘 작동하지만 이름이나 숫자를 바꾸거나 관련 없는 정보를 추가하는 등 약간의 변경으로 성능이 급격히 감소하는 것이 보고되고 있다.
TNG 기술 컨설팅이 새로운 AoE 모델인 DeepSeek-TNG R1T2 Chimera를 발표했다. R1-0528, R1, V3-0324 세 부모 모델로 구성된 R1T2는 전문가 계층 보간을 통해 대형 언어 모델에서 새로운 효율성을 발휘한다.
대형 언어 모델은 논리적 사고 과정을 시뮬레이션하는 중간 단계를 통해 추론 정확도를 향상시키고 오류를 명확히 합니다. ReasonFlux-PRM은 LLM에서 이러한 사고 연쇄를 향상시키는 궤적 인식 보상 모델입니다.
바이두가 최신 ERNIE 4.5 시리즈를 오픈 소스로 공개했다. 이는 언어 이해, 추론 및 생성을 강화하기 위해 설계된 강력한 foundation 모델의 가족이다. 공개된 모델은 0.3B 밀집 모델부터 424B 파라미터를 가진 거대한 MoE(Mixture-of-Experts) 아키텍처까지 10가지 모델 변형을 포함하고 있다.
텐센트의 훈유안 팀이 희소 MoE 아키텍처로 구축한 새로운 오픈소스 대형 언어 모델인 훈유안-A13B를 소개했다. 이 모델은 80억 개의 총 파라미터 중 추론 중에는 13억 개만 활성화되어 성능과 계산 비용 사이에 뛰어난 효율을 제공한다. 그룹화된 쿼리 어텐션 (GQA), 256K 컨텍스트 길이 등을 지원한다.
알리바바 Qwen 팀이 Qwen 모델 패밀리에 새로운 모델인 Qwen-VLo를 소개했습니다. 이 모델은 멀티모달 이해와 생성을 단일 프레임워크 내에서 통합하는 데 중점을 두었습니다. Qwen-VLo는 강력한 창의적 엔진으로 사용자들이 여러 언어로 텍스트, 스케치 및 명령에서 고품질 시각 콘텐츠를 생성, 편집 및 개선할 수 있도록 지원합니다.
구글이 엣지 디바이스에 대규모 다중 모달 AI 기능을 제공하기 위해 디자인된 Gemma 3n을 소개했다. 이 모델은 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오를 클라우드 컴퓨팅에 의존하지 않고 장치 내에서 처리하고 이해할 수 있다.
구글은 Gemini CLI를 발표했는데, 이는 Gemini 2.5 Pro 모델을 터미널에 직접 통합한 오픈소스 커맨드 라인 AI 에이전트다. 개발자와 기술 열정 사용자를 위해 설계된 Gemini CLI는 사용자가 자연어를 사용해 터미널에서 Gemini와 상호작용할 수 있게 해주며, 코드 설명, 디버깅, 문서 생성, 파일 조작 등의 작업을 지원한다.
바이트댄스 연구원들이 6조 토큰으로 학습된 모델 중심의 코드 LLM인 ‘시드 코더’를 소개했다. 코드 데이터는 LLM 학습에 중요하며 코딩 작업뿐만 아니라 더 넓은 추론 능력에도 도움을 준다. 오픈소스 모델들은 수작업 필터링과 전문가가 제작한 규칙에 의존하는 반면, 바이트댄스의 접근 방식은 시간이 많이 소요되고 편향적이며 여러 언어에 걸쳐 확장하기 어렵다.
BAAI가 OmniGen2를 소개했는데, 이는 텍스트에서 이미지 생성, 이미지 편집, 주제 중심 생성을 하나의 트랜스포머 프레임워크 내에서 통합하는 차세대 오픈소스 멀티모달 생성 모델이다. 텍스트와 이미지 생성의 모델링을 분리하고 반사적 훈련 메커니즘을 통합하며 특별히 설계된 기능을 구현함으로써 혁신을 이루었다.
Moonshot AI가 Kimi-Researcher를 발표했다. 이는 복잡한 추론과 웹 규모 검색을 위해 강화 학습으로 훈련된 에이전트이다.
DeepSeek 연구자들이 ‘nano-vLLM’을 공개했다. 이는 가벼우면서도 효율적인 vLLM(가상 대형 언어 모델) 엔진의 최소주의적이고 효율적인 구현으로, 간결하고 읽기 쉬운 코드베이스에 고성능 추론 파이프라인의 본질을 응축시켰다.
Mistral AI가 Mistral Small 3.2를 출시했다. 이 버전은 반복적인 오류 최소화, 강화된 강인성, 사용자 상호작용 향상을 위해 설계되었으며 AI 모델이 더욱 복잡한 계산 작업에 필수적해지는 가운데, 실제 시나리오에 매끄럽게 통합될 수 있도록 지속적으로 업그레이드되고 있다.
언어 모델링은 자연어 처리에서 중요한 역할을 하며, 기계가 인간 언어와 유사한 텍스트를 예측하고 생성할 수 있게 합니다. 최근 대규모 트랜스포머 시스템으로 발전한 모델들 중 하나인 확장 가능한 바이트 수준 자기회귀 U-Net 모델이 토큰 기반 트랜스포머를 능가하는 것으로 나타났다.
AI 에이전트는 순수한 백엔드 자동화에서 현대 애플리케이션 내에서 시각적이고 협력적인 요소로 이동하고 있습니다. 그러나 사용자에게 응답하고 업무를 적극적으로 안내할 수 있는 상호작용이 가능한 에이전트를 만드는 것은 엔지니어링적인 머리아픔이 오래전부터 계속되어왔습니다.
AI 모델의 장기 문맥 추론 도전, AI가 현실 세계와 소프트웨어 개발 환경에서 더 많은 책임을 맡을 때, 연구자들은 장기 문맥과 강화 학습에 적합한 아키텍처를 찾고 있다.
최근 텍스트 기반 언어 모델의 발전으로 RL이 강력한 추론 기술 개발에 도움이 되는 것을 입증했다. 이에 영감을 받아 연구자들은 시각적 및 텍스트 입력 간 추론 능력을 향상시키기 위해 동일한 RL 기술을 MLLMs에 적용하려고 시도해왔지만 성공하지 못했다.
파이썬 A2A는 구글의 에이전트 간(A2A) 프로토콜의 구현으로, AI 에이전트들이 서로 통신할 수 있게 해줍니다. 이 튜토리얼에서는 파이썬-a2a 라이브러리가 제공하는 데코레이터 기반 방법을 사용합니다. 간단한 @agent와 @skill 데코레이터를 사용하여 에이전트의 기능을 정의할 수 있습니다.
Step-Audio-AQAA는 음성 인식, 자연어 이해, 오디오 생성을 결합한 오디오 언어 모델로, 텍스트 변환에 의존하지 않고 음성 상호작용을 위해 설계되었습니다.
Sakana AI는 Text-to-LoRA (T2L)을 소개했다. 이는 작업 설명에 기반해 작업별 LLM 어댑터를 생성하는 하이퍼네트워크로, 새로운 특화 작업에 대한 모델 적용을 단순화한다.
Meta AI가 V-JEPA 2를 소개했다. 이는 인터넷 규모의 비디오에서 학습하고 강력한 시각적 이해, 미래 상태 예측, 제로샷 계획을 가능하게 하는 확장 가능한 오픈 소스 세계 모델이다.
LLM은 사전 훈련 데이터와 컴퓨팅 리소스의 스케일링을 통해 정확성을 향상시키지만, 한정된 데이터로 인해 대체 스케일링으로의 관심이 이동되었다. 최근에는 강화 학습 (RL) 후 훈련이 사용되었다. 과학적 추론 모델은 CoT 프롬프팅을 통해 초기에 답변 이전에 사고 과정을 내보내는 방식으로 성능을 향상시킨다.
강화 학습은 대형 언어 모델 (LLM)을 미세 조정하는 데 강력한 방법으로 등장했다. 이 모델은 이미 요약부터 코드 생성까지 다양한 작업을 수행할 수 있으며, RL은 구조화된 피드백을 기반으로 출력을 조정하여 지능적인 행동을 더욱 향상시킨다.
대화형 AI 연구 보조기의 필요성, 최신 대형 언어 모델의 한계와 동적 AI 에이전트 스택 소개
알리바바의 Qwen 팀이 Qwen3-Embedding 및 Qwen3-Reranker 시리즈를 발표했다. 이는 다국어 임베딩 및 랭킹 표준을 재정의하여 현대 정보 검색 시스템에 기초를 제공한다. 현재 접근 방식은 고다국어 충실성 및 작업 적응성을 달성하는 데 어려움을 겪고 있지만, Qwen3 시리즈는 이러한 문제를 극복하고 있다.
파리 기반의 H 회사가 Agentic AI를 현실로 구현하기 위해 3가지 주요 단계를 발표했다. Runner H 공개 베타 버전과 함께 Holo-1과 Tester H도 공개되었다.
Mistral AI가 기업 소프트웨어 개발 환경에 맞춘 AI 코딩 어시스턴트인 Mistral Code를 발표했다. 이 릴리스는 Mistral이 프로페셔널 개발 파이프라인에서의 제어, 보안 및 모델 적응성에 대응하고자 하는 의지를 보여준다. Mistral Code는 기존의 AI 코딩 도구에서 관측된 주요 제약 사항을 대상으로 한다.
NVIDIA가 Llama Nemotron Nano VL을 소개했다. 이는 문서 수준 이해 작업에 효율적이고 정확한 비전-언어 모델(VLM)로, 복잡한 문서 구조의 정확한 구문 분석이 필요한 애플리케이션을 대상으로 한다.
야н덱스가 Yambda를 공개하여 추천 시스템 연구 및 개발을 가속화하는데 기여했다. 이 데이터셋은 약 50억 건의 익명 사용자 상호 작용 이벤트를 제공하며 학술 연구와 산업 규모 응용 프로그램 간의 간극을 줄이는 데 도움이 된다.
Diffusion 기반 대형 언어 모델은 전통적인 자기 회귀 모델에 대안으로 탐구되고 있으며, 동시 다중 토큰 생성의 잠재력을 제공한다. 그러나 이러한 모델은 경쟁력 있는 추론을 제공하는 데 어려움을 겪는다.
Yandex가 세계 최대 규모의 이벤트 데이터셋 ‘Yambda’를 공개했다. 이 데이터셋은 약 50억 건의 익명 사용자 상호 작용 이벤트를 제공하여 학술 연구와 산업 규모 응용 사이의 간극을 줄이는 데 기여한다.
스탠포드 대학 연구진이 Biomni를 소개했다. 이는 생명과학 분야에서 다양한 작업과 데이터 유형에 걸쳐 자동화를 위한 AI 에이전트로, 질병 메커니즘 발견, 신약 타깃 식별, 효과적인 치료법 개발을 통해 인간 건강을 발전시키는 빠르게 발전하는 분야에 활용된다.
