AI 뉴스

OpenAI GPT-5.6 모델이 Amazon Bedrock에서 일반 제공 시작

OpenAI GPT-5.6 Sol, Terra, Luna 모델이 Amazon Bedrock에서 일반 제공된다. GPT-5.6 모델은 복잡한 추론 및 에이전트 코딩 작업을 위한 Sol, 일상적인 생산 작업을 위한 Terra, 분류 및 요약 같은 고속 대량 작업을 위한 Luna로 구성된다. 또한, GPT-5.6은 명시적 프롬프트 캐싱 기능을 도입하여 요청 간에 캐시할 프롬프트의 특정 부분을 제어할 수 있으며, 캐시된 입력은 90% 할인된 요금으로 청구된다.

명시적 프롬프트 캐싱을 활용하면 에이전트 작업 흐름에서 시스템 지침과 참조 문서를 반복적으로 사용할 때 비용을 절감할 수 있다.

EvoLib: 경험을 진화하는 지식으로 전환하는 프레임워크

EvoLib은 대규모 언어 모델이 추론 중에 자신의 경험으로부터 학습할 수 있도록 하는 자가 지도 학습 프레임워크이다. 이 시스템은 과거의 시도를 재사용 가능한 기술과 통찰력으로 변환하여 미래 작업에 적용할 수 있도록 한다. EvoLib은 모델 업데이트 없이 API를 통해 배포된 블랙박스 언어 모델 및 AI 시스템에 적용할 수 있으며, 기존 지식을 지속적으로 정제하고 통합하여 새로운 경험이 도착할 때마다 지식을 진화시킨다. 여러 도전적인 작업에서 EvoLib은 다른 메모리 접근 방식보다 더 효율적인 성능을 보여주었다.

EvoLib은 기존의 메모리 시스템과 달리 경험을 재사용 가능한 지식으로 변환하여 AI 모델의 성능을 지속적으로 향상시킬 수 있는 방법을 제공한다.

Amazon Bedrock의 고급 프롬프트 최적화 도구 소개

Amazon Bedrock은 최대 5개의 모델에 대해 프롬프트를 최적화하고 원본과 최적화된 성능을 비교하는 '고급 프롬프트 최적화' 도구를 도입하였다. 이 도구는 수동 반복 작업을 줄이고, 평가 지표에 기반하여 프롬프트를 최적화하는 피드백 루프를 통해 작동한다. 사용자는 프롬프트 템플릿과 사용자 입력을 제공하고, 최적화된 프롬프트와 평가 점수를 받을 수 있다.

Amazon Bedrock의 고급 프롬프트 최적화 도구는 프롬프트 마이그레이션과 최적화를 자동화하여 개발 주기를 단축시킬 수 있다.

Gemini Robotics ER 2: 로봇의 비디오 이해 및 협업 기능 향상

Gemini Robotics ER 2는 로봇이 현실 세계의 작업을 이해하고 협력하며 해결할 수 있도록 돕는다. 이는 비디오 이해, 도구 조정 및 다중 로봇 협업에서의 획기적인 발전을 나타낸다.

Gemini Robotics ER 2는 로봇 애플리케이션에서 비디오 이해와 다중 로봇 협업을 개선하는 데 기여한다.

LLM을 활용한 코딩의 한계와 문제점

6개월간 Pi와 30-120B 모델(Qwens, Nemotrons, Leguna 등)을 사용하여 에이전틱 코딩을 시도했지만 결과는 항상 실망스러웠다. 모델들이 기술적 부채를 추가하고, 지침을 무시하며, 비효율적인 코드를 생성하는 등 문제를 일으켰다. 결국 수석 엔지니어들이 에이전틱 코딩으로 생산성을 높이는 방법에 대한 질문이 제기되었다.

에이전틱 코딩을 통해 생산성을 높인다는 주장에도 불구하고, 실제로는 기술적 부채가 증가하고 비효율적인 코드가 생성되는 문제가 발생하고 있다.

Lizy K. John의 무게 없는 신경망 모델

Lizy K. John은 전통적인 신경망이 수행하는 수백만 또는 수십억 번의 곱셈 작업이 필요 이상이라고 주장하며, 무게 없는 신경망(weightless neural networks)이라는 새로운 모델을 개발했다. 이 모델은 이진 입력을 상호 연결된 조회 테이블을 통해 처리하여, 전통적인 신경망보다 1,000배 빠르거나 1,000분의 1 크기로 유지하면서도 유사한 정확도를 제공할 수 있다. 현재 이 모델은 의료 센서, 활동 추적 및 키워드 탐지와 같은 작은 문제에 초점을 맞추고 있으며, 기존의 AI 모델보다 1,000배 적은 에너지를 사용하여 작동할 수 있다.

ChatGPT 주간 사용자 수 10억 명 근접

OpenAI의 ChatGPT가 주간 사용자 수 10억 명에 근접했다. 이는 OpenAI가 7개월 전에 목표로 했던 수치다. OpenAI는 최근 Codex Security CLI와 두 개의 새로운 전사 모델을 발표했으며, Grok 앱 빌더에 코드 작성 인터페이스를 추가했다. Pangram 4는 98.83%의 정확도로 인간화된 AI 텍스트를 탐지할 수 있다고 주장하고 있다.

ChatGPT의 주간 사용자 수가 10억 명에 달하면, 이는 AI 기반 서비스의 대중적 수용을 나타내며, 개발자들이 사용자 경험을 개선하기 위한 새로운 기능 개발에 집중할 필요가 있다.

GeForce NOW로 PC 게임과 학습을 동시에 할 수 있는 방법

GeForce NOW는 클라우드 게임을 통해 일상적인 노트북을 GeForce RTX 기반의 게임 설정으로 변환할 수 있게 해준다. 이번 주 GeForce NOW 라이브러리에 추가된 게임 중 하나인 Halo: Campaign Evolved를 포함해 총 8개의 게임이 지원된다. GeForce NOW Ultimate 멤버십을 통해 5080급 성능을 제공하며, NVIDIA DLSS, 레이 트레이싱 및 NVIDIA Reflex 기술을 통해 반응성이 뛰어난 게임 플레이를 경험할 수 있다.

GeForce NOW를 통해 Chromebooks, Macs 및 Surface 장치가 클라우드에서 GeForce RTX 기반의 게임 PC로 변환될 수 있다.

프랭크 코일의 AI 엔지니어링에서의 온톨로지 재조명

UC 버클리의 프랭크 코일 교수는 AI 엔지니어링에서 온톨로지의 중요성을 강조하며, LLM이 효과적으로 작동하기 위해서는 '논리적 가드레일'이 필요하다고 주장했다. 그는 온톨로지를 '데이터 구조의 설명'으로 정의하고, Neo4j의 CEO 에밀 아이프렘은 비즈니스, 기술, 실행 추적의 세 가지 유형의 온톨로지를 소개했다. 코일은 웹 온톨로지가 에이전트 시스템 구축에 유용하다고 언급하며, 기존의 온톨로지를 활용하는 것이 LLM의 훈련 데이터와 잘 맞는다고 말했다. 또한, 온톨로지가 LLM의 경계를 유지하는 데 기여할 수 있다고 덧붙였다.

미국, 중국산 로봇 및 전력 인버터 수입 금지 조치 발표

트럼프 행정부는 미국의 AI 발전을 국가 안보 위협으로부터 보호하고 주요 산업을 재정비하기 위해 새로운 중국산 로봇과 전력 인버터 수입을 금지하는 조치를 발표했다. 이 조치는 2022년 10월부터 시행된 AI 칩 수출 통제와 관련이 있으며, 2024년 5월에는 중국 전기차에 대한 관세가 25%에서 100%로 인상되었다. 또한, 미국은 외국산 오픈소스 모델에 대한 금지 여부를 논의 중이다.

트럼프 행정부의 수입 금지 조치는 미국 내 AI 산업 보호를 위한 정책의 일환으로, 이는 AI 기술의 발전에 영향을 미칠 수 있다.

AI 연구와 공학의 시대 구분

Ilya Sutskever는 현대 AI의 역사를 2012년부터 2020년까지 연구의 시대, 2020년부터 2025년까지 확장의 시기로 나누고 현재는 '대형 컴퓨터'를 활용한 연구의 시대로 돌아가고 있다고 주장했다. 2026년의 최전선 모델들은 여전히 Transformer 아키텍처를 포함하고 있으며, 주요 개선 사항은 더 나은 데이터, 긴 컨텍스트, 강화 학습의 강화, 합성 작업, 도구 사용, 메모리, 검증, 적응적 추론 예산, 에이전트 오케스트레이션 등이다. 이는 새로운 신경망의 출현이 아니라, 공학적 접근으로 인한 성과를 보여준다.

LLM의 근본적 결함으로 인한 공격 취약성

연구팀은 대규모 언어 모델(LLM)이 해킹에 대해 완전히 안전할 수 없다는 주장을 ICML에서 발표했다. 이 결함은 LLM이 지시를 받는 주체를 식별하는 방식과 관련이 있으며, 연구자들은 이를 이용해 LLM이 제공하지 않도록 훈련된 정보(예: 코카인 합성 방법)를 출력하게 만들었다. 연구자들은 이러한 공격을 '사고의 연쇄 위조'라고 부르며, OpenAI의 여러 모델에서 유사한 결과를 확인했다. LLM은 사용자의 지시와 이전 응답을 혼합하여 처리하기 때문에 공격이 효과적이다.

연구자들은 LLM이 지시를 받는 주체를 혼동하여 공격에 취약하다는 점을 강조하고, 이는 보안 시스템 설계에 중요한 고려사항이 된다.

Lassie가 소규모 비즈니스에 AI 도입

Lassie의 공동 창립자 Steijn Pelle과 Frédéric Renken은 소규모 비즈니스의 행정 업무를 자동화하는 AI의 역할에 대해 논의했다. 이들은 의료 제공자가 환자와의 접촉을 방해받지 않도록 청구, 보험 청구, 환자 결제 및 기타 운영 워크플로우를 변화시키는 AI 에이전트의 중요성을 강조했다. 또한, 복잡한 비즈니스 환경에서 신뢰성 있게 작동하는 AI 시스템 구축에 필요한 제품 설계와 시장 진입 전략에 대해서도 이야기했다.

의료 행정은 자동화의 가장 큰 기회를 제공하는 분야 중 하나이다.

Mubert API: 트랙 및 스템 편집 기능 제공

Mubert API는 새로운 엔진을 통해 일관된 음악을 제공하며, 트랙 및 스템을 편집할 수 있는 기능을 지원한다.

Mubert API의 새로운 엔진은 개발자들이 음악 트랙을 보다 쉽게 편집하고 일관된 결과물을 얻을 수 있도록 돕는다.

클코나잇 2 웨비나에서 하네스 엔지니어링 구축 사례 공유

요즘IT는 5월 27일과 6월 10일에 클코나잇 2 웨비나를 개최하고, 개발자와 비개발자가 클로드 코드(Claude Code)를 활용한 경험을 공유했다. 바이버스 AI의 김영채는 하네스 엔지니어링 도입 배경과 마에스트로 데브(Maestro Dev)라는 스킬을 통해 코드 관리와 개발 속도를 개선한 사례를 설명했다. 지난 8개월 동안 4명의 개발자가 170만 줄의 코드를 작업하며 발생한 문제를 해결하기 위해 하네스 엔지니어링을 도입했다고 밝혔다.

마에스트로 데브는 개발자의 암묵지를 형식지화하여 자동화된 개발 프로세스를 통해 코드 관리와 출시 속도를 개선하는 데 기여한다.

CLAUDE.md와 AGENTS.md의 차이와 표준화

CLAUDE.md는 AI 코딩 에이전트에 프로젝트 규칙을 알려주는 컨텍스트 파일로 한국에서 표준처럼 사용되지만, 실제 글로벌 표준은 AGENTS.md이다. AGENTS.md는 2025년 8월 OpenAI가 Codex의 컨텍스트 파일로 처음 내놓았고, 현재 6만 개 이상의 저장소와 30개 이상의 도구가 이를 지원한다. 그러나 Claude Code는 아직 AGENTS.md를 지원하지 않으며, 이를 연결하기 위해 CLAUDE.md에 @AGENTS.md를 추가하거나 심볼릭 링크로 변경할 수 있다.

AGENTS.md는 2025년 8월부터 표준으로 자리 잡아 6만 개 이상의 저장소에서 사용되고 있으며, 이는 개발자들이 일관된 규칙을 따르는 데 도움을 줄 수 있다.

비개발자가 400페이지 서명 검사 자동화를 위한 도구 개발 과정

한 사업관리 담당자가 400페이지 스캔본의 서명 확인 작업을 자동화하기 위해, 클로드 코드와 협력하여 도구를 개발했다. 이 과정에서 PDF 파일이 이미지로만 구성되어 있어 OCR을 사용할 수 없었고, 보안 제약으로 외부 프로그램을 설치할 수 없었다. 대신, 파이썬과 PyMuPDF, NumPy, Pillow를 활용하여 서명 유무를 잉크 양으로 판단하는 방식으로 문제를 해결했다.

개발자가 아닌 사용자가 파이썬과 여러 라이브러리를 활용하여 자동화 도구를 개발한 사례로, 비개발자도 기술적 제약을 극복하고 업무 효율성을 높일 수 있음을 보여준다.

LLM의 한계와 Topic 시스템의 신뢰성 관리

LLM은 공개된 지식에 대한 질문에는 잘 답하지만, 회사 내부 정보에 대한 질문에는 한계가 있다. 정보가 문서, 코드, 미팅 로그 등 여러 곳에 흩어져 있어 최신성과 유효성을 판단하기 어렵기 때문이다. 이를 해결하기 위해 Topic 시스템이 개발되었으며, 이 시스템은 문서, 코드, 사내 메신저의 데이터를 정규화하고 신뢰 가능한 컨텍스트를 관리한다. Topic은 여섯 가지 신뢰성 기준을 통해 정보를 평가하고, 각 출처의 의미와 관계를 보존하며 연결한다.

Topic 시스템은 LLM과 사람이 함께 사용할 수 있는 신뢰 가능한 컨텍스트를 관리하여, 사내 정보의 유효성을 높인다.

논문 내 주장 검증을 위한 프레임워크 소개

과학 논문의 제출량 증가로 인해 대형 언어 모델(LLM)을 활용한 동료 검토 지원에 대한 관심이 높아지고 있다. 기존의 자동화된 참신성 평가 방법은 논문의 주장된 기여를 이전 문헌과 비교하지만, 인간 검토자는 종종 방법론적 증거가 주장된 기여를 충분히 뒷받침하지 못한다고 지적한다. 이를 해결하기 위해, 본 연구에서는 논문 내 주장 검증(intra-paper claim verification) 프레임워크를 소개하며, 이는 논문에서 제시된 참신성 주장이 사용된 방법론에 의해 뒷받침되는지를 평가한다. 이 프레임워크는 LLM을 사용하여 서론에서 참신성 주장을 추출하고, 관련된 방법론적 증거를 검색하며, 방법이 주장된 기여를 뒷받침하는지를 평가한다. 평가 기준은 182개의 ICLR 2025 논문에서 수집된 인간 동료 검토를 통해 유도된 기준을 바탕으로 한다.

이 프레임워크는 LLM을 활용하여 논문 내 주장과 방법론 간의 일치를 평가함으로써, 동료 검토 과정에서의 신뢰성을 높일 수 있다.

비제한 IR 분광학 데이터를 위한 데이터 융합 및 대조 정렬

자동화된 분자 구조 해석은 최근 몇 년간 발전했지만, 사전 결정된 화학 공식을 모델 입력으로 사용하는 데 한계가 있어 전체 분자 구조 예측이 어렵다. 본 연구에서는 전통적인 인코더-디코더 변환기를 수정하여 비제한 문제의 화학 공간을 더 잘 다루기 위해 Mixture-of-Experts (MoE) 디코더 모듈을 구현하고, 비가산 집계 방법을 도입했다. 이러한 개선을 통해 IR 전용 모델 대비 Top-K 예측 정확도를 10% 이상 향상시켰다. 또한, 적외선 스펙트럼이 화학 정보의 대부분을 인코딩한다는 점을 확인했다.

Top-K 예측 정확도가 10% 이상 향상되어, 비제한 분자 구조 해석의 효용성이 증대되었다.

동적 파라미터화는 동적 추론이 아니다

입력 의존적인 컨트롤러 계수는 종종 동적 추론이나 계산 절약의 증거로 간주된다. 그러나 이는 계수 변동, 고정 모델의 입력에 대한 의존성, 조건부 실행의 세 가지 속성을 혼동한다. 본 연구에서는 고정 컨트롤러 감사(Frozen-Controller Auditing, FCA)를 제안하며, 이는 완전한 계수 텐서를 캐시하고 컨트롤러를 비활성화한 후, 고정 모델을 재생하는 방법이다. 실험 결과, 76M FeatureGate Transformers와 504M 모델에서 정적 레이어 프로파일이 각각 98.70%와 99.43%의 성능 격차를 유지하며, 레이어 정체성이 계수 변동의 87%에서 96%를 설명한다. 그러나 FeatureGate는 모든 Transformer 블록을 실행하며, 측정된 추론 속도는 Dense보다 30.8% 느리다. MUDDPythia-1.4B 체크포인트에서 교차 입력 재배치와 토큰 셔플링은 각각 NLL을 1.9067과 2.9637 증가시킨다.

동적 모델에 대한 주장은 계수 변동, 고정 모델의 기능적 의존성 및 실제 실행을 별도로 보고해야 한다.

고정된 랜덤 CNN 특징 추출기를 이용한 심층 강화 학습에서의 비상적 희소성

고정된 랜덤 초기화 CNN 특징 추출기를 사용한 심층 강화 학습 에이전트가 희소성을 유도하는 목표 없이도 극도로 희소한 완전 연결 표현을 자발적으로 개발한다. 첫 번째 완전 연결 층(FC1)에서 에이전트는 결정론적 Pong의 경우 64개 뉴런 중 1-3개, 확률적 Pong의 경우 5-11개 뉴런을 사용하여 작업 관련 정보를 압축한다. FC1의 희소성은 작업의 복잡성과 비례하며, 동일한 게임 내에서도 서로 다른 활성 뉴런 수를 보여준다. 또한, 활성 뉴런을 제거하면 성능이 급격히 저하된다. 마지막으로, 입력 차원이 본질적인 작업 차원보다 클 경우, 고정된 랜덤 투영에서의 경량 경량화는 기본 문제의 유효 순위를 드러낼 수 있다.

FC1에서 에이전트는 64개 뉴런 중 1-3개만을 사용하여 작업 관련 정보를 압축한다.

토스의 디바이스 팜 네뷸라(Nebula) 운영과 개발

토스의 디바이스 팜 '네뷸라(Nebula)'는 테스트용 스마트폰을 원격으로 제어하며 자동화 테스트를 수행하는 시스템이다. 네뷸라는 API 호출 한 번으로 기기를 제어할 수 있으며, 현재 수백 대 규모로 증설 중이다. 초기에는 각 팀이 개별적으로 기기를 관리했으나, 네뷸라를 통해 기기 운영을 전문화하여 개발자들이 본업에 집중할 수 있도록 했다. 네뷸라는 Appium 대신 자체 개발한 Nebula Driver를 사용하여 속도와 효율성을 높였고, 실시간 화면 미러링 및 조작 기능을 구현했다.

Nebula Driver는 안드로이드 기기에서 명령 지연을 52ms로 줄여, Appium보다 13.5배 빠른 속도를 제공한다.

Meta와 Microsoft, AI 지출 증가로 큰 분기 실적 발표

Meta와 Microsoft는 AI 지출이 증가함에 따라 큰 분기 실적을 발표했다. Brookfield와 NextEra는 1,000억 달러 이상의 데이터 센터 캠퍼스를 제안했으며, ChatGPT는 주간 사용자 수가 10억 명에 가까워졌다. Google은 AlphaFold 팀을 해체했다. 또한, 워싱턴의 AI 속도 경쟁이 심화되고 있다.

ChatGPT가 10억 명에 가까운 주간 사용자 수를 기록하면서 AI 기반 서비스의 수요가 증가하고 있다.