AI 뉴스

NVIDIA 물리 AI·에이전틱 AI로 전 세계 도시 서비스 구축, 마드리드·샌프란시스코·브로츠와프·말레이시아·나이지리아·대만·탕헤르 메드 사례

NVIDIA와 파트너들이 물리 AI와 AI 에이전트를 전 세계 도시로 확장하고 있으며, 카메라·센서 데이터를 계획·유지보수·공공서비스에 쓸 실행 가능한 결과로 바꾸는 사례들을 공개했다. 지방정부가 민감한 데이터 처리 방식을 직접 통제하면서도 공유 컴퓨팅 인프라 위에서 서비스를 넓힐 수 있다는 점이 핵심이다. 스페인의 1MillionBot은 바르셀로나 슈퍼컴퓨팅 센터에서 학습한 오픈소스 ALIA 모델과 NVIDIA Nemotron 등을 결합해 마드리드 디지털(Comunidad de Madrid), Administració Oberta de Catalunya 등 150곳 이상에 주민 서비스 에이전트를 배포했다. 말레이시아의 ITMAX는 SamurAI V2 비전 에이전트를 NVIDIA RTX PRO 6000 GPU에서 확장해 2027년까지 17,000대 이상의 카메라를 지원할 계획이며, 오픈소스 교통 시뮬레이션 플랫폼 TeraSim으로 신호 주기를 테스트해 피크 시간대 회랑 통행 시간을 최대 26% 줄였다고 밝혔다. 나이지리아 Dangote의 Lekki 정유소에서는 Honeywell Technologies의 Forge Plant Cognition이 Nemotron 기반 에이전트로 운영 데이터를 분석하고, Omniverse 라이브러리로 만든 공장 디지털 트윈을 시뮬레이션과 교육에 쓸 예정이다. 대만의 Linker Vision과 MVRDV는 도시 숲 캐노피의 15년 후 결과를 10분 만에 시뮬레이션해 설계 반복 주기를 2주에서 1시간 미만으로 줄였다고 전했다.

말레이시아 ITMAX의 SamurAI V2가 Cosmos, Nemotron, Metropolis VSS 블루프린트를 참조해 RTX PRO 6000 GPU에서 17,000대 이상의 카메라를 처리하는 구성은, 기존 카메라 피드를 영상 검색·요약 파이프라인으로 재활용하려는 개발자에게 직접적인 참고 사례가 된다.

LLM이 신경망 가중치를 직접 읽고 쓰는 'Weight Space Programming' 공개, Autoresearch 의존 줄여

LLM이 다른 모델의 신경망 가중치를 직접 읽고 편집하는 'Weight Space Programming' 연구가 공개됐다. 이는 소스 코드 없이 컴파일된 실행 파일의 비트를 보고 동작을 파악하고 버그를 수정하는 것에 비유되며, 자율 학습 루프에서 사람의 개입을 줄일 수 있는 새로운 방식으로 소개됐다. 기사는 Karpathy의 autoresearch가 약 8개월 전 제시한 자율 실험 방식과 비교한다. 기존 방식은 PyTorch·JAX 코드를 작성하고 컴퓨트 클러스터에서 실험을 돌리며 loss 곡선과 평가 지표를 확인하는 과정이 필요했다. 이번 연구는 똑똑한 모델이 덜 똑똑한 모델의 가중치를 직접 읽고 수정하게 한다. 기사에 따르면 이 방식으로 실패한 트레이스를 보고 한 번에 버그를 고치거나, 50단계 안에 일반적인 방향으로 개선하거나, 독립적으로 학습된 일부 모델을 능가하는 가중치를 한 번에 생성할 수 있었다. 다만 기사는 이것이 기계적 해석(mechanistic interpretability)에 가까우며, 현재는 단순한 게임과 RL 정책 수준을 넘어 확장되기 어렵다고 적었다. 기사는 독립 재현 사례도 언급했다. 저자들은 이 성과가 RSI(재귀적 자기 개선) 능력의 0에서 1로의 전환이라고 평가하며, 효율성 때문에 곧 활용과 탐구가 빠르게 이뤄질 것으로 보고 있다.

기사에 따르면 모델이 가중치를 직접 편집해 버그를 한 번에 고칠 수 있다는 점은, 학습 코드와 loss 곡선 점검에 쓰던 작업 시간을 줄일 수 있는 방향을 보여준다.

ICML·NeurIPS·ICLR·CVPR·AAAI 2016년 이후 논문 약 10만 9천 편을 주제별 페이지로 정리한 Scime Atlas 공개

Scime가 ICML, NeurIPS, ICLR, CVPR, AAAI에 2016년 이후 채택된 논문 약 10만 9천 편을 약 1,260개 주제로 묶고, 79,000편의 본문에서 결과 표와 ablation을 추출해 주제 페이지로 공개했다. 예시로 든 compact/efficient Gaussian splatting 주제는 2023-24년 29편에서 2025-26년 240편으로 늘었다. 각 주제 페이지는 추출한 수치로 계산되며, 벤치마크별 최고 기록과 해당 기록을 세운 논문을 시기별로 보여준다. 예를 들어 Deep Blending PSNR은 30.42에서 30.45로 거의 움직이지 않았다고 기재되어 있다. 최근 논문의 ablation(성능을 떨어뜨린 경우 포함)과 비교 대상도 제공되며, 113편 중 38편이 3DGS를 베이스라인으로 쓰고 이어서 2DGS, Scaffold-GS, Mip-Splatting 순이라고 한다. 주제별 최신 arXiv 프리프린트 목록과 핵심 논문의 BibTeX 파일도 포함된다. 모든 수치는 원 논문으로 연결되며, 추출이 완벽하지 않고 논문 간 수치가 항상 직접 비교 가능한 것은 아니라고 작성자는 밝혔다. 2026년 논문의 벤치마크 수치와 ablation은 아직 반영되지 않았다고 한다.

Gaussian splatting 주제에서 Deep Blending PSNR 기록(30.42→30.45)과 3DGS 베이스라인 사용 비율(113편 중 38편)을 주제 페이지에서 바로 확인할 수 있어, 비교 대상 선정 전 기준선 파악에 쓸 수 있다.

유아 규모 시각-언어 모델을 위한 균형 최적 수송 기반 지시 대상 정렬 GAVAGAI

아동이 약 1억 단어의 입력으로 단어와 대상을 연결하는 것과 달리, 같은 규모로 학습한 시각-언어 모델은 이 연결을 훨씬 덜 안정적으로 수행한다. 연구진은 다음 토큰 캡션 목적함수에 '이 단어는 저 영역을 가리킨다'를 나타내는 변수가 없다고 보고, 장면마다 단어와 영역의 할당 문제를 엔트로피 최적 수송으로 푸는 정렬 손실을 제안했다. 정렬 단계는 두 가지 제약을 둔다. 첫째, 단어는 어떤 영역 대신 NOTHING 열에 배정될 수 있는데, 이는 보호자 발화의 내용어 대부분이 눈에 보이는 대상을 지칭하지 않기 때문이다. 둘째, 어떤 영역도 할당 질량의 상한을 넘게 받을 수 없어 상호 배타성을 부호화한다. 이 정렬 단계는 Sinkhorn 반복 약 8회 정도가 필요해 시각 인코더 대비 비용이 작다. 통제된 시뮬레이션에서 모든 단어를 어떤 영역에든 강제로 배정하는 단순 행별 softmax 방식은 현실적인 비지시 비율에서 단어-그림 정확도 0.000으로 붕괴했고, 캡션 학습만의 0.058보다 낮았다. 두 제약을 둔 방식은 같은 조건에서 0.075, 깨끗한 입력에서 0.700을 기록했다. SAYCam 유아 영상 코퍼스에서는 정렬 손실을 더한 다음 토큰 캡션 모델의 단어-그림 정확도가 32.4%에서 48.7%로, 위치 추정 IoU가 0.18에서 0.38로 올랐다. 같은 아동 데이터로 학습한 대조 학습 모델은 자체 벤치마크에서 여전히 더 강해, 이 연구의 주장은 높은 비지시 비율에서 캡션 목적함수를 개선한다는 데 그친다.

행별 softmax 대신 NOTHING 열과 영역별 상한을 둔 엔트로피 최적 수송 정렬 손실을 기존 캡션 모델에 더하면 SAYCam 기준 단어-그림 정확도가 32.4%에서 48.7%로 오른다는 점이 실무적으로 참고할 만하다.

네이버 KREAM의 Multi-interest 추천 모델(MINER) 실서비스 적용 과정과 hubness 문제 해결 개발기

네이버 D2가 NAVER Engineering Day 10th에서 발표한 세션을 공개하며, 다양한 관심사를 반영하는 추천 모델 Multi-interest를 여러 지면에 적용하면서 겪은 문제와 해결 과정을 소개했다. 발표는 KREAM에 Multi-interest 추천 모델(MINER)을 실서비스로 적용한 사례를 다룬다. 기사에 따르면 발표의 주제는 Multi-interest 추천 모델(MINER)의 KREAM 실서비스 적용 사례다. 발표에서 다룬 핵심 문제는 인기 상품 목록에서 특정 상품이 전체 유저에게 동시에 노출되는 hubness 현상이다. 발표자는 이 문제를 해결한 과정을 공유했다. 기사 본문에 제시된 나머지 세부 내용은 확인할 수 없어, 구체적인 해결 방법과 수치, 한계에 대해서는 원문을 참고해야 한다.

KREAM 인기 상품 목록에서 특정 상품이 전체 유저에게 동시 노출되는 hubness 문제를 다룬 실서비스 사례라는 점에서, 추천 시스템을 운영하는 개발자가 참고할 만하다.

트럼프 행정부, 연방기관에 'AI'를 'Super Intelligence'로 바꾸라는 명령… 기관·기업 호응 엇갈려

트럼프 대통령이 9월 말 서명한 행정명령은 정부 기관이 인공지능(AI)을 'Super Intelligence'로 명칭을 바꾸도록 지시하는 단 하나의 조항을 담고 있다. 기사는 이 명칭 변경이 정부 문서와 기업 발표에서 실제로 어떻게 받아들여지고 있는지 추적하며, 이를 정치적 충성도 시험으로 바뀔 수 있다고 본다. 명칭 변경의 공식 이유는 오늘날의 AI 시스템이 지능을 단순히 '모방'하는 것이 아니라 인간의 창의성을 '증폭'한다는 점을 정부 용어가 반영해야 한다는 것이다. 정부 쪽에서는 이미 'SI'라는 표현이 이민세관단속국(ICE)의 'SI 기반' 감시 시스템 입찰 공고 등에 나타나고 있으며, 국립보건원(NIH) 웹사이트에는 전환 기간 동안 새 용어와 옛 용어가 함께 보일 수 있다는 배너가 붙었다. 다만 국방부는 행정명령 직후 발표한 'Project Meridian'에서 옛 용어를 썼고, 연방거래위원회(FTC) 보도자료는 대문자 두 단어 표기 대신 'superintelligence'를 사용했으며, 보건복지부(HHS)의 최근 보도자료에는 새 용어가 보이지 않았다. 기업 측에서는 2025년 9월 함께 발표된 'White House Accord on Super Intelligence'에 서명한 Google의 순다르 피차이, Anthropic의 다리오 아모데이, Meta의 마크 저커버그, OpenAI의 그렉 브록먼, xAI의 일론 머스크, Nvidia의 젠슨 황 가운데 CNBC 분석에서 3분기 실적발표에 이 용어를 꾸준히 쓴 인물은 저커버그와 머스크뿐이었다. 기사는 명칭 변경이 정부 업무에 시간과 세금을 소모한다는 점을 지적한다. 부처들은 전환 지침을 작성하고 있으며, 행정명령에 따라 연방기관장들은 이달 말까지 'Super Intelligence'의 법적 정의 초안을 마련해 대통령에게 보고해야 한다. 기사 필자는 이 같은 비용보다도 명칭 변경이 AI에 관한 국가적 논의 자체에 미칠 영향을 더 우려한다고 밝힌다.

연방 입찰 문서에 'SI-powered' 표기가 등장하는 만큼, 정부 계약을 노리는 개발팀은 제안서와 기술 문서의 용어를 기관별 공고에 맞춰 확인해야 한다.

LLM CLI 0.37 출시: gpt-6.1-sol·gpt-6.1-terra 추가, 기본 모델 gpt-6-luna로 변경

Simon Willison의 LLM CLI 도구와 Python 라이브러리 0.37 버전이 약 두 달간 누적된 기능과 수정 사항을 담아 출시됐다. 새 모델 gpt-6.1-sol과 gpt-6.1-terra가 추가됐고, 기본 모델은 이전 기본값인 gpt-5.6-luna의 절반 가격인 gpt-6-luna로 바뀌었다. 새 llm openai endpoint add 명령으로 OpenAI 호환 엔드포인트를 쓰는 추가 모델을 더 쉽게 설정할 수 있게 됐다. 임베딩 지원도 바뀌어, 서로 다른 바이너리 콘텐츠가 서로 다른 content-type을 가질 수 있도록 허용한다. 이는 텍스트, 오디오, 이미지, 비디오를 임베딩할 수 있는 Gemini Embedding 2 같은 모델에 필요한 변경이다. 이번 릴리스에는 12명의 작성자가 기여한 수정 사항이 포함됐으며, 거의 모두 AI 보조로 작성됐다. 저자는 Opus 5.5와 GPT-6 Astra를 트리아지에 활용해 가장 유용한 수정을 골라냈고, 이들 PR을 검토하는 부담이 예상보다 크지 않았다고 밝혔다. 기여자 목록에는 0d00ciallo0721, Allen Flux, Bishop Kammeraad 등이 포함됐다.

기본 모델이 gpt-6-luna로 바뀌어 별도 설정이 없는 사용자는 이전 기본값 gpt-5.6-luna 대비 절반 가격으로 호출하게 되며, llm openai endpoint add로 OpenAI 호환 모델을 직접 등록할 수 있다.

Legora CTO가 말하는 법률 AI 에이전트 구축: 평가 방식, 모델 선택, 빌딩 블록 설계

Legora CTO Jacob Lauritzen과의 인터뷰에서, 고객 데이터를 열람할 수 없는 상태에서 법률 AI 에이전트를 평가하는 방법과 제품 설계 방식이 공개됐다. 이 회사는 출시 18개월 미만에 ARR 1억 달러를 넘겼고 고객 1,800곳 이상을 확보했다고 밝혔다. Legora는 고객이 업로드하는 문서가 대부분 기밀이라 트레이스를 읽을 수 없기 때문에, 고객의 업무를 재현한 RL 환경을 만들어 평가한다. 엔지니어 3명과 변호사 3명이 이 환경을 구축하며, 예시로 1만 개 파일의 데이터룸에서 실사(due diligence)를 수행하고 적절한 위험 신호를 포착하는 리포트를 생성하는 과제가 제시됐다. 운영 중에는 실패를 10~20개의 알려진 유형으로 분류하고 기능 플래그 뒤에서 저비용 LLM 기반 점검을 돌린다. 모델 선택과 관련해 Jacob은 법률 업무의 약 60%는 현재 모델이 잘 처리하며, 이 영역은 이제 비용과 지연 시간의 문제라고 보았다. 반면 100만 토큰 규모 계약서에 걸친 복잡한 분석과 편집에는 여전히 더 높은 지능이 필요하다고 했다. 모든 생성 내용은 원본 PDF의 바운딩 박스로 연결되는 인용을 달아 환각을 줄인다고 설명했다. Legora는 Tabular Review, 리스트, 프로젝트, 에이전트, Intake 같은 소수의 기본 요소 위에 여러 제품을 구성하며, 법률 엔지니어가 코드 없이 이를 설정한다. 한편 포워드 디플로이 엔지니어는 코드를 작성해 고객사의 CRM이나 문서 관리 시스템과 연동하고, 얻은 교훈을 핵심 제품에 되돌린다. 기사는 회사가 엔지니어 수를 약 100명으로 늘렸다는 점도 함께 전한다.

Legora CTO 자코브 라우리첸, 고객 데이터를 볼 수 없을 때 법률 에이전트를 만드는 방법

Legora의 CTO Jacob Lauritzen이 Latent Space 팟캐스트에서, 에이전트가 변호사를 위해 한 작업의 추적 기록을 회사가 볼 수 없는 상황에서 어떻게 에이전트를 만들고 테스트하는지 설명했다. 데이터는 로펌의 고객에게 속해 있어 평가 체계 설계가 핵심 과제가 된다. Legora는 스톡홀름의 지하실에서 ChatGPT, 스웨덴 법률, 검색 도구로 시작해 Word 문서 작성·편집, 10,000개 계약서를 하나의 표에서 검토하는 Tabular Review, 실사(due diligence) 작업까지 수행하는 에이전트로 발전했다. Jacob은 모델이 법률 업무의 약 60%를 이미 잘 처리하며 나머지는 더 똑똑한 모델이 필요하다고 추정했다. 테스트는 고객 업무를 본뜬 시뮬레이션 환경에서 엔지니어 3명과 변호사 3명이 함께 수행하며, 인용 문제는 한 번의 릴리스로 정확도가 70%에서 99%로 올라갔고 그 과정에서 별도의 수정은 필요하지 않았다고 밝혔다. 기사는 모든 것을 Azure에서 운영하는 이유로 데이터 프라이버시를 들었고, 전사(transcription) 모델로 ElevenLabs를 쓰지 않는다고 언급했다. Legora는 현재 뉴욕, 스톡홀름, 런던에서 엔지니어를 채용 중이다.

고객 데이터를 열람할 수 없는 환경에서는 시뮬레이션 기반 테스트 환경과 인용 정확도 같은 지표를 직접 설계해야 하므로, Tabular Review처럼 표 단위로 대량 문서를 처리하는 에이전트를 만드는 개발자에게 평가 체계 설계가 특히 참고가 된다.

Scott Alexander의 'Against SURA' 반박: 'Stop Unilaterally + Raise Awareness' 전략에 대한 Zvi Mowshowitz의 비판

Zvi Mowshowitz는 Scott Alexander가 쓴 'Against SURA'가 SURA(Stop Unilaterally + Raise Awareness, 일방적으로 중단하고 인식을 높이자)를 비판한 논지에 강하게 반대한다. 그는 Scott이 여전히 글로벌 중단(Plan A)을 지지하면서 SURA만 공격하는 구도의 실제 차이가 생각보다 작다고 본다. Scott Alexander는 AI 2040의 Plan A/S/Other를 묶은 Plan A(글로벌 AI 개발 중단을 추구하는 계획)와 그 밖의 모든 계획을 묶은 Plan C로 구분한다. 그는 SURA가 Plan C의 성공 가능성을 훼손하고, Plan A 역시 그 효과가 불분명하다고 주장한다. Mowshowitz는 Scott의 핵심 주장 네 가지(Plan A 노력이 Plan C를 해치고, Plan C는 기업의 'alignment-pilling'에 의존하며, Plan A가 실패할 가능성이 크고, SURA가 Plan A 가능성마저 낮춘다)에 대해 각각 조건부로 동의하거나 반박한다. Mowshowitz는 SURA의 전 조항 중 '일방적으로 중단하라'는 극단적 형태가 Plan C에 부정적일 수 있다고 인정하지만, 합리적인 형태의 SURA는 한계 기준으로 Plan C에도 긍정적일 것이라고 본다. 그는 Scott의 주장이 과도하게 일반화되었다고 지적하며, 기사 전반에서 개인·기업·국가 단위 행동에 대한 판단을 구분해야 한다고 강조한다.

Scott Alexander의 SURA 정의(개별 AI 기업·직원·국가가 경쟁 여부와 무관하게 일방적으로 AI 발전을 중단하고 인식을 높이는 전략)는 AI 연구 조직의 채용·사직·공개 발언 판단 기준이 될 수 있다.

Amazon이 GPU 주문을 취소하고 일부 계정을 폐쇄했다는 주장, Tim Sweeney도 피해 사례로 거론

Wccftech 보도에 따르면 Amazon이 컴퓨팅 하드웨어(GPU) 구매 주문을 취소하고, 드물게는 구매 계정을 닫는 것으로 알려졌다. 해당 보도는 Epic Games의 Tim Sweeney도 이 관행의 피해자라고 전했다. 기사의 출처는 r/LocalLLaMA 커뮤니티에 올라온 게시글이며, 원문은 Wccftech 기사다. 기사 제목은 이 관행이 '알려졌다(allegedly)'는 형태로 전해지고 있음을 명시한다. 기사 본문 자료에는 주문 취소 건수, 계정 폐쇄 기준, Amazon의 공식 입장 등 구체적인 수치나 설명이 포함되어 있지 않아 세부 내용은 확인할 수 없다.

LLM부터 MCP까지 왜 필요한지로 이해하는 AI 리터러시

기사는 클로드코드와 코덱스 같은 코딩 에이전트부터 에이전트, 워크플로우, 스킬, MCP까지 늘어나는 AI 개념을 개별 용어가 아니라 업무에서 무엇이 부족해 다음 개념이 필요해지는지의 순서로 재구성한다. 새로운 개념을 안다고 AI를 더 잘 쓰게 되지는 않는다는 문제의식에서 출발한다. 기사는 개념을 세 흐름으로 나눈다. AI가 행동하는 흐름은 LLM에서 프롬프트, 스킬, 에이전트, 루프로 이어지며, 프롬프트는 목적·독자·참고 자료·형식을 구체적으로 제시하는 방법이고, 스킬은 지침과 절차, 스크립트를 재사용 가능한 단위로 묶는 방식이다. AI가 자료를 참고하는 흐름은 할루시네이션에서 RAG, 청킹·벡터화로 이어진다. 실제 업무 흐름은 AI와의 대화가 결과물이 되고 조직의 업무 방식이나 외부 시스템과 연결되는 과정이다. 기사는 OpenAI와 Anthropic의 설명을 인용해 에이전트가 모델과 지침, 도구의 결합으로 여러 번 실행하며 목표를 완성하는 구조라고 정리한다. 또한 Anthropic은 단순한 프롬프트로 해결되는 문제에는 단순한 방식을 쓰고, 부족한 경우에만 다단계 에이전트로 복잡성을 높이라고 권한다고 소개한다.

프롬프트, 스킬, 에이전트 중 어떤 방식이 업무에 맞는지 구분하는 기준을 세우는 데 이 개념 정리가 도움이 된다.

Anthropic, Claude에 특정 기존 게임 복제 금지 규칙 추가

Anthropic이 Claude 모델이 특정 기존 비디오 게임을 재현하지 못하도록 하는 새 시스템 프롬프트를 도입했다. 이 규칙은 AI를 활용한 게임 포팅과 복제 흐름을 크게 막지는 못할 것으로 보인다는 것이 Ars Technica의 평가다. 사용자 chasm이 10월 27일 전후 Claude Code 프롬프트에 새 규칙이 추가된 것을 처음 확인했다. 해당 규칙은 'tengu_heron_brook'라는 이름의 json 파일에 담겨 있으며, 사용자가 직접 설계하거나 보유한 에셋으로 만든 독창적 게임과 장르 게임은 만들 수 있지만, 이름을 바꾸거나 독창적이라고 부르더라도 특정 기존 게임의 재현은 만들지 말라는 내용이다. XDA는 이 규칙이 10월 30일 공개된 Claude Code 바이너리 2.1.314 버전에 포함된 것을 독자적으로 확인했다. XDA는 또한 'tengu_heron_brook' 규칙이 이전 버전에서는 다른 용도로 쓰였고, Claude Opus 5.5 모델은 시스템 프롬프트 번들 안에서 게임 재현을 제한하는 별도의 독립 지침을 가진 것으로 보인다고 보도했다.

Claude Code 2.1.314 바이너리에 포함된 'tengu_heron_brook' 규칙은 특정 기존 게임의 재현을 금지하므로, 게임 복제 목적의 프롬프트를 사용하는 개발 워크플로에서는 이 제한을 고려해야 한다.

Crawl4AI로 웹 콘텐츠를 준비해 Amazon Bedrock Knowledge Bases에 연결하는 방법

Amazon Bedrock Web Crawler로 처리하기 어려운 웹 소스는 오픈소스 Python 크롤러 Crawl4AI로 Markdown과 메타데이터 사이드카를 미리 만들어 Amazon S3에 올리고, 그 S3 데이터 소스를 Knowledge Base가 수집하는 방식으로 처리할 수 있다. 본문 영역 추출, 보일러플레이트 제거, 사용자 정의 메타데이터 부착이 필요한 경우에 적합하다. Amazon Bedrock Web Crawler는 시드 URL이나 사이트맵, 범위와 속도 제한을 설정하면 예약 동기화로 페이지 변경을 반영하고 JavaScript로 로드되는 콘텐츠도 기다릴 수 있다. robots.txt를 존중하며, 첫 전체 크롤 이후 각 동기화는 추가·수정·삭제된 콘텐츠만 가져온다. Crawl4AI 경로는 DefaultMarkdownGenerator와 pruning 콘텐츠 필터로 내비게이션 등 보일러플레이트를 줄이면서 제목, 목록, 표를 보존하고, 선택적 CSS 셀렉터로 일치하는 페이지 영역만 추출한다. 깊이와 페이지 수 상한, URL 패턴으로 너비 우선 탐색 범위를 제한할 수 있으며, 각 문서에 소스 URL, 크롤 시각, 콘텐츠 유형 등 메타데이터를 붙여 검색 결과를 필터링할 수 있다. 기사는 pruning이 휴리스틱 방식이므로 대상 사이트의 대표 출력을 직접 검토해야 한다고 명시한다. 또한 이 방식은 추론 시점의 실시간 웹 접근(예: Amazon Nova의 Web Grounding)이 아니라 알려진 웹 자산의 배치 수집이라고 구분한다. 기본 샘플은 Fargate 작업을 퍼블릭 서브넷에서 인터넷 게이트웨이를 통해 실행하며, 준비 단계 이후의 파싱, 청킹, 임베딩, 인덱싱, 검색은 Amazon Bedrock Knowledge Bases가 담당한다.

Crawl4AI의 pruning 콘텐츠 필터와 CSS 셀렉터, Amazon S3 데이터 소스 연결을 활용하면 Amazon Bedrock Web Crawler로 얻기 어려운 본문 중심 Markdown과 메타데이터 필터링 가능한 문서를 Knowledge Base에 넣을 수 있다.

Amazon SageMaker AI에서 지식 증류로 효율적인 쇼핑 에이전트 만들기

AWS Machine Learning Blog는 프런티어 모델을 교사로 삼아 작은 학생 모델을 미세 조정하는 시퀀스 수준 지식 증류(SeqKD)를 Amazon SageMaker AI에서 적용하는 방법을 소개했다. 에이전트 작업이 여러 번의 모델 호출로 이뤄져 비용이 누적되는 문제를 줄이려는 시도다. 기사는 쇼핑 어시스턴트 예시로 문제를 설명한다. 에이전트는 검색, 결과 확인, 조건 검증, 추천 결정을 반복하는 루프로 동작하며, 작업 한 건마다 프런티어 모델 호출이 여러 번 발생한다. SeqKD는 교사 모델이 생성한 텍스트만으로 학생 모델을 지도 미세 조정(SFT)하며, 교사의 로짓이나 강화학습 인프라가 필요 없어 API로만 접근 가능한 폐쇄형 교사에도 쓸 수 있다고 설명한다. 에이전트의 경우 학습 대상은 단일 답변이 아니라 추론, 도구 호출, 관찰 결과가 이어진 궤적 전체다. 기사는 SeqKD 학습 과정으로 교사가 고품질 궤적을 생성하고, 과제를 해결한 궤적만 남겨 SFT용으로 인코딩한 뒤, 서버리스 인프라에서 학습하고, 보류된 벤치마크로 학생을 평가하는 흐름을 다룬다고 밝힌다. 기사는 SeqKD가 입력은 있으나 고품질 정답 출력이 없는 경우에 맞는다고 설명한다. 다만 교사 분포 전체를 맞추는 것은 불가능하므로 교사가 실제로 생성한 샘플로 이를 근사한다고 명시한다.

교사 모델의 텍스트 출력과 SageMaker AI의 지도 미세 조정만으로 에이전트 궤적을 학습시킬 수 있어, 작업당 프런티어 모델 호출 비용을 줄이려는 개발자에게 실무적인 대안이 된다.

Amazon Nova Multimodal Embeddings와 Amazon Bedrock AgentCore 기반 항공우주 부품 대체 평가 멀티 에이전트 어시스턴트

AWS 블로그는 Amazon Bedrock AgentCore, Amazon Nova Multimodal Embeddings, Strands Agents SDK로 항공우주 부품 대체 평가의 수작업 교차 검토를 줄이는 멀티 에이전트 엔지니어링 어시스턴트를 소개했다. 엔지니어가 최종 결정을 내리고 시스템은 근거를 모아 검토용 문서 초안만 작성한다는 점이 핵심이다. 이 시스템은 플래너가 질의를 Catalog, Evaluation, Knowledge 세 전문 에이전트에 배분하고, 두 개 이상의 에이전트가 참여했을 때만 슈퍼바이저가 결과를 종합하는 구조다. 적합성 판정은 Python으로 작성한 결정론적 허용오차 규칙이 담당해 같은 입력에 같은 pass/flag 결과가 나오도록 했다. 데이터시트, ICD, 성능 차트는 Nova Multimodal Embeddings로 임베딩해 텍스트와 시각 정보를 같은 의미 공간에 두며, 차트 이미지를 질의로 올리는 경우에는 Amazon S3 Vectors 인덱스를 직접 호출한다. 플래너는 Claude Haiku 5.5, 전문 에이전트는 Claude Sonnet 5.5, 슈퍼바이저는 Claude Opus 5.5를 사용한다고 명시됐다. 각 평가는 AS9100 8.4 및 8.5.6 조항에 맞춘 감사 기록을 남긴다. 기사는 시스템이 대체 부품을 추천하거나 승인하지 않는다고 분명히 밝힌다. 이전 게시물에서 다룬 검색 기능을 기반으로 한 이 글은 검색 이후의 근거 조합과 문서화 흐름에 초점을 맞춘다.

Nova Multimodal Embeddings로 텍스트와 차트 이미지를 함께 검색하고, S3 Vectors 인덱스를 image-as-query 경로에 직접 연결하는 구성은 기술 문서 기반 RAG를 구현하려는 개발자가 참고할 수 있는 구체적인 설계 사례다.

에이전트형 분석의 인사이트 품질 과제: 응답 기업의 48%만 비즈니스 개선으로 이어져

보고서 조사 대상 기업들에서 분석 에이전트가 생성한 인사이트 중 평균 48%만 비즈니스 개선으로 이어졌으며, 1년 전 37%에서 올랐지만 여전히 절반을 넘는 인사이트가 실질 도움을 주지 못하고 있다. 잘못된 인사이트가 잘못된 조치를 촉발하면 평판이나 재무에 피해를 줄 수 있어 품질 개선이 중요해졌다. 기사는 인사이트 품질을 높이려는 기업들의 접근을 분석했다. 인사이트 리더로 분류된 소수 기업에서는 에이전트 인사이트의 70% 이상이 비즈니스 개선 조치로 이어졌고, 규범적(prescriptive) 인사이트에서 품질 격차가 특히 컸다. 품질이 낮은 원인으로는 비즈니스 맥락 부족(응답 임원의 55%)과 파편화되거나 접근이 어려운 데이터(45%)가 꼽혔다. 또한 응답 기업의 52%는 에이전트가 생성하는 인사이트가 너무 많아 제대로 평가하고 조치하기 어렵다고 답했고, 전체 인사이트를 평가할 수 있는 곳은 24%에 그쳤다. 기업들은 AI 및 데이터 거버넌스 강화(60%)와 데이터 아키텍처에 시맨틱 레이어 추가(45%)를 우선순위로 삼고 있다. 기사에 인용된 전문가들은 고성능 에이전트를 위해 시맨틱 레이어가 핵심이라는 데 동의했다.

분석 에이전트 도입 시 인사이트 품질 지표로 조치 연계율(현재 평균 48%)을 추적하고, 비즈니스 맥락과 데이터 접근성을 보강하는 시맨틱 레이어와 거버넌스 체계를 먼저 점검할 필요가 있다.

Qwen 팀 공식 입장 발표: Qwen 4.0·5.0도 오픈소스로 계속 공개

Qwen 팀 책임자 Liu Dayi(Heng)가 향후 Qwen 4.0과 5.0도 오픈소스로 계속 공개할 것이라고 밝혔다. Qwen4가 마지막 오픈 웨이트 시리즈가 되고 이후 모델은 API로만 제공된다는 최근 소문을 부정하는 입장이다. 기사에 따르면 Liu는 AI의 가치가 소수에게만 속해서는 안 되며 전 세계 사용자가 접근하고 사용하며 만들어 갈 수 있는 기반 역량이 되어야 한다고 말했다. 이를 통해 더 많은 사람이 AI를 감당하고 효과적으로 활용하며 AI 제작에 참여하도록 하겠다는 취지다. 기사는 현재 Qwen 시리즈의 누적 전 세계 다운로드가 30억 회를 넘었고, 460개 이상의 오픈소스 모델이 공개되었으며, 30만 개 이상의 파생 모델이 있다고 전했다. 또한 Qwen이 세계 최고 위치를 차지하고 있다고 덧붙였다.

Qwen 4.0과 5.0이 오픈 웨이트로 공개된다면 로컬 실행과 파인튜닝을 계획하는 개발자는 특정 API 의존 없이 모델을 직접 내려받아 사용할 수 있다.

Tutor Intelligence가 공장·창고에 로봇을 배치하고 사람 작업자(튜터)의 작업을 학습 데이터로 바꾸는 방식

Tutor Intelligence의 CEO Josh Gruenstein은 실제 공장과 창고에서 일할 로봇을 만드는 일을 AI, 하드웨어, 제조, 실제 작업을 아우르는 시스템 문제로 본다고 말했다. 회사는 로봇을 실제 기업에 배치하고, 필요할 때 사람 튜터가 개입하며, 그 작업을 로봇을 더 유능하게 만드는 학습 데이터로 전환하는 접근을 취하고 있다. a16z의 General Partner Martin Casado, Raghu Raghuram과 나눈 대담에서 Gruenstein은 Tutor의 100대 규모 데이터 팩토리와 시간당 약 16달러에서 시작하는 로봇 가격을 언급했다. 또한 공간 추론(spatial reasoning)의 발전과, 유연한 로봇 노동이 미국 제조업과 물리적 경제에 어떤 의미를 가질 수 있는지도 논의되었다.

Tutor의 100대 데이터 팩토리와 튜터 개입을 통한 학습 데이터 수집 구조는 로봇 학습 데이터를 현장 운영에서 확보하는 방식의 실제 사례로 참고할 만하다.

Living Brain: 에이전틱 AI를 위한 상호운용 가능한 메모리 레이어

Living Brain은 에이전틱 AI를 위한 상호운용성과 효율성을 갖춘 메모리 레이어로 소개된 제품이다. Product Hunt의 Artificial Intelligence 카테고리에 등록되었다.

Realtime-Bench, 실시간 상호작용 과제에서 최신 LLM 성능 평가

Realtime-Bench는 지연 시간에 따라 성공 여부가 갈리는 실시간 게임·웹 과제 50개로 범용 AI 시스템을 평가하는 벤치마크다. 기사 기준 가장 높은 성공률은 벽시계 시간 조건에서 GPT-6 Astra(high)의 36%로, 실시간 과제에서 LLM의 한계가 아직 크다는 것을 보여준다. 벤치마크는 웹 과제 30개(여행, 전자상거래, 서비스, 보안 4개 범주)와 게임 과제 20개(아케이드, 퍼즐, 전략, 시뮬레이션)로 구성되며, University of Texas at Austin, Ohio State University, University of Illinois at Urbana-Champaign, NVIDIA, Northwestern University, Steadyworks 연구진이 만들었다. 세 가지 능력을 측정한다. 시간 상태 인식(RT-Perceive), 남은 시간에 따라 추론 길이와 깊이를 조절하는 적응형 숙고(RT-Deliberate), 상황에 맞게 행동 시점을 고르는 시간 인식 행동 선택(RT-Act)이다. 조건은 실제 지연을 반영하는 벽시계(Wall clock), 임의로 멈출 수 있는 일시정지 시계(Paused clock), 생성된 토큰 수에 따라 환경이 진행되는 토큰 시계(Token clock) 세 가지다. OpenAI, Anthropic, Google, Jev, DeepSeek(V4.1), Moonshot AI(Kimi-K3) 모델이 테스트되었다. 벽시계 조건에서 최고 성적은 GPT-6 Astra(high)의 36%였고, 일시정지 시계에서는 고추론 모델이 70~80%에 가까운 성공률을 보였다. 기사는 이 차이를 들어 지연이 성능을 크게 깎는다는 점을 강조한다.

벽시계 조건에서 GPT-6 Astra(high)가 36%에 그쳤으므로, 실시간 응답이 필요한 게임 에이전트나 온라인 경매 자동화에는 현재 LLM을 그대로 쓰기 어렵다는 점을 Realtime-Bench 수치로 확인할 수 있다.

미국 인구조사국 BTOS 조사로 본 기업 AI 사용률 추이와 질문 문구 변경 문제

Simon Willison은 Apollo Global Management가 2025년 9월 공개한 미국 기업 AI 도입률 차트를 최신 U.S. Census Bureau 데이터(2026년 10월 22일 발표)로 갱신했다. 질문 문구가 2025년 11월 17일 바뀌어 시계열이 직접 비교되지 않는다는 점이 핵심이다. Census Bureau는 2주마다 Business Trends and Outlook Survey(BTOS)를 실시하며, 약 120만 개 기업 중 20만 개 기업을 대상으로 한다. 개별 기업은 12주마다 한 번씩 응답하도록 패널이 순환한다. Willison은 발표된 Employment size class XLSX 파일을 사용해 직원 수 규모별 추이를 차트로 그렸고, 여섯 차례 조사의 이동 평균을 적용했다. 2025년 9월 250명 이상 대기업은 '재화나 서비스 생산'에 AI를 쓴다고 답한 비율이 약 12%였다. 질문이 '어떤 업무 기능에서든'으로 넓어진 뒤 2026년 2월에는 약 30%, 2026년 10월에는 약 40%로 올랐다. 질문 문구는 2025년 11월 17일 이후 '재화나 서비스 생산'에서 범위가 넓어졌고, 차트에는 이 구간이 'Series not comparable'로 표시되어 있다. 기사는 차트 공백 기간에 2025년 셧다운과 넓어진 질문에 대한 여섯 번의 관측을 기다린 시간이 포함된다고 밝히며, 조사 불확실성은 차트에 표시하지 않았다고 적었다. 기사는 또한 Executive Order 14434('Super Intelligence' 행정명령)의 영향으로 Census Bureau 측 문제가 있었다고 언급했다.

BTOS의 질문 문구가 바뀌어 2025년 이전과 이후 수치를 단순 연결하면 안 되며, 기업 AI 도입률을 분석하는 데이터 파이프라인은 'Employment size class' XLSX 파일의 조사 시점과 문구 버전을 함께 기록해야 한다.

AI 코딩 에이전트 비용을 토큰 대신 병합된 풀 리퀘스트 단위로 측정해야 한다는 주장

AI 코딩 에이전트는 계획·코드 생성·테스트·재시도를 반복하며 단일 작업에 기본 채팅 프롬프트보다 10~50배 많은 토큰을 쓸 수 있어 토큰당 과금 구조에서 비용이 급증한다. 기사는 토큰 사용량 대신 검토를 통과해 병합된 풀 리퀘스트 1건당 비용을 핵심 지표로 삼아야 한다고 주장한다. 기사는 Uber가 Claude Code 사용을 확대한 뒤 2026년 AI 예산 전체를 4월까지 소진했다고 보도됐다고 전하고, GitHub Copilot이 정액제에서 종량제 크레딧으로 바뀐 사례와 Gartner가 2028년 AI 코딩 토큰 비용이 개발자 평균 연봉을 넘어설 것으로 예측했다는 내용을 함께 든다. 대안으로 제시되는 방식은 고성능 모델은 어려운 계획과 새로운 추론에만 쓰고, 일상적인 코드 생성·테스트 작성·반복 리팩터링은 직접 운영하는 오픈웨이트 모델로 라우팅하는 것이다. HPE는 150여 개 내부 애플리케이션의 일상 워크로드를 온프레미스 오픈웨이트 모델로 옮겨 토큰 비용을 30~50% 낮췄다고 기사에 소개된다. 기사는 소수의 헤비 사용자가 대부분의 소비를 만든다는 점도 짚는다. 상위 5% 사용자가 소비의 대부분을 차지하고, 같은 라이선스에서 가장 많이 쓰는 사용자는 가장 적게 쓰는 사용자의 약 450배를 소비했다고 한다. 또 오픈웨이트 모델이 일부 소프트웨어 엔지니어링 벤치마크에서 최상위 모델에 근접한다는 점은 인정하면서도, 그것이 모든 저장소와 워크플로에서 동등함을 뜻하지 않으므로 실제 코드와 테스트로 평가한 뒤 운영 작업에 배정해야 한다고 단서를 단다.

HPE Private Cloud AI에서 일상 워크로드를 온프레미스 오픈웨이트 모델로 라우팅해 토큰 비용을 30~50% 줄였다는 사례처럼, 비용 기준을 개발자당 비용과 병합된 풀 리퀘스트당 비용으로 잡고 두 지표가 사용량 증가와 함께 개선되는지 먼저 측정하는 것이 실무적 출발점이다.

중국 경제의 돈 벌기 어려움과 원자에서 비트로의 구조 변화

ChinAI 뉴스레터 380호는 중국 블로거 budongjing이 쓴 「왜 돈 벌기가 점점 어려워지는가」라는 글을 번역해 소개한다. 해당 글은 부동산, 인터넷, 대외무역이라는 과거의 부 창출 엔진이 둔화되며 '제로섬' 경쟁 시대로 들어섰다고 분석한다. 글은 중국 경제의 체감 상태를 '돈 벌기가 점점 어려워진다'는 한 문장으로 요약하고, 과거 20년과 달리 이제는 용기와 반복적 노력만으로는 기회를 잡기 어렵다고 지적한다. 기사는 이런 정서를 두고 '원자를 배열하는 경제'에서 '비트를 배열하는 경제'로의 구조 전환에서 비롯됐다고 해석하며, 이 틀은 Emad Mostaque의 저서 The Last Economy의 관점을 상당 부분 따른다. 글은 AI가 2027년 말까지 거의 모든 디지털 작업을 수행할 충격으로 꼽았지만, 평범한 사람들을 위한 일관된 해법은 제시하지 않는다고 ChinAI는 평가했다. 둘째 문단에서 ChinAI는 중국의 성장 둔화를 짚는 외부 자료를 함께 제시한다. Rhodium Group의 Logan Wright는 지난 5년간 미국이 중국을 앞질렀다고 언급했고, Mary Gallagher는 중국 청년 실업률이 20%를 넘었으며 농촌 청년은 이 수치에서 과소 집계되었을 것이라고 지적했다.

기사에 인용된 '청년 실업률 20% 초과'와 '커넥션이 노력보다 중요해진다'는 진단은 중국 시장의 경쟁 환경과 채용·사업 조건을 읽는 참고 자료가 된다.