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Google Research는 Empirical Research Assistance(ERA)를 역학 예측, 우주론 문제, 위성 기반 CO2 추정, 신경회로 해석에 적용하며 AI 보조 과학의 실제 가능성을 보여주고 있다.
Link는 AI 에이전트가 사용자의 승인 아래 일회용 카드나 Shared Payment Token으로 온라인 구매를 수행할 수 있도록 에이전트용 지갑과 Issuing 인프라를 제공한다고 발표했다.
AI는 사이버 방어를 강화하는 동시에 공격자의 역량도 키우고 있어, OpenAI는 민주적 접근과 정부·산업 협력을 중심으로 한 5대 사이버보안 실행 계획을 제시했다.
AE Studio는 Modal 위에서 Lean 기반 정리 증명 강화학습 워크플로를 구축해, ES와 GRPO를 비교하고 병렬 GPU 추론·격리된 CPU 검증·경량 오케스트레이션을 조합한 실험 인프라의 속도와 비용 효율을 보여준다.
OpenAI는 Stargate를 통해 급증하는 AI 수요에 대응할 대규모 컴퓨트 인프라를 파트너·지역사회와 함께 구축하고, 그 혜택을 더 넓게 확산하겠다고 설명한다.
스탠퍼드 HAI는 2025년 Seed Research Grant로 29개 연구팀에 총 217만 달러를 지원하며, 사회과학용 LLM 신뢰성, 에티오피아 소아 폐렴 조기경보, 과학 시뮬레이션 코드 생성 등 인간 중심 AI 연구를 뒷받침한다.
딥인프라가 허깅페이스 추론 제공자로 합류해, 사용자는 허깅페이스 토큰과 기존 SDK·에이전트 도구를 통해 다양한 오픈 가중치 언어 모델을 서버리스 방식으로 호출할 수 있게 됐다.
Stripe는 Sessions 2026에서 결제, 사기 방지, 수익화, 세금·데이터, 자금 관리 전반에 걸친 288개 제품·기능을 발표하며 AI 에이전트 시대의 상거래 인프라를 확장했다.
원문은 AI 에이전트와 코딩 자동화가 Apple의 소프트웨어 해자와 일반 SaaS의 제품 중심 방어력을 약화시키며, 향후 18개월 안에 새로운 해자를 구축해야 한다고 주장합니다.
AI 모델 학습은 기존 범용 클라우드의 “자원 분할” 방식과 반대로 대규모 GPU를 하나의 거대한 작업처럼 묶어야 했고, 그 틈에서 네오클라우드라는 GPU 중심 인프라 계층이 등장했습니다.
Stripe의 Emily Glassberg Sands는 인터넷 경제의 주체가 인간에서 AI 에이전트와 소프트웨어로 확장되면서 결제, 과금, 사기 탐지, 신원 인프라가 거래 순간이 아니라 고객 생애주기 전체를 다루도록 바뀌고 있다고 설명한다.
AI 에이전트 시대에는 매주 바뀌는 프레임워크보다 오래 남는 기본 원리, 평가 체계, 도구 설계, 안전한 실행 환경을 고르는 능력이 더 중요하다.
OpenAI는 GPT‑5.1 이후 모델이 ‘고블린’과 ‘그렘린’ 같은 생물 은유를 과도하게 쓰게 된 원인을 추적해, ‘Nerdy’ 성격 학습 보상이 특정 말버릇을 강화하고 다른 맥락으로 전이된 사례로 설명했다.
이 글은 직장에서 AI를 막연히 두려워하거나 미루지 않고, 90일 동안 업무 분류·실험·인간 고유 역량 강화·커리어 재설계를 단계적으로 실행하는 실용적 가이드를 제시한다.
OpenAI와 AWS는 기업 내부에서 실제 업무를 수행하는 클라우드 기반 에이전트를 더 쉽게 만들기 위해 Bedrock Managed Agents를 공동 개발하며, 모델·런타임·보안·권한·상태 관리의 통합이 AI 활용의 다음 경쟁 축이 될 것이라고 설명했다.
Firecrawl은 로컬 문서를 업로드해 웹 페이지처럼 정리된 마크다운, 요약, 구조화 JSON을 받을 수 있는 새 API /parse를 출시했다.
OpenAI와 AWS는 전략적 파트너십을 확대해 OpenAI 모델, Codex, Bedrock Managed Agents를 AWS 환경에서 제한적 프리뷰로 제공하며, 기업이 기존 보안·거버넌스·조달 체계 안에서 AI를 개발·운영하도록 지원한다.
OpenAI는 ChatGPT가 폭력 조장, 실제 위해 계획, 자해 위험 등 고위험 상황에 악용되지 않도록 모델 훈련, 자동 탐지, 인간 검토, 계정 제재, 긴급 지원·신고 절차를 결합해 운영한다고 설명한다.
AI GPU 전력 공급의 병목은 랙이나 보드가 아니라 GPU 다이 직전의 “마지막 1cm”에 있으며, 이 구간을 둘러싼 기업들의 수익화 방식이 서로 다르게 갈라지고 있다.
AI 에이전트의 추론·표현을 형성하는 학습 데이터, 내부 지식을 제공하는 RAG, 현재 공개 정보를 가져오는 실시간 웹 데이터는 서로 다른 한계를 보완하는 세 가지 데이터 계층이다.
Choco는 OpenAI API를 기반으로 이메일·문자·음성·이미지 등 다양한 주문 입력을 구조화된 ERP 주문으로 자동 변환하며, 글로벌 식품 유통망의 수작업 병목을 줄이고 상시 운영 체계를 구축하고 있다.
Bright Data의 대안으로 Firecrawl은 AI용 통합 검색·수집, ScrapingBee는 간단한 Google Search 연동, Apify는 사이트별 Actors, Scrape.do는 성공 요청만 과금하는 저비용 수집에 초점을 맞춘다.
이 글은 OpenAI Privacy Filter의 긴 문맥 PII 탐지 기능을 활용해 문서 탐색기, 이미지 익명화 도구, 자동 비식별 붙여넣기 앱을 gradio.Server 기반으로 구현한 과정을 설명한다.
오픈AI와 마이크로소프트는 클라우드·지식재산·수익 배분 조건을 단순화하고 양사의 자율성과 장기적 예측 가능성을 높이는 방향으로 파트너십 계약을 개정했다.
