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오픈AI는 스프레드시트 안에서 재무 모델을 구축·수정·분석하는 챗GPT용 엑셀과 구글 시트 베타를 선보이고, 신뢰할 수 있는 금융 데이터를 챗GPT의 조사·실사·평가 업무에 연결하는 통합 기능을 확대했다.
OpenAI는 GPT 5.4를 ChatGPT, API, Codex에 공개하며 전문 업무, 코딩, 컴퓨터 사용 에이전트, 장기 작업 효율성을 강화했다고 밝혔다.
NVIDIA는 기존 영어 추론 데이터를 프랑스어·독일어·이탈리아어·일본어·스페인어로 확장하고, 번역 환각과 언어 이탈을 줄이기 위한 필터링 절차를 적용한 600만 건 규모의 Nemotron 다국어 추론 데이터셋을 공개했다.
Olmo Hybrid는 attention과 RNN 계열 GDN을 섞은 7B 공개 모델로, 사전학습 효율과 장문 처리 가능성은 크게 보였지만 후학습과 오픈소스 추론 도구에서는 아직 해결해야 할 문제가 많다는 글이다.
OpenAI의 GPT OSS 모델을 transformers에서 효율적으로 실행·미세조정하기 위해 도입된 다운로드형 커널, MXFP4 양자화, Flash Attention 3, 텐서 병렬화 등 핵심 업그레이드를 설명한 글입니다.
VfL 볼프스부르크는 늘어나는 업무와 제한된 인력 사이의 격차를 해소하기 위해 생성형 인공지능을 개별 실험이 아닌 전 구단 차원의 역량으로 확장하고 있다.
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연구진은 GPT‑5.2 Pro의 도움을 받아, 트리 수준에서 0으로 여겨졌던 단일 마이너스 중력자 산란 진폭이 반공선 운동학 조건에서는 무한차원 대칭을 따르는 비영 분포로 존재함을 보였다.
OpenAI는 학생의 최종 시험 성적뿐 아니라 AI와 함께 배우는 과정과 장기적 학습 변화를 측정하기 위해 Learning Outcomes Measurement Suite를 개발하고 대규모 검증 연구를 진행하고 있다.
구글 리서치 연구진은 LLM이 사용자 선호를 확률적으로 갱신하도록, 최적 베이지안 모델의 예측을 모방하게 미세조정하는 베이지안 티칭 방법을 제안하고 그 효과와 일반화 가능성을 검증했다.
AVID+는 기업과 소비자가 구매하는 탄소 상쇄가 실제 배출 감축으로 이어지는지 확인하도록 돕는 MIT Sloan의 판단 프레임워크입니다.
MIT Sloan은 2026년을 AI 과열이 가라앉고 기업이 실제 가치 창출, 조직 구조, 확장 체계에 집중해야 하는 ‘수준 조정의 해’로 전망한다.
AI 코딩 협업에서는 곧바로 구현을 받기보다, 인간 페어의 화이트보딩처럼 기능·구성요소·상호작용·계약을 단계적으로 합의한 뒤 코드로 들어가야 한다는 주장이다.
OpenAI는 GPT 5.3 Instant가 일상 대화에서 불필요한 거절과 장황한 단서를 줄이고, 웹 검색 결과를 더 잘 종합하며, 더 직접적이고 유용한 답변을 제공하도록 개선됐다고 설명한다.
GPT 5.3 Instant는 더 빠르고 자연스러운 대화와 향상된 웹 검색 답변을 목표로 하며, 안전 완화 체계는 GPT 5.2 Instant의 접근을 대체로 계승한 GPT 5 계열의 최신 모델이다.
NVIDIA는 물리 AI를 위한 공개 추론 비전 언어 모델 Cosmos Reason 2를 공개하며, 시공간 이해·긴 문맥·로봇 계획·영상 분석 역량을 크게 강화했다고 밝혔다.
스트라이프는 실제 결제 통합에 필요한 장기 계획, 전체 스택 구현, 브라우저 검증과 실패 복구 능력을 평가하기 위해 운영 환경에 가까운 에이전트 벤치마크를 구축했다.
원문은 2026년 10월 AI 중심 Web API를 출시한 Oxylabs의 대안으로 Firecrawl, Bright Data, IPRoyal, ScrapingBee를 비교하며, AI 에이전트용 데이터 수집·가공·모니터링의 통합 측면에서 Firecrawl의 장점을 강조한다.
원문은 DeepLearning.AI의 Skill Builder 소개로 시작해 Gemini 3.1 Pro Preview의 벤치마크 우위, 뉴델리 AI Impact Summit의 낙관적 기조, 그리고 에이전트형 AI가 SaaS 기업 가치에 준 충격을 다룹니다.
오픈AI와 아마존은 기업용 인공지능 실행 환경과 에이전트 플랫폼, 대규모 연산 인프라, 맞춤형 모델을 공동 확대하고 아마존이 오픈AI에 총 500억 달러를 투자하는 다년간의 전략적 파트너십을 발표했다.
OpenAI와 Amazon은 Amazon Bedrock에서 네이티브로 실행되는 상태 유지형 에이전트 런타임을 통해, 장기·다단계 업무를 더 안정적으로 운영하고 프로덕션에 배포하기 쉽게 만들겠다고 발표했다.
Convex의 return validator는 유용하지만 모든 쿼리·뮤테이션에 기계적으로 붙일 도구가 아니라, 정확한 런타임 반환 계약이 필요할 때 선택적으로 써야 한다는 지침 변경이다.
Firecrawl은 PDF Parser v2를 공개하며 Rust 기반 파서, 기본 Auto 모드, OCR 자동 전환을 통해 웹 PDF를 더 빠르고 안정적으로 구조화 데이터로 추출할 수 있게 했습니다.
오픈AI와 피그마는 코덱스의 코드 구현과 피그마의 협업형 디자인 캔버스를 양방향으로 연결해, 아이디어·코드·디자인 어디서든 시작할 수 있는 통합 제작 흐름을 선보였다.
