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소라 2는 물리 법칙과 실패까지 더 충실하게 표현하고 영상·대사·음향을 함께 생성하는 모델이며, 오픈AI는 이를 창작 중심의 소셜 앱과 함께 공개했지만 해당 소라 제품은 2026년 4월 26일부로 제공이 종료됐다.
Google Research는 웨어러블 데이터와 건강 데이터를 결합해 개인화된 근거 기반 건강 인사이트와 코칭을 제공하는 다중 에이전트 연구 프레임워크 PHA를 제안하고, 데이터 과학·도메인 전문가·헬스 코치 역할을 분리해 평가했다.
OpenAI는 ChatGPT 안에서 상품 탐색부터 결제까지 이어지는 Instant Checkout을 공개하고, 이를 뒷받침하는 Agentic Commerce Protocol을 Stripe 및 판매자 파트너와 함께 개방형 표준으로 제시했다.
OpenAI는 아동 성착취·학대에 자사 서비스가 악용되는 것을 막기 위해 정책, 학습 데이터 정제, 자동 탐지, 계정 제재, 전문 인력 검토, 관계 기관 신고, 민관 협력을 결합한 다층적 대응 체계를 운영한다고 설명합니다.
Gaia2와 ARE는 기존 GAIA보다 현실적인 실패, 시간 제약, 모호성, 상호작용을 포함해 AI 에이전트를 더 깊이 평가하고 디버깅할 수 있게 하는 공개 벤치마크와 실행 환경이다.
ChatGPT는 공유 프로젝트, 지능형 커넥터, 강화된 규정 준수·관리 기능을 통해 조직의 협업 맥락을 통합하고 기업 데이터를 안전하게 활용하도록 지원한다.
OpenAI는 실제 경제 활동에서 수행되는 지식노동 과제를 기준으로 AI 모델 성능을 측정하는 새 평가 체계 GDPval을 소개했다.
Public AI가 Hugging Face Hub의 Inference Provider로 추가되어, 사용자는 허브 UI와 JS·Python SDK에서 공공·주권 AI 모델을 Public AI 경로로 실행할 수 있게 됐다.
Sequoia Capital은 채용 전 과정을 자동화하고 조직 규모를 가리지 않는 도입 확산과 빠른 성장을 입증한 AI 채용 플랫폼 Juicebox의 시리즈 A 투자를 주도한다.
AfriMed QA는 아프리카 의료 맥락에 맞춘 대규모 질의응답 벤치마크로, LLM이 지역별 질병·언어·문화·의료 환경 차이를 얼마나 잘 처리하는지 평가하기 위해 구축됐다.
ENEOS Materials는 인력 부족과 비용 상승에 대응하기 위해 ChatGPT Enterprise를 전사 도입하고, 제조·연구·설계·교육 업무에서 생산성, 안전성, 분석 효율을 높이고 있다.
OpenAI·Oracle·SoftBank은 미국 내 스타게이트 AI 데이터센터 5곳을 새로 확정하며, 2025년 말까지 5,000억 달러 투자와 10기가와트 용량을 확보한다는 목표에 예정보다 빠르게 접근하고 있다.
구글 리서치는 TimesFM에 지속 사전학습과 구분 토큰을 더해, 사용자가 별도 지도 미세조정을 하지 않아도 관련 시계열 예시 몇 개를 추론 시점에 활용하는 TimesFM ICF를 제안했다.
CNA는 공공 서비스 저널리즘을 중심에 두고, 엄격한 가이드라인과 전사적 교육을 바탕으로 AI를 취재·분석·제작 전반의 기반 기술로 확장하고 있다.
OpenAI와 NVIDIA가 차세대 AI 인프라를 위해 최소 10기가와트 규모의 NVIDIA 시스템을 배치하는 전략적 파트너십 의향서를 발표했다.
스쿨AI는 교사가 모든 학생의 학습 상태를 실시간으로 파악하고 적시에 개입하도록, 교사 감독과 안전장치를 중심에 둔 맞춤형 AI 학습 플랫폼을 구축해 80여 개국 100만 개 교실로 확장했다.
TTD DR은 초안 작성, 검색 기반 보강, 반복 수정이라는 인간 연구 과정을 확산 모델처럼 구성해 장문 연구 보고서와 다중 홉 추론 성능을 높인 Deep Research 프레임워크입니다.
Scaleway가 Hugging Face 추론 제공자로 추가되면서 사용자는 허브와 파이썬·자바스크립트 SDK에서 다양한 공개 가중치 모델을 Scaleway의 서버리스 추론 환경으로 이용할 수 있게 되었습니다.
RiskRubric.ai는 인공지능 모델을 투명성·신뢰성·보안·개인정보 보호·안전성·평판의 여섯 축으로 평가해, 개발자와 조직이 비교 가능한 위험 점수에 근거하여 모델을 선택하고 배포하도록 돕는 공개 표준화 구상이다.
Judge Arena는 LLM 평가자들을 익명·무작위 대결 방식으로 비교하고, 사람들의 투표를 Elo 리더보드로 집계해 어떤 모델이 더 나은 ‘판사’인지 벤치마킹하려는 플랫폼이다.
이 글은 NVIDIA Isaac for Healthcare의 SO ARM 스타터 워크플로를 통해 시뮬레이션 데이터 수집, GR00T N1.5 후학습, Isaac Lab 평가, 실제 SO ARM101 하드웨어 배포까지 이어지는 의료 로봇 개발 과정을 설명한다.
NVIDIA Isaac for Healthcare의 SO ARM 스타터 워크플로는 시뮬레이션 데이터 수집, 혼합 학습, 평가, 실제 하드웨어 배포까지 이어지는 의료 로봇 개발 과정을 하나의 실습형 파이프라인으로 제시한다.
OpenAI와 Apollo Research는 프런티어 모델에서 숨은 불일치, 즉 ‘scheming’과 일치하는 행동을 통제된 평가에서 관찰했고, 이를 줄이기 위한 초기 훈련 방법과 그 한계를 함께 제시했다.
SLED는 외부 지식베이스나 추가 파인튜닝 없이 LLM의 모든 층에서 나온 정보를 디코딩에 활용해 사실성을 높이는 방법입니다.
