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NVIDIA는 CES 2026에서 DGX Spark와 Reachy Mini를 활용해 오픈 모델, 에이전트 프레임워크, 음성·비전·로봇 제어를 결합한 개인형 물리 에이전트 구현 과정을 소개했다.
OpenAI는 GPT 5.2를 전문 지식 업무에 가장 강한 모델 시리즈로 소개하며, GPT 5.2 Thinking이 벤치마크·장문 추론·코딩·비전·도구 사용에서 이전 모델 대비 큰 성능 향상을 보였다고 설명한다.
허깅페이스와 구글 클라우드는 기업이 개방형 모델로 자체 AI를 더 빠르고 안전하게 구축·배포할 수 있도록 서비스 통합, 전송 인프라, 가속기 지원, 보안을 아우르는 전략적 협력을 확대한다.
헨릭 워델린은 AI 에이전트 시대에도 오래가는 사업의 출발점은 유행 기술이 아니라 특정 고객을 깊이 이해하고 창업자 자신과 맞는 고객을 섬기는 데 있다고 말한다.
Apriel H1은 기존 150억 매개변수 추론 모델의 주의층을 단계적으로 맘바층으로 교체하면서, 일반 사전학습 데이터가 아니라 교사가 생성한 고품질 추론 궤적을 증류해 추론 품질을 거의 유지하고 처리량을 최대 2.1배 높인 하이브리드 모델이다.
AWS와 OpenAI는 향후 7년에 걸쳐 380억 달러 규모의 전략적 파트너십을 맺고, OpenAI의 핵심 인공지능 서비스와 차세대 모델을 위한 대규모 컴퓨팅 인프라를 즉시 구축·확대한다.
FFASR 리더보드는 실제 공간의 잔향·소음·마이크 거리로 발생하는 원거리 음성인식 성능 저하를 14개 시뮬레이션 공간과 실측 검증, 정확도·속도 지표를 통해 공개적으로 비교하는 벤치마크다.
huggingface hub v1.0은 모델·데이터셋·스페이스를 공유하는 단순한 Git 보조 도구에서 출발해, 5년 동안 개방형 머신러닝 생태계의 공통 기반으로 성장한 라이브러리의 성숙과 차세대 전환을 담은 릴리스다.
Google Quantum AI는 Willow 양자칩에서 OTOC를 측정하는 ‘Quantum Echoes’ 알고리즘을 실험해, 고전 슈퍼컴퓨터로 검증 가능한 결과를 내면서도 계산 비용 격차가 큰 양자 우위를 보였다고 설명한다.
오픈AI는 영국 법무부의 챗지피티 엔터프라이즈 도입과 영국 내 데이터 저장 옵션을 통해 공공 부문의 인공지능 활용과 영국의 주권형 인공지능 역량 확대를 지원한다.
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.
OpenAI와 NVIDIA가 차세대 AI 인프라를 위해 최소 10기가와트 규모의 NVIDIA 시스템을 배치하는 전략적 파트너십 의향서를 발표했다.
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.
이 글은 NVIDIA Isaac GR00T N1.5를 저가형 오픈소스 LeRobot SO 101 로봇팔에 맞게 후학습하고, 데이터 준비부터 평가·실물 배포까지 진행하는 절차를 단계별로 설명한다.
Modal Notebooks는 몇 초 만에 시작되는 GPU 지원 Python 커널과 실시간 협업 기능을 통해 ML 연구와 실험의 초기 설정·비용·공유 문제를 줄이려는 클라우드 노트북 환경이다.
TNG는 머리말과 꼬리말을 의도적으로 생략하던 olmOCR를 8,000개 문서로 미세조정해, 문서의 논리적 읽기 순서를 유지하면서 업무상 중요한 주변 정보까지 충실하게 추출하는 OCR 모델로 개선했다.
오픈AI는 높은 추론·도구 사용 성능과 효율적인 로컬 실행을 결합한 아파치 2.0 기반 오픈 웨이트 모델 gpt oss 120b와 gpt oss 20b를 공개했다.
NVIDIA의 개방형 딥리서치 에이전트 AI Q는 두 Llama 계열 모델과 검색·오케스트레이션 도구를 결합해 2025년 8월 DeepResearch Bench의 ‘LLM with Search’ 부문에서 종합 40.52점을 기록했다.
Hugging Face AI Sheets는 스프레드시트형 인터페이스에서 프롬프트와 공개 AI 모델을 활용해 데이터셋을 만들고, 변환하고, 보강하고, 평가할 수 있게 해주는 오픈소스 노코드 도구다.
OpenAI는 노르웨이 나르비크에 재생에너지 기반의 대규모 AI 데이터센터를 조성해 유럽의 컴퓨팅 역량과 지역 AI 생태계를 확대하는 ‘스타게이트 노르웨이’ 계획을 발표했다.
트래키오는 로컬 대시보드, 허깅페이스 스페이스 공유, 기존 wandb 호환 API를 결합한 무료 오픈소스 실험 추적 파이썬 라이브러리다.
CUDA 커널 개발 지식을 에이전트 스킬로 구조화해 Claude와 Codex가 실제 diffusers·transformers 대상의 커널, PyTorch 바인딩, 빌드 구성, 벤치마크까지 완성하도록 한 사례다.
멀티모달 학습의 GPU 유휴 시간과 과도한 패딩을 줄이기 위해, 데이터셋 분석부터 토큰·이미지 제약을 함께 고려하는 균형 잡힌 배낭식 배치 구성까지 단계적으로 개선한 사례다.
