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OpenAI는 Ironclad와 복잡한 계약 업무를 학습·평가하는 연구를 진행했으며, GPT‑6 Astra는 연구 평가에서 GPT‑5.6 Sol보다 평균 점수가 32% 높고 시도당 추정 소요 시간은 48% 짧았다.

Google Earth AI의 Population Dynamics Foundation Model(PDFM)은 월별로 갱신되는 지역 임베딩을 기존 역학 모델에 결합해, 5개 공중보건 사례에서 데이터 공백·보고 지연·지리적 경계에 따른 한계를 보완할 가능성을 보였다.

맨체스터대학교 연구팀은 NVIDIA Earth 2를 대기오염 모델링에 적용해 영국 전역의 모델을 이틀 만에 학습했으며, DGX Spark에서의 실행과 정책·의료 활용 및 글로벌 공개 확장을 추진하고 있다.

César de la Fuente의 연구실은 자체 AI 모델로 항균 후보 분자의 초기 탐색을 가속하고, ChatGPT와 Codex로 학제 간 연구를 지원하되 예측의 실험 검증과 정보의 정확성 확인을 필수로 본다.

MIT EQuS의 Beatriz Yankelevich는 Codex에 연결한 GPT‑5.6 Sol로 초전도 큐비트의 일상적 측정을 자동화해 연구 설계와 분석에 집중했지만, 약하거나 잡음이 많은 신호에서는 숙련 연구자의 지도가 여전히 필요했다.

$How a reasoning model cracked an 80-year-old math problem — the OpenAI Podcast Ep. 20$

OpenAI Podcast Ep. 20은 추론 모델이 80년 된 에르되시의 단위거리 추측을 반박한 사례를 통해, AI가 경시대회 풀이를 넘어 실제 수학 연구의 돌파구를 만들 수 있음을 보여준다.