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벡터 검색은 에이전트 메모리의 한 부품일 뿐이며, 프로덕션 에이전트에는 작업별 데이터 계약·권한·출처·구조·관계를 함께 다루는 “지식 레이어”가 필요합니다.
스탠퍼드 HAI와 Google DeepMind는 조직 내 AI 활용이 팀워크와 협업을 어떻게 바꿀지 연구하기 위해 국제 공모전을 열었고, 우승팀은 성공적인 조정 과정을 학습하는 ‘대규모 조정 모델’을 제안했다.
Susam Pal은 Wander Console에 넣었던 via= 추천 출처 쿼리 문자열 기능이 URL을 깨뜨리고 웹의 referrer 통제와 사용자 의도를 우회한다는 이유로 제거했으며, 앞으로는 다른 사람의 URL을 그대로 로드하겠다고 결론낸다.
Google Research Science 팀은 책임 있고 포용적인 개방 과학 원칙 아래 오픈소스 도구, 공개 데이터셋, 글로벌 파트너십을 통해 유전체학·뇌과학·기후·보건·생물다양성 분야의 실제 연구 성과와 사회적 영향을 확장하고 있다고 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.
Firecrawl /search가 OpenRouter의 웹 검색 엔진으로 제공되며, 모델에 검색 결과 목록이 아니라 실제 웹페이지를 렌더링·정리한 마크다운 컨텍스트로 전달합니다.
ConvApparel은 의류 쇼핑 대화 데이터를 통해 LLM 기반 사용자 시뮬레이터가 실제 인간과 얼마나 다른지 측정하고, 특히 예상 밖으로 나쁜 대화 에이전트에 적응하는지를 검증하는 데이터셋과 평가 프레임워크입니다.
Stanford AI Playground는 Firecrawl의 Search와 Scrape를 이용해 매일 약 800개 웹 소스를 처리하며, 별도 스크래핑 인프라 없이 LLM 응답에 최신 웹 맥락을 보강한다.
구글 리서치는 The Check Up에서 개인 맞춤형 건강 관리, 임상의 협업, 개발자 생태계, 공중보건, 생명과학 연구 전반에 AI를 책임 있게 적용해 실제 의료 현장으로 옮기려는 최신 연구 성과를 소개했다.
Google Research와 협력 연구진은 고온 초전도 연구 질문을 사례로 여섯 LLM을 전문가가 평가한 결과, 큐레이션된 과학 문헌에 기반한 NotebookLM과 맞춤형 RAG 시스템이 가장 높은 성과를 보였다고 밝혔다.
OpenAI의 새로운 ‘Adoption’ 채널은 AI의 기술적 가능성보다 기업이 이를 실제 업무 변화와 지속 가능한 경쟁 우위로 전환하는 방법에 초점을 맞춘다.
Firecrawl Browser Sandbox는 AI 에이전트가 로컬 설치나 자체 인프라 없이 원격 격리 브라우저를 제어해 웹 탐색·상호작용·데이터 추출을 수행하도록 제공하는 관리형 환경입니다.
Firecrawl이 Claude 공식 플러그인으로 제공되며, Claude Code 안에서 실시간 웹 데이터를 검색·스크랩·크롤링·구조화해 활용할 수 있게 됐다는 발표입니다.
Google Research는 대규모 ML 데이터에서 다양성과 유용성을 동시에 만족하는 고품질 부분집합을 선택하기 위한 알고리즘 GIST를 소개했다.
Google Research는 2025년에 생성형 AI의 효율성·사실성·다언어성, 양자컴퓨팅, AI 기반 과학 도구, 생명과학·뇌과학, Earth AI까지 연구 성과를 제품·과학·사회적 영향으로 연결했다고 정리했다.
태빌리는 단순한 에이전트 구조, 선별된 문맥, 제한된 도구, 실패 중심의 설계를 결합해 토큰 소비를 66% 줄이면서 딥리서치 벤치에서 최고 수준의 성과를 달성했다.
Google은 아프리카 전역의 데이터 과학·머신러닝 커뮤니티와 함께 공개 Health AI 모델을 활용한 보건 Ideathon을 열고, 자궁경부암 선별·모성 건강·피부질환 분류 등 지역 의료 과제 해결을 시도한 팀들을 선정·지원했다.
구글은 사용자의 어떤 프롬프트에도 맞춰 웹페이지, 도구, 시뮬레이션 같은 맞춤형 인터랙티브 경험을 즉석 생성하는 생성형 UI 구현을 소개하고, Gemini 앱과 Google Search AI Mode에 실험적으로 적용한다고 밝혔다.
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.
ForestCast는 위성 데이터와 딥러닝을 활용해 산림 손실을 사후 집계하는 데서 나아가, 미래의 산림 벌채 위험을 예측하기 위한 공개 벤치마크와 모델 접근법을 제시한다.
Google Research는 지구 관측, 암 유전체, 양자 컴퓨팅, 의료·과학 AI 등에서 연구 성과와 실제 적용이 서로를 밀어 올리는 ‘연구의 마법적 순환’이 빠르게 가속되고 있다고 설명한다.
구글은 Gemini 모델과 Fitbit 데이터를 기반으로, 과학적 근거와 전문가 검증을 결합한 개인 맞춤형 AI 건강 코치를 공개 프리뷰 형태로 제공한다고 설명한다.
The Department of Energy expects this number to rise to between 7% and 12% by 2030 .
DeepSomatic은 종양 유전체에서 암을 유발하거나 진행시키는 체세포 변이를 더 정확히 찾아내기 위해 개발된 AI 기반 변이 탐지 도구입니다.
