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구글 리서치는 Coral NPU를 저전력 엣지·웨어러블 기기에서 항상 켜진 개인 AI를 구현하기 위한 개방형 풀스택 NPU 플랫폼으로 소개했다.
Google Research는 음성을 먼저 텍스트로 바꾸는 기존 음성 검색의 오류 전파 문제를 줄이기 위해, 발화에서 검색 의도를 직접 벡터화해 문서를 찾는 Speech to Retrieval(S2R) 방식을 도입하고 다국어 평가 데이터셋 SVQ를 공개했다.
Google DeepMind와 Google 연구진은 AlphaEvolve가 복잡도 이론의 유한 조합 구조를 찾아내고 검증함으로써 MAX 4 CUT 근사 불가능성과 랜덤 그래프 인증의 평균 사례 난이도 경계를 개선했다고 설명한다.
ENEOS Materials는 인력 부족과 비용 상승에 대응하기 위해 ChatGPT Enterprise를 전사 도입하고, 제조·연구·설계·교육 업무에서 생산성, 안전성, 분석 효율을 높이고 있다.
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.
Google Research는 차등 개인정보보호 학습의 스케일링 법칙을 바탕으로 10억 파라미터 규모의 공개 DP 언어모델 VaultGemma를 학습·공개하고, 개인정보보호와 성능 사이의 계산·데이터·프라이버시 예산 trade off를 체계적으로 제시했다.
NucleoBench는 핵산 서열 설계 알고리즘을 16개 생물학 과제에서 표준 비교하는 오픈소스 벤치마크이고, 이를 통해 개발된 AdaBeam은 11개 과제에서 기존 방법보다 우수한 성능을 보였다.
구글 리서치는 과학자가 점수화 가능한 연구 문제에 대해 맞춤형 실험 소프트웨어를 만들고 반복 개선하도록 돕는 AI 시스템 ERA를 제시하며, 6개 과학·공학 벤치마크에서 전문가 수준 성능을 보였다고 설명한다.
구글은 의료 인력 부족 문제를 배경으로, 학습자 중심 설계와 정량 평가를 통해 Google AI와 LearnLM이 보건의료 전문직 교육에서 개인화된 튜터 역할을 할 가능성을 탐색했다.
모델 컨텍스트 프로토콜은 논문·구현 코드·모델·데이터셋을 여러 플랫폼에서 찾고 교차 확인하는 연구 탐색 도구를 인공지능이 자연어 지시로 활용하도록 연결하는 표준이다.
Google Ads 연구진은 광고 안전성 분류에서 전문가 고품질 라벨과 능동학습 기반 큐레이션을 결합해 LLM 미세조정에 필요한 학습 데이터를 100,000건에서 500건 미만으로 줄이면서 인간 전문가와의 정렬도를 높였다고 설명한다.
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.
김이나 프로버는 중간 보조정리를 재귀적으로 생성·선별·결합하는 테스트 시점 강화학습 탐색과 린 오류 기반 교정 기능을 통해 미니에프투에프에서 92.2%의 최고 통과율을 기록한 형식 정리 증명 모델이다.
Open Researcher는 정해진 워크플로를 늘리는 대신 Anthropic의 interleaved thinking과 Firecrawl 웹 데이터 도구를 결합해 연구 과정에서 AI가 스스로 다음 행동을 판단하도록 만든 오픈소스 연구 에이전트다.
Firecrawl은 웹페이지 발견과 콘텐츠 추출을 한 번의 API 호출로 처리하는 /search 엔드포인트를 출시했다고 발표했다.
익스피디아 그룹은 인공지능을 분석·콘텐츠 제작·고객 접점 전반에 적용하면서도, 신뢰와 충성도, 인간의 창의성, 부서 간 협업을 여행 마케팅 혁신의 핵심으로 유지하고 있다.
Firecrawl의 Deep Research API는 질의를 하위 주제로 나누어 웹을 반복 탐색하고 출처가 붙은 분석 결과를 생성하는 연구 자동화 API이지만, 2026년 업데이트에서 새 Search API로 대체되는 방향이 공지되었습니다.
베네딕트 에번스는 애플이 여전히 막대한 수익을 내지만, 비전 프로와 새 Siri 지연을 통해 ‘혁신 부족’보다 더 심각한 실행력 저하의 징후가 드러났다고 진단한다.
베네딕트 에번스는 OpenAI의 Deep Research가 복잡한 리서치 작업을 크게 줄여줄 잠재력이 있지만, 출처 판단과 정밀한 수치 검색에서 틀리면 신뢰할 수 없다는 근본적 문제를 OpenAI의 자체 스마트폰 사례로 보여준다.
이 글은 Convex에서 런타임 조건에 따라 인덱스, 정렬, 필터가 달라지는 동적 쿼리를 TypeScript 타입 검사를 유지한 채 구성하는 단계별 패턴을 설명한다.
PaliGemma 2는 SigLIP 이미지 인코더와 Gemma 2 언어 모델을 결합하고, 3B·10B·28B 규모와 세 가지 해상도, 간편한 미세조정 및 양자화 지원을 제공하는 구글의 새로운 오픈 비전 언어 모델 제품군이다.
Firecrawl은 Launch Week II 4일 차에 중첩·동적·교차 출처 iframe 콘텐츠를 자동으로 추출하는 Advanced iframe Scraping을 발표했다.
Gamma는 Firecrawl을 활용해 웹페이지, 블로그 글, Notion 페이지 등 URL 기반 콘텐츠를 깨끗한 마크다운으로 가져오고, 이를 Gamma Sites와 AI 발표자료 생성 기능의 입력으로 전환한다.
DPO는 인간 선호 데이터를 이용해 보상 모델과 강화학습 단계를 거치지 않고도 언어 모델을 직접 선호 방향으로 미세조정하는 방법이다.
