오늘의 Top 6
A scorecard for the AI age
Sarah Friar, CFO of OpenAI, introduces a practical AI scorecard to measure ROI through useful work, cost per successful task, dependability, and return on compute.
Why teens deserve access to safe AI
Learn how OpenAI is making ChatGPT safer for teens with age-appropriate protections, learning tools, parental controls, and expert partnerships.
Zuckerberg's plan to sell excess AI compute could finds its first big customer in Anthropic
GPT-5.6 is deleting user files when given full access, and OpenAI says it shouldn't but did
OpenAI's GPT-5.6 has accidentally wiped users' entire home directories in several cases, mostly in the unprotected "Full Access Mode." The model overwrites a temporary directory variable and carries out destructive actions on its own instead of asking for confirmation. OpenAI has
Just like Deepseek, China's Kimi K3 is forcing Western AI labs to question their compute advantage
The risk of weather data sabotage is rising
최신 논문 해설
Latent Diffusion Models — Stable Diffusion의 원리
CompVis(뮌헨 LMU) + Runway 팀이 제안한 Latent Diffusion Model. 픽셀 대신 VAE의 잠재 공간에서 denoising을 수행해 학습 비용 10배↓·고해상도 512×512 생성. Stability AI의 Stable Diffusion, SDXL·SD3의 직접적 기반.
Attention Is All You Need — Transformer의 탄생
2017년 구글 브레인 팀이 제안한 Transformer. RNN·CNN 없이 self-attention만으로 번역 모델을 만들어 병렬 학습과 장거리 의존성 동시 해결. WMT 2014 영어-독일어 BLEU 28.4·영어-프랑스어 41.8로 SOTA 경신. 이후 모든 LLM(GPT·Claude·Gemini·Llama)의 기반.
능동적 기업용 에이전트를 위한 컨텍스트 그래프
검색 증강 생성(RAG)과 에이전트 프레임워크는 기업용 AI를 크게 발전시켰지만, 에이전트는 여전히 본질적으로 반응적입니다. 즉, 사람이 질의하기 전에는 움직이지 않습니다. 본 논문은 진정한 기업용 능동성(proactive enterprise)을 위해 컨텍스트 그래프를 제안하며, 에이전트가 사용자 질의 이전에도 컨텍스트를 추적하고 행동할 수 있도록 설계합니다.
정렬 타당성 — 의료 AI 보증을 위한 새로운 기준
LLM은 정신 건강 지원의 중요한 제공자가 되었지만, 여전히 attention economy의 산물이며 상업적 목표가 실질적 치료보다 사용자 지속 참여를 우선시하는 구조입니다. 본 논문은 의료 AI에서 정렬 타당성(alignment plausibility)을 새로운 보증 기준으로 제안합니다.
인간과 대규모 언어 모델 집합을 위한 적대적 사회 인식론
본 논문은 인간과 LLM이 밀접하게 상호작용하는 의사소통 환경에서 작동하는 적대적 사회 인식론(ASE)을 제안합니다. 증언·추론·제도적 인증·암묵적 신뢰의 사슬 위에서 공공적 주장이 형성되는 양상을 분석합니다.
임상 요구와 AI 역량의 정렬 — 의료 추론 LLM 서베이
대규모 언어 모델(LLM)은 의료 분야에서 임상 추론과 환자 진료 보조 도구로 부상하고 있습니다. 본 서베이는 의료 LLM의 최근 진전을 다루며, 추론 응용·데이터셋·평가 방법·현실 배치 시 고려 사항을 정리합니다.
글로벌 AI 혁신 스타트업
AI 인프라·모델·에이전트·로보틱스를 만드는 글로벌 스타트업 41곳
Anthropic
San Francisco, CA · 2021년
Constitutional AI — RLHF with self-critique safety filter (RLAIF)
Cartesia
San Francisco, CA · 2023년
State Space Models (Mamba) for ultra-efficient on-device inference
Sierra AI
San Francisco, CA · 2023년
Conversational AI agent platform for enterprises
Perplexity AI
San Francisco, CA · 2022년
Real-time answer engine — RAG + multi-source citation + Sonar LLM (in-house)
Simular AI
Mountain View, CA · 2022년
On-device AI agents that autonomously operate browser and mobile apps via reinforcement learning
Adept AI
San Francisco, CA · 2022년
AI agent model for software automation
AI 인프라 — 반도체·GPU·HBM·클라우드
NVIDIA · TSMC · SK Hynix · AWS 등 10개 회사 → /infra
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