추론이 사실 회상을 여는 메커니즘, LLM 파라메트릭 지식에 미치는 영향 검증
구글 리서치는 LLM에 추론 트레이스를 생성하게 하면, 추론 없이는 사실상 도달할 수 없는 정답을 끌어낼 수 있다는 것을 보여줬다고 밝혔다. 이는 COLM 2026에서 발표될 논문 「Thinking to Recall」에서 검증된 내용이다.
구글 리서치는 LLM에 추론 트레이스를 생성하게 하면, 추론 없이는 사실상 도달할 수 없는 정답을 끌어낼 수 있다는 것을 보여줬다고 밝혔다. 이는 COLM 2026에서 발표될 논문 「Thinking to Recall」에서 검증된 내용이다.
Google이 Gemini Enterprise Agent Platform용 Agentic RAG 기반 크로스 코퍼스 검색(Cross-Corpus Retrieval)을 제공한다고 발표했다. 여러 에이전트가 계획, 쿼리 재작성, 검색을 나눠 맡고, 정보가 부족하지 않은지 확인하면서 검색을 이어간다. 표준 RAG와 비교해 사실성 데이터셋에서 정확도가 최대 34% 향상된 것으로 알려졌다.
Microsoft AI(MAI)는 Build 2026 기조연설에서 이미지, 음성, 전사, 추론, 코딩에 걸친 7개의 신규 모델을 발표했다. 첫 추론 모델인 MAI-Thinking-1은 35B 활성 파라미터의 MoE 구조이며 256K 컨텍스트 윈도우를 갖추고 있으며, SWE Bench Pro에서 53%, AIME 25에서 97%를 기록한 것으로 설명됐다. 모델은 Foundry를 비롯해 Open Router, Fireworks, Baseten을 통해서도 제공될 예정이다.
스탠퍼드대학교의 Gary Peltz 씨 연구팀은 Co-Scientist를 활용해 간섬유증에 효과가 있는 기존 약물을 탐색했다. Co-Scientist가 제안한 3개 후보 가운데 2개는 섬유화를 억제했으며, 간세포 재생도 촉진했다. 특히 항암제 vorinostat는 Peltz 씨의 실험에서 간의 흉터 형성을 초래하는 손상 반응을 91% 억제한 것으로 나타났다.
Mistral AI가 Mistral Small 4를 발표했다. Magistral의 추론, Pixtral의 멀티모달, Devstral의 에이전트형 코딩을 하나의 모델로 통합했으며, Apache 2.0 라이선스로 공개했다. 총 파라미터 119B의 MoE 구조로 256k 컨텍스트 윈도우를 지원하고, Mistral Small 3와 비교해 지연 시간 중시 설정에서 엔드 투 엔드 완료 시간을 40% 줄였으며, 처리량 중시 설정에서는 초당 요청 수를 3배로 늘렸다.
선정 이유: 추론, 멀티모달, 에이전트형 코딩을 하나의 모델로 통합한 구성과 출력 길이를 줄인 비교 결과가 제시되어 있어, 모델 선택 기준을 정리하기 좋다.
Mistral AI가 AI 어시스턴트 「Le Chat」에 조사, 음성, 이미지 편집 등의 신기능을 추가했다. Deep Research(프리뷰)는 복잡한 주제에 대해 구조화된 참고문헌 포함 보고서를 작성하며, 음성 모드는 새로운 음성 입력 모델 Voxtral을 통해 대화를 가능하게 한다. Projects에서는 관련 대화를 맥락 정보와 함께 폴더로 묶을 수 있으며, Black Forest Labs와 제휴한 이미지 편집 기능도 추가됐다.
Mistral AI가 자사 첫 추론 모델 Magistral을 발표했다. 24B 파라미터의 오픈소스 모델 Magistral Small과 기업용 Magistral Medium 2종으로 제공한다. AIME2024에서 Medium은 73.6%(majority voting @64 시 90%), Small은 70.7%(동일 조건 83.3%)를 기록했다. Small은 Apache 2.0 라이선스로 Hugging Face에서 내려받을 수 있으며, Medium은 Le Chat과 La Plateforme API를 통해 프리뷰로 제공된다.
선정 이유: 24B 버전의 오픈 모델과 기업용 Medium 버전이라는 두 갈래로 나온 첫 추론 모델이다. AIME2024 수치와 제공처도 함께 공개돼 위치를 파악하기 쉽다.