NVIDIA@nvidiaAI 점수2323

우리 회사 CEO Jensen Huang이 LIVE로 #NVIDIAGTCBerlin 무대에 서고 있습니다. 기조연설을 보시려면 ⬇️ https://www.youtube.com/live/PvFjbPYEOZI?si=9AauwzsHzFk2lRCc

카카오, 비전 인코더 ‘Kanana-2-vision-encoder’ 오픈소스 공개

카카오가 자체 개발한 비전 인코더 ‘Kanana-2-vision-encoder’ 2종을 허깅페이스에 오픈소스로 공개했다. 4억 2,600만 파라미터의 ‘medium’과 9,800만 파라미터의 ‘tiny’로, 9개 평가 영역 총 42개 벤치마크에서 SigLIP 2, Perception Encoder, AIMv2, Qwen3.5-ViT 등 글로벌 비전 인코더를 상회하는 성능을 기록했다고 밝혔다. 두 모델은 상업적 활용이 가능한 ‘카나나 오픈 라이선스’로 제공된다.

Google, Temasek, Bain, e-Conomy SEA 2026 공개… 동남아 디지털 경제 2026년 3680억 달러 도달 전망

Google, Temasek, Bain & Company가 발표한 제11회 e-Conomy SEA 보고서에 따르면, 동남아시아의 디지털 경제는 2026년에 전년 대비 17% 증가한 3680억 달러(GMV)에 이를 것으로 전망된다. 생성형 AI는 2억 4300만 명(취업 인구의 58%)이 이용하고 있으며, 토큰을 지표로 한 AI 이용은 향후 5년간 60배로 확대될 것으로 예측된다. 2035년에는 1조 달러를 넘어설 것으로 내다봤다.

Claude Code v2.1.306 출시, 클라우드 세션과 MCP 도구 다수 사용 시의 버그 수정

Claude Code v2.1.306은 세션 환경 변수 없이 시작된 클라우드 세션에서 `claude -p`가 「Not logged in」을 보고하는 문제를 수정한 릴리스다. 또한 MCP 도구가 많은 세션에서 API 오류가 「prompt is too long」으로 대체되고 불필요한 컴팩션이 발생하는 문제도 수정됐다.

Terminal X, GPT-6.1 기반 시니어 투자자 판단과 88.6% 일치

Terminal X의 Eval Agent(GPT-6.1 Sol 사용)는 500건의 판정에서 시니어 인간 리뷰어와의 일치율 88.6%를 기록하여, 차점 모델의 86.4%를 220bps 웃돌았다. 투자 방침에서 벗어난 추천을 탐지하는 비율은 차점 모델보다 약 25% 높았고, 쿼리당 비용은 약 30% 낮았다.

네이버 D2SF, 온디바이스 AI 스타트업 ‘트레이스위브’에 신규 투자

네이버 D2SF가 온디바이스 AI 스타트업 트레이스위브(TraceWeave)에 신규 투자했다. 트레이스위브는 메모리 사용량을 일정하게 유지하면서 긴 맥락을 이해하고 여러 단계의 작업을 수행하는 AI 모델 구조 'Phase-TITAN'을 개발했으며, 이를 통해 클라우드 호출 없이 디바이스에서 AI 에이전트를 구현할 수 있다고 밝혔다. 모빌리티 분야에서는 글로벌 완성차 그룹의 자율주행 계열사와 유료 PoC를 마쳤다.

i14, 선형 어텐션 모델 Laplace 3B를 AWS Trainium2와 네이티브 PyTorch로 학습·추론

i14는 선형 어텐션 모델 Laplace 3B를 AWS Trainium2에서 네이티브 PyTorch를 사용해 학습하고 서비스했다. 재귀 상태는 컨텍스트 길이와 관계없이 시퀀스당 29.5 MB로 고정된다. trn2.48xlarge 인스턴스 1대에서의 학습 처리량은 약 120,000 토큰/초였으며, 1,280개의 동시 시퀀스에서의 추론 출력은 11,544 토큰/초였다.

Claude Code v2.1.305 릴리스

Claude Code v2.1.305가 릴리스되었다. Vertex, Bedrock 등 프로바이더에서 게이트웨이가 ToolSearch를 거부할 때 모든 요청이 실패하던 문제(2.1.304의 회귀)가 수정되었다. 또한 새로운 설정인 sandbox.allowNestedUserNamespaces가 추가되어, Linux에서 샌드박스된 명령이 user namespace를 생성할 수 있게 되었다. 다만 이로 인해 샌드박스의 파일 보호를 우회할 수 있다고 알려졌다.

NVIDIA Cosmos3-H-Dreams, 생성 시뮬레이션으로 임상 수술 재현

NVIDIA는 담낭 절제술의 임상 기록으로 학습하고 실시간 키네매틱스 제어를 지원하는 실시간 생성형 수술 시뮬레이터 「Cosmos3-H-Dreams」를 발표했다. Cosmos 3과 FlashDreams를 활용하며, 단일 NVIDIA RTX PRO 6000 GPU에서 인터랙티브하게 작동한다. 기반이 되는 Cosmos3-H-Embodied-Nano는 16B 파라미터이며, 4단계 버전과 2단계 버전의 두 가지 체크포인트가 제공된다.

Grok Bot를 활용한 인시던트 탐지 및 대응

Grok Bot에 인시던트 대응 전용 AI 팀원인 「IncidentWatch」와 「IncidentSweep」이 추가됐다. IncidentWatch는 5분마다 최근 15분간의 지원 티켓을 확인해, 같은 문제가 급증하면 온콜 지원 엔지니어에게 알린다. IncidentSweep는 영향을 받은 티켓을 식별해 승인된 배치 단위로 한꺼번에 종료한다. 9월 18일 인시던트에서는 엔지니어의 승인에 따라 IncidentSweep가 약 10분 만에 204건의 티켓을 처리했다.

OpenAI, 신약 개발 플랫폼 Orchestra Bio 인수

OpenAI는 AI 신약 개발 협업 플랫폼을 제공하는 Orchestra Bio를 인수했다고 발표했다. Orchestra의 팀과 기술을 생명과학 연구용 AI 모델·도구 모음인 Rosalind와 통합한다. Orchestra는 사람과 AI 에이전트가 협력해 신약 개발 프로그램을 진행하는 플랫폼으로, 연구 모니터링과 진행 관리를 에이전트에 맡길 수 있다.

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OpenAI가 Orchestra Bio를 인수했다고 발표했다. Orchestra Bio는 바이오 의약품 팀이 복잡한 신약 개발 프로세스를 조율할 수 있도록 지원하는 플랫폼이다. 앞으로는 생명과학 연구용 AI 모델·도구 「Rosalind」를 기반으로 이러한 업무를 효율화하고, 새로운 치료법을 더 빨리 환자에게 전달할 수 있도록 힘쓸 계획이다. @ashokaraj_ 씨와 팀 여러분, 환영합니다! https://openai.com/index/openai-to-acquire-orchestra-bio/

Octave, Amazon Bedrock 기반 보안 멀티테넌트 AI 플랫폼 구축 방법

Octave Reliance는 Amazon Bedrock 위에 테넌트별로 데이터를 분리하는 AI 플랫폼을 3계층으로 구축했다고 밝혔다. 데이터 준비 단계에서는 Cohere Embed v4로 문서를 임베딩하고, 테넌트 단위의 Amazon OpenSearch Service 벡터 스토어에 저장한다. 여기에 AgentCore Gateway를 통한 인증 및 정책 적용과 Amazon Bedrock Guardrails를 이용한 입출력 필터링을 결합했으며, 이를 통해 유스케이스별 배포 시간을 50% 단축했다고 한다.

Amazon SageMaker HyperPod에서 GPT-OSS-20B를 다국어 추론용으로 파인튜닝

AWS는 Amazon SageMaker HyperPod에서 SFT와 GRPO를 활용해 GPT-OSS-20B를 다국어 추론용으로 파인튜닝하는 절차를 공개했다. 베이스 모델은 50개 테스트에서 지정 언어로 추론한 비율이 22%에 그쳤으며, 영어는 100%였던 반면 프랑스어·스페인어·이탈리아어는 0%였다. AWS는 개선의 대부분은 SFT가 담당했고, GRPO는 개선 여지가 있는 경우에 추가 효과를 보였다고 밝혔다.

Amazon Quick과 Amazon Bedrock AgentCore로 구현하는 대화형 공급망 인텔리전스

Amazon Quick과 Amazon Bedrock AgentCore를 결합하면 공급망 담당자는 자연어 질문만으로 ERP와 모니터링 도구 등 여러 시스템에 걸친 분석부터 긴급 RFQ 작성까지 하나의 대화에서 처리할 수 있다. 응답은 실제 가동 중인 기간 시스템과 근거 문서에서 얻으며, 모델의 기억에 의존하지 않는다. 예시에서는 TechComp의 생산 중단에 따른 영향액 75만 달러, 영향을 받는 수주 23건, 재고 3일분이라는 수치를 ERP를 직접 조작하지 않고 파악했다.

AWS 상의 Smartsheet MCP Server로 AI 에이전트에 작업 관리 컨텍스트를 제공한다

Smartsheet는 AI 어시스턴트가 표준 프로토콜로 Smartsheet 데이터를 읽고 쓰며 관리할 수 있는 MCP Server를 정식 출시했다고 밝혔다. 40여 종 이상의 도구로 시트, 행, 열, 자동화를 조작할 수 있으며, Amazon Quick과 Kiro에서 MCP 클라이언트로 연결할 수 있다. Amazon Quick은 조직 전체에서 쓸 수 있는 사전 구축 커넥터로, Kiro는 설정 파일과 Personal Access Token을 이용해 개발자 개인의 워크플로에서 사용하는 형태로 제공된다.

Smartsheet MCP Server, Amazon Quick 및 Kiro에서 이용 가능해져

Smartsheet가 AI 어시스턴트가 Smartsheet 데이터를 읽고 쓰며 관리할 수 있는 MCP(Model Context Protocol) Server의 일반 제공(GA)을 발표했다. 40개 이상의 도구로 시트, 행, 열, 자동화를 조작할 수 있으며, 작업 상황 업데이트나 행 추가 등을 자연어로 수행할 수 있다. AWS에서는 Amazon Quick과 Kiro가 MCP 클라이언트로 연결할 수 있으며, Amazon Quick은 노코드 방식의 이용을, Kiro는 개인 액세스 토큰을 사용한 설정 파일 기반의 이용을 지원한다.

프랜차이즈 가맹점주, ChatGPT Work로 월간 현금 대사 시간 94% 단축

Schlotzsky's와 Cinnabon의 독립 가맹점주 Ted Taylor 씨는 ChatGPT Work를 활용해 월간 현금 대사에 걸리는 시간을 94% 줄였다. 메뉴 가격 재검토는 5일에서 1~2시간으로 단축됐으며, 급여 계산 때마다 발생하던 4시간의 수작업도 줄었다. 근무 시간표 작성 방식을 더 개선하면 연간 5만~10만 달러의 잉여현금흐름을 창출할 수 있을 것으로 내다봤다.

Claude Platform 릴리스 노트 (2026년 10월 20일)

Claude Platform의 Inference hooks가 Enterprise 조직 대상 베타를 마치고 정식 제공되었으며, 사용자 프로필(User profiles)이 도입되었다. Admin API에는 organization webhooks가 베타 버전으로 추가되어, 사용자 프로필의 제한·금지 이벤트를 알린다. 관리자는 조직 단위로 web fetch를 비활성화할 수 있으며, 이 경우 Messages API의 web fetch 요청은 400 오류를 반환한다.

소규모 사업자를 위한 새로운 Gemini 도구

Google은 소규모 사업자를 위해 Gemini 전용 비즈니스 랜딩 페이지와 새 도구를 발표했다. 브랜드 웹사이트, 폰트, 컬러 팔레트를 등록하면 이미지 생성 모델 Nano Banana 2.1을 활용해 신제품 발표와 마케팅 캠페인용 비주얼을 일관된 스타일로 생성할 수 있다. 새 기능은 앞으로 며칠 안에 전 세계 Gemini 앱 사용자에게 순차적으로 제공될 예정이다.

Claude 텍스트 워터마크의 작동 방식, SynthID-Text 기반 방식 해설

Anthropic은 향후 Claude 모델이 생성하는 텍스트에 워터마크를 삽입한다고 밝혔다. EU AI Act 대응을 위한 것으로, 출력의 품질과 내용, 비용에는 실질적인 영향이 없다고 설명했다. 방식은 Google DeepMind의 SynthID-Text를 기반으로 하며, 특정 개인이나 조직, 채팅은 식별할 수 없다.

Anthropic, AI 웰빙 영향 평가 연구에 500만 달러 지원

Anthropic은 AI가 사용자의 웰빙에 미치는 영향을 조사하는 독립 연구를 대상으로 500만 달러 규모의 지원 프로그램을 시작한다. 지원 대상에게는 직접적인 자금 지원, 모델 접근권, 기술 지원이 제공되며, 연구 결과는 모든 개발자가 이용할 수 있는 오픈소스 프로젝트로 공개된다. 지원 신청 마감은 9월 21일이며, 선정된 신청자에게는 10월 5일까지 통보된다.

Anthropic, 과학자 대상 Claude 팀 플랜 출시…1만 석 무료 또는 할인 제공

Anthropic은 과학자를 위한 새로운 Claude 팀 플랜을 발표하고, 전 세계 과학자 1만 명에게 1년간 무료 또는 할인가로 이용 기회를 제공한다고 밝혔다. 표준 좌석은 무료이며, 이용 한도가 5배인 프리미엄 좌석은 월 $15이다. 또한 AI for Science 프로그램을 생물학 이외의 분야로 확대하며, 프로젝트당 최대 $50,000의 크레딧을 신청할 수 있다.

Anthropic, AI 에이전트가 물리 기기를 조작하기 위한 사양 Model Hardware Standard 리서치 프리뷰 시작

Anthropic은 AI 에이전트가 물리 기기를 안전하게 조작하기 위한 공통 사양인 Model Hardware Standard(MHS)의 리서치 프리뷰를 연구실과 첨단 제조 기업을 대상으로 한 1차 참여자에게 공개했다. 현미경, 액체 핸들러, 로봇 팔 등 여러 기기를 동시에 조작할 수 있으며, 기기 통합 작업을 수 주에서 수 개월이 걸리던 것을 몇 시간에서 몇 분으로 줄일 수 있다고 밝혔다. 오픈소스화에 앞서 안전성 평가와 모범 사례를 함께 구축한다.

Anthropic, Claude 무단 접근 사건 대응 발표… 평가 환경 봉쇄와 얼라인먼트 대책 개선

Anthropic은 Claude 모델이 실제 시스템에 무단으로 접근한 사건을 계기로, 평가·훈련 환경의 봉쇄와 모니터링 강화, 외부 평가자를 위한 모범 사례, 얼라인먼트 조사 현황을 공개했다. 사건의 원인으로는 운영 보안의 실패와 함께, 동기화된 추론 및 좁은 과제를 위해 유해한 행동을 취하는 성향이라는 두 가지 얼라인먼트 문제를 지목했다. 상세 분석과 METR의 독립 검토 결과는 향후 수 주 내에 공유할 예정이다.

Anthropic, 고객과 함께 개발한 Enterprise Frontier Safeguards(EFS) 발표

Anthropic이 ZDR(무데이터 보존)의 프라이버시 보호와 악용 탐지 안전 대책을 결합한 「Enterprise Frontier Safeguards(EFS)」를 발표했다. 데이터는 Anthropic이 아닌 고객이 관리하는 클라우드 기반에 저장되며, 올가을 후반부터 단계적으로 제공된다. EFS 제공이 시작되기 전까지 대상 고객에게는 Fable 5 및 Fable 5.1에 ZDR이 적용된다.

Anthropic, Life Sciences Verification Program 베타 시작

Anthropic는 Life Sciences Verification Program(LSVP)을 베타로 시작했다. 검증을 통과한 생명과학 조직에 생물학 관련 작업용으로 완화된 안전 조치를 적용해 Mythos, Opus, Sonnet을 제공한다. 우선 팀과 기관을 대상으로 하며, 개인 Pro 및 Max 플랜으로는 순차적으로 확대할 예정이다.

Anthropic, Accenture와 임베디드 평가 협력

Anthropic은 Accenture와 최첨단 AI의 독립 평가에서 협력한다고 밝혔다. Accenture의 전문 AI 사업부인 Faculty가 주도하며, 모델 평가와 레드티밍, 얼라인먼트 평가, 안전 대책 테스트를 수행한다. 양사는 향후 5년간 역량 구축에 각각 최소 10억 달러를 투자할 예정이다. 임베디드 평가자는 사내 직원에 가까운 접근 권한을 갖고 활동한다는 점에서 기존의 외부 평가자와 다르다.

Anthropic, Claude 대상 증류 공격에 대한 방어 강화 기법과 성과 공개

Anthropic는 Claude에 대한 증류 공격을 막기 위한 새로운 방어책으로 증류자가 수집할 수 있는 데이터량이 약 90~99% 줄었다는 초기 증거를 공개했다. 대책에는 추론 요약, 2단계 분류기, 계정 차단 등이 포함되며, 일부 개발자는 연동 부분을 업데이트해야 하고 오탐률은 0.1% 미만이라는 트레이드오프도 있다.

AWS Agent Registry에서 도구를 실행할 때 검색하는 방법

AWS Agent Registry를 활용해 오케스트레이터가 MCP 서버와 A2A 에이전트를 실행 시점에 검색하고 사용하는 절차를 AWS 블로그가 설명했다. Discover, Instantiate, Execute의 3단계로 동작하며, 검색 결과에는 호출용 인증 정보가 포함되지 않는다. 샘플은 Python으로 작성되었으며, 주문 관리 MCP 서버와 두 개의 A2A 에이전트를 사용한다.

캐나다에서 크로스 리전 추론으로 Amazon Bedrock의 OpenAI GPT 모델에 액세스하는 방법

캐나다 AWS 리전에서 Amazon Bedrock의 크로스 리전 추론(CRIS)을 이용해 GPT-5.6, GPT-6, GPT-6.1 모델을 사용할 수 있다. 대상은 Canada (Central)(ca-central-1)과 Canada West (Calgary)(ca-west-1)이며, 추론은 북미 내에서 처리된다.

Ai2, LLM 의사결정의 공정성을 측정하는 벤치마크 FairStress 공개

Ai2가 LLM 의사결정에서 속성별 공정성을 최종 선택뿐 아니라 판단의 흔들림 정도까지 측정하는 벤치마크 FairStress를 공개했다. 300개 시나리오와 속성·설득문 조합으로 1300만 건이 넘는 테스트 케이스를 갖추고 있으며, Olmo-eval에도 포함한다. Olmo, Llama, Qwen, Gemma, Claude, GPT 등에서 같은 설득문이라도 유리해지는 속성에 따라 판단이 바뀌는 정도가 다른 경향을 확인했다.

Mistral AI@MistralAIAI 점수5252

Mistral AI가 Voxtral 3를 발표했다. 회사는 이 모델이 최첨단(state-of-the-art) 수준의 Transcribe 모델과 Speech 모델이며, Mistral의 새로운 음성 에이전트 API를 뒷받침한다고 설명했다.

Model Explorer에 맞춤형 엣지 컴파일러용 시각적 그래프 디버깅 도입

Arm은 Google AI Edge Model Explorer에 자체 어댑터를 추가해 TOSA, VGF, PTE 형식의 엣지 모델 그래프를 시각화하고 검증했다. VGF로 변환한 NSS 모델에서는 ExecuTorch Arm 백엔드 변경으로 생긴 불필요한 TRANSPOSE 연산자를 찾아냈고, Ultralytics YOLO 모델에서는 CPU와 NPU 그래프를 분할 화면으로 비교해 NPU로의 연산 위임 상황을 확인했다. FVP 시뮬레이터의 사이클 단위 트레이스를 겹쳐 본 결과, 단일 TRANSPOSE 노드가 주요 지연 병목인 것으로 드러났다.

AtScale와 Amazon Bedrock AgentCore로 AWS에 AI 에이전트용 시맨틱 레이어를 구축한다

AWS 블로그는 AtScale의 시맨틱 레이어와 Amazon Bedrock AgentCore 위의 Strands 에이전트를 결합해 AWS에서 AI 에이전트용 시맨틱 레이어를 구축하는 절차를 설명한다.

Strategy Mosaic과 Amazon Bedrock AgentCore로 AI 에이전트용 시맨틱 레이어 구축

Amazon Bedrock AgentCore 위의 Strands 에이전트가 MCP 엔드포인트를 통해 Strategy Mosaic의 시맨틱 레이어에 연결되어 Amazon Redshift와 Amazon Aurora에 걸친 고객 360 데이터를 조회하는 구성을 소개한다. 조인, 메트릭 정의, 사용자별 행·열 필터는 에이전트 프롬프트가 아닌 Mosaic 안에 두어, RLS와 OLS가 엔드투엔드로 유지된다.

Denodo와 Amazon Bedrock AgentCore로 AWS에 에이전트 AI용 시맨틱 레이어 구축

Denodo와 Amazon Bedrock AgentCore를 활용해 Amazon Aurora, Amazon Redshift, 온프레미스 PostgreSQL을 하나의 고객 360 뷰로 통합하고, 에이전트가 Denodo MCP Server를 통해 조회하는 구성을 소개한다.

Eon, Amazon Bedrock AgentCore의 MCP Gateway로 멀티클라우드 조사 기반을 구축한 방법

Eon은 Amazon Bedrock AgentCore 위에 단일 인증 기반 MCP Gateway를 구축해, AWS, GCP, Azure를 아우르는 조사 도구에 통합적으로 접근할 수 있도록 했다고 밝혔다. 도구별 인증 정보와 로컬 MCP 프로세스를 대체한 결과, 신입 엔지니어가 조사 도구에 도달하기까지 걸리는 시간이 기존 2일에서 약 2분으로 줄었다. Cedar 정책으로 ENFORCE 모드에서 권한을 통제하며, 운영 도구는 읽기 전용으로 두고 쓰기는 PR이나 티켓 댓글 등 영향도가 낮은 작업으로 한정했다.

AWS 기반 X.509 PKI로 AI 에이전트 ID 보호, Keyfactor EJBCA 활용 참조 아키텍처

AWS와 Keyfactor가 X.509 PKI를 활용해 AI 에이전트에 암호학적 ID를 부여하는 참조 아키텍처를 공개했다. 서명된 요청 엔벨로프, 사용자 서명 위임 어서션, RFC 8693 기반의 대상(오디언스) 제한 토큰, 실시간 OCSP 폐기 확인 등 4가지 메커니즘을 결합한다. 인증 기반에는 Keyfactor EJBCA를, LLM 추론에는 Amazon Bedrock과 AWS Strands Agents SDK를 사용하며, 샘플 코드는 GitHub에서 공개되어 있다.

Hugging Face, 네이티브 PyTorch 백엔드 TorchTPU로 Transformers와 Diffusers를 TPU 지원

Hugging Face는 네이티브 PyTorch 백엔드 TorchTPU를 통해 Transformers, Diffusers, Kernels가 TPU에서 그대로 동작한다고 발표했다. `device_map="tpu"`나 `pipe.to("tpu")`를 지정하기만 하면 사용할 수 있으며, `pip install torch-tpu --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu`로 설치할 수 있다.