Google은 이미지 생성 모델 'Nano Banana 2.1'을 별다른 발표 없이 공개했다. Google Flow에서 이용할 수 있으며, Gemini 앱으로의 확대도 시작됐다. 초기 테스트에서는 복잡한 지시에 대한 따라가는 능력과 텍스트 렌더링이 개선됐고, 특정 처리에서는 GPT Image 2.5보다 최대 2배 빠르게 생성할 수 있었다고 한다. 한편, 출력 품질은 Nano Banana Pro와 큰 차이가 없다는 지적도 있다.
Verizon은 하나의 번호를 여러 기기에서 공유하기 위한 iPhone Handoff용 애드온을 10달러에 계획하고 있다. 본문을 가져오지 못해 기능의 세부 내용과 출시 시기는 확인할 수 없다.
일론 머스크는 10월 25일, Grok의 @Bot이 사용자를 대신해 전화를 걸고 통화 중 메모를 작성하며 텍스트 요약을 돌려줄 수 있게 됐다고 발표했다. 기반은 Grok Voice 3.0이며, xAI 자료에 따르면 10월 14일에 공개됐다. Grok Bot 0.77 릴리스로 지원되며, 통화 중 실시간 문자 변환도 확인할 수 있다.
지난주 리테일 테크놀로지 기사 조회수 상위를 정리한 특집으로, AI 쇼핑 에이전트 기업 Azoma가 1,120만 달러 규모의 시리즈A 투자 유치를 발표한 소식 등이 다뤄졌다. Westfield Rise와 Lionsgate는 Westfield London에서 무료 티켓제 몰입형 체험 「The Hunger Games: The Capitol Experience」를 10월 30일부터 11월 23일까지 개최한다.
Peter Schiff는 Google의 AI 모드에서 검색 결과에 의문을 제기하자 Gemini가 스스로 증거를 검토해 자신이 설립한 Euro Pacific International Bank가 어떤 불법 행위도 하지 않았다고 결론 내렸다고 X에 올렸다. 그는 IRS, ATO, OCIF가 "체면을 지키려고 거짓말을 했다"고 주장하며 이용자들에게 직접 시험해 보라고 권했다. 또한 언론이 진실이 아닌 정부의 견해를 보도하고 있다고 비판했다.
Anthropic는 Anthropic Public Benefit Fund에 주식의 5%를 출연하겠다고 밝혔으나, 이는 주주 승인을 전제로 한 것이며 아직 이전은 이루어지지 않았다. Musk는 X에 내년에 미국의 모든 어린이에게 SpaceX 주식을 1주씩 주겠다는 글을 올렸다. 보도에 나온 약 480억 달러와 105억~110억 달러라는 금액은 확인되지 않은 추정치다.
GPT-6.1 Sol, Claude Sonnet 5.5, Gemini 4 Argon은 모두 입력 100만 토큰당 2달러, 출력 100만 토큰당 10달러로 표준 가격이 동일하다. 캐시 입력은 Sol과 Sonnet 5.5가 100만 토큰당 0.10달러로 책정됐으며, Argon의 가격은 12월 1일에 변경될 예정이다. 출력 한도는 Google이 64K에서 1M 토큰으로 확대한다고 발표했다고 한다.
OmniShowcase는 여러 참조 이미지로부터 특정 피사체의 영상을 생성하는 기법으로, 기하 정보를 바탕으로 학습 데이터를 자동 합성하는 파이프라인과 참조 뷰에서 재구성한 표면 법선 맵을 사용하는 기하 조건부 처리를 결합한다. 360도 궤도를 포함한 다양한 카메라 궤도의 영상을 학습 데이터로 활용해 3D 일관성을 높인다. 실험에서는 피사체의 동일성과 3D 일관성에서 최첨단 결과를 보였으며, 영상 품질과 움직임도 경쟁력 있는 수준을 유지한 것으로 알려졌다.
Co-Design Bench는 실제 사용자의 요청에 따라 기존 애플리케이션을 수정하는 코딩 에이전트를 평가하는 벤치마크로, 273개 태스크와 2,331개의 수락 기준을 포함한다. 최상위 모델인 gpt-6-astra는 태스크 평균으로 수락 기준의 69.9%를 충족했지만, 모든 기준을 충족한 태스크는 26.4%에 그쳤다. Qwen3.8-27B는 엄격한 완료율 64.4%를 기록해 전체 4위에 올랐다.
The Trinity는 과제를 능력 트리로 정리하고, 시뮬레이션 학습 환경의 생성과 Harness 모듈의 진화를 반복해 멀티모달 에이전트를 개선하는 프레임워크다. Creator, Explorer, Evolver 세 역할이 서로 협력하며, 학습에 사용한 28개 벤치마크에서 평균 34포인트, 학습에 쓰지 않은 18개 벤치마크(실세계 신체성 과제 2건 포함)에서 평균 26포인트의 성능 향상을 보였다. 과제 정보를 바탕으로 적절한 모듈 구성을 고르는 Capability-Aware Harness Router도 도입했다.
OSWAM은 자율주행과 신체성(embodied) 제어에서 확산 과정의 디노이징을 1단계로 수행해 행동을 생성하는 World Action Model이다. imagination tokens로 확산 과정을 초기화하고, 미래 조건부 특권 정보 증류(privileged information distillation)를 통해 행동 생성을 단일 디노이징 단계로 집약한다. 수십 단계가 필요한 direct-policy WAM 및 Joint-WAM과 동등 이상의 결과를 보였으며, direct-policy WAM 베이스라인보다 약 3배 빠르고, NVIDIA RTX 5090 GPU에서 최소 40ms 지연 시간으로 동작한다고 보고됐다.
SPOT는 확산 언어 모델(DLM)을 위한 추측적 디코딩 기법으로, 생성 순서를 예측해 후보를 병렬로 검증함으로써 출력을 바꾸지 않고 타깃 모델의 포워드 패스 수를 최대 6.8배 줄인다. SDAR-8B에서는 표준 디코딩 대비 최대 3.4배의 처리량을 달성했으며, T=0과 T=1의 모든 과제와 예산에서 베이스라인과 같거나 그 이상의 성능을 보였다. 0.62M 파라미터의 드래프터는 6개의 서로 다른 DLM 사이에서 재사용할 수 있고, 동적 임계값 디코딩에 SPOT-Sets를 결합하면 SDAR-8B의 처리량이 평균 59% 향상된다.
Rollback은 세계 모델을 반사실적 추론의 엔진으로 활용하는 기법이다. 중요한 판단 지점까지 경험을 되감고 대체 행동을 시험해 보는 방식으로 로봇의 정책을 개선한다. 실제 로봇을 이용한 3개 과제(block extraction, ball tossing, tabletop curling)에서는 가장 강력한 베이스라인 대비 성공률이 절대값 기준으로 각각 10.67%, 11.11%, 11.85% 향상됐다. 원격 조작 시연에서 시작해도 8시간의 학습 안에 ball tossing과 tabletop curling은 사람의 평균 성공률을 넘어섰다.
CEPO(Coordinator-Executor Prompt Optimization)는 멀티 에이전트 시스템(MAS)의 프롬프트 최적화를 개선하는 범용 프레임워크다. 공유 coordinator 프롬프트와 에이전트별 executor 프롬프트로 분리하며, 기존 4가지 프롬프트 최적화 기법에 적용한 결과 4개 분야 11개 벤치마크에서 성능이 일관되게 향상됐다. 문서 이해 MAS에서의 검증에서는 최적화 예산 효율과 에이전트 수에 따른 성능 확장성의 개선도 확인됐다.
본 서베이는 재귀적 자기 개선(RSI)을 조작적으로 정의하고, 신뢰할 수 있는 개선의 요건을 개선의 타당성, 제약의 유지, 효과적인 감독이라는 세 관점에서 정리한다. 대상은 개선의 진단, 제안 생성, 제안 평가, 갱신 구현(S1~S4) 및 이를 개선 메커니즘에 재귀적으로 적용하는 단계(RI)이다. 개별 갱신이나 후속 시스템에 이어지는 영향, 개선 메커니즘의 개정에 따른 위험과 평가의 근거를 검토하고, 독립적이고 장기적인 평가의 요건을 제시한다.
확산 언어 모델(DLM)의 강화학습에서 토큰 단위로 기여도를 할당하는 기법 DTCA가 제안되었다. DTCA는 토큰이 확정된 뒤 아직 마스크된 위치의 예측 신뢰도가 높아지는 정도를 바탕으로 각 토큰의 기여도를 추정하며, 품사 범주별로 묶어 학습 신호에 반영한다. LLaDA-8B-Instruct를 이용한 실험에서는 서로 다른 생성 예산에서도 수학 추론 성능이 일관되게 향상되었으며, 기본 모델 대비 MATH500에서 최대 9.0포인트, GSM8K에서 최대 5.3포인트 개선된 것으로 나타났다.
Multiscale Policy Optimization(MPO)은 장기 과제를 수행하는 LLM 에이전트의 학습에서 크레딧 할당과 정책 업데이트를 턴 단위로 맞추는 기법이다. MPO는 Multiscale Advantage Estimation(MAE)과 턴 수준 중요도 샘플링을 결합해 구성된다. 검색, 도구 사용, 자동화 과제에서 4B 및 30B-A3B 모델로 진행한 실험에서는 강력한 RL 베이스라인 대비 일관된 성능 향상을 보였다.
Apollo Global Management의 수석 이코노미스트 Torsten Slok는 테크 업계 외 미국 대기업들이 AI로 재무적 성과를 거두지 못했다고 지적했다. Alphabet, Amazon, Apple, Meta, Microsoft, NVIDIA, Tesla를 제외한 S&P 500 구성 기업(S&P 493)은 이익률과 직원 1인당 매출이 정체된 상태이며 생산성 향상의 근거도 없다고 한다.
AI 기능을 탑재한 웨어러블 기기와 가젯을 소개하는 기사다. 아마존이 인수한 Bee는 49.99달러짜리 펜던트형 기기이며, 신제품 Bee Frontier(74.99달러)와 Bee Eclipse(99.99달러)도 발표됐다. 이 밖에 Friend(129달러), Limitless(99달러), Plaud NotePin(159달러), Omi(89달러), Rabbit R1(199달러), Nirva(249달러), 메타의 Muse Charm 등이 다뤄진다.
Reddit r/opensource 모더레이터가 새로운 게시 규칙을 공개하고, AI를 사용하거나 AI로 만들었거나 AI를 대상으로 하는 프로젝트를 금지했다. 공개된 지 1년이 넘고, 적극적으로 유지보수되며, 여러 기여자가 있어야 한다는 조건도 붙었다. 또한 영어를 사용하지 않는 사람에게는 다른 커뮤니티를 찾아보도록 요구했다. 댓글란에서는 반발이 확산되었고, 이에 맞서 대항 서브레딧 r/trueopensource도 만들어졌다.
Google이 도입한 AI 검색 기능(AI Overviews, AI Mode)으로 온라인 미디어의 검색 유입이 크게 줄고 있다. Similarweb 데이터에 따르면 The New York Times의 검색 유입 비율은 3년 동안 44%에서 35.5%로 떨어졌다. DMG Media는 AI Overviews의 영향으로 2025년 6월부터 7월 사이 클릭률이 최대 89% 하락했다고 영국 경쟁시장청(CMA)에 알렸다.
Nathan Lambert와 Florian Brand는 팟캐스트에서 Kimi K3.1 Pro의 평가가 엇갈리는 이유와 오픈 웨이트 모델의 사이버보안 위험에 대해 논의했다. Artificial Analysis Intelligence Index에서는 GPT-6 Astra보다 상위에 올랐으나, Terminal-Bench Science에서는 GPT-6 Astra에 20포인트 뒤처져 있다. 가중치는 11월 4일까지 공개될 예정이라고 발표됐다.
NVIDIA가 로봇 영상 어노테이션용 오픈 데이터 엔진 'Flora'를 공개하고 Hugging Face를 통해 제공한다. NVIDIA의 추산에 따르면 영상 1시간분의 라벨링 비용은 약 0.72달러로, GPT-6 Astra의 약 88.5달러를 크게 밑돈다. 다만 가격은 GPU 1개당 시간당 10달러를 가정한 추산이며, 로봇 영상 평가에서는 Astra가 앞서는 항목도 있다.
Anthropic은 필요에 따라 컨텍스트를 불러오는 단일 에이전트가 멀티 에이전트 구성보다 품질, 비용, 지연 시간 측면에서 대개 더 낫다고 밝혔다. 전환을 검토하는 데 도움이 되는 마이그레이션 키트를 GitHub에 공개했다. 비교 결과 단일 에이전트 구성이 약 2배 빨랐다고 한다.
Anthropic 공동창업자 Jack Clark는 AI가 후속 시스템을 스스로 개발하는 재귀적 자기 개선(RSI)이 이르면 2027년에 가능해질 수 있다는 견해를 밝혔다. 기존에는 2028년을 상정하고 있었다. 이러한 전망의 배경에는 P-Zero Research의 벤치마크 'TasteVal'에서 Anthropic의 Opus 5.5가 계산량 승수 2.3을 기록해, 전문가 수준에 절반 미만의 계산량으로 도달한 결과가 있다. 다만 통계적 범위는 1.15~4.37로 넓고, 측정 대상도 과학 연구의 일부에 한정된다.
Paris Marx의 신간 『Hyperscale』은 테크 업계의 권력 확대와 이에 대한 저항을 베트남 전쟁기의 반전 운동에서 아일랜드, 칠레, 뉴질랜드까지 폭넓게 좇는다. 저자는 아일랜드에서 송전망의 제약을 받은 데이터센터 사업자가 전용 가스 화력발전소 건설로 방향을 옮긴 경위를 예로 든다. 미국에서도 이와 같은 움직임이 빠르게 확산되고 있다고 지적한다.
에릭 슈미트 등은 Foreign Affairs 기고문에서 OpenAI와 Anthropic을 동인도회사에 비유하며, 정부의 통제를 받으면서도 독자적인 영향력을 갖는 존재라고 주장했다. 근거로 든 것은 6월 미국 상무부가 Anthropic에 최고 성능의 2개 모델을 외국 국적 사용자에게 차단하도록 명령한 사례다. Anthropic은 Fable 5와 Mythos 5를 전 세계적으로 중단했으며, Fable 5의 수출 규제는 약 2주 후 해제되었으나 Mythos 5는 미국 내 조직으로만 제한된 상태가 유지되고 있다고 한다.
OpenAI가 대폭 할인으로 Anthropic의 대형 고객을 빼앗고 있다고 The Information이 보도했다. Rippling에서는 코딩 용도에서 OpenAI의 비중이 16%에서 52%로 올랐고, Anthropic은 57%에서 18%로 떨어졌다. DataCamp의 CEO는 OpenAI의 가격으로 비용이 80~90% 줄었다고 말했다.
난징대학교와 SenseTime 등의 연구자들이 Qwen3.5 9B와 Qwen3.6 27B를 기반으로 한 스마트폰 에이전트 OpenMobile-2를 공개했다. 학습 환경, 데이터, 재현 절차도 함께 공개했다. 27B 버전은 AndroidWorld에서 79.9점을 기록했으며, 실기기 기준 SPA-Bench에서는 31.9점에서 59.6점으로 상승했다.
BBC의 자연 다큐멘터리 「Blue Planet III」는 AI 영상 특유의 지나친 완벽함을 피하기 위해, 비침이나 플랑크톤이 많은 등 불완전한 장면을 일부러 남겼다. 돌고래가 해면으로 구멍을 막아 물고기를 잡는 장면과, 200,000마리의 게가 줄지어 먹이를 먹는 장면을 담았다. 엑제큐티브 프로듀서 Elizabeth White는 실제 바다 생물은 "AI가 상상할 수 있는 것보다 놀랍다"고 말했다.
BioVid는 의사의 추론과 의사결정을 모방한 조사 기반 'BioVid Mimetics™'를 발표했다. 대규모 의사 조사(MindSet Modeling™)를 바탕으로, 내용·추론·감정에 대해 실제 의사와의 일치율이 80%에서 90%에 이른다고 알려진 합성 의사 오디언스를 제공한다. 기성 제품 외에 클라이언트 고유의 조사에 맞춘 커스터마이즈도 가능하다.
Hugging Face의 Transformers 라이브러리, llama.cpp, vLLM, SGLang에 8월 이후 「Qwen4-Exp」용 풀 리퀘스트가 추가되고 있다. 반면 알리바바는 오픈 웨이트 27B 모델의 공개 일정을 아직 발표하지 않았다.
Anthropic, OpenAI, Mistral의 프런티어 모델 공개가 10월 28~31일 사이일 것으로 예측됐으나, 10월 24일 기준 3사 모두 공식 발표는 없다. 예측은 추적 사이트의 추정에 따른 것으로, OpenAI는 10월 19일과 22일 예측에서 약 10월 29일로 늦춰졌고, Anthropic은 약 10월 28일로 제시됐다. Mistral의 Hugging Face 게시 페이지에는 목표 시점이 2026년 10월 31일 15:00(UTC)으로 적혀 있으며, 오픈 웨이트는 월말에 공개될 것이라고 기재되어 있으나 가중치와 상업용 라이선스는 아직 공개되지 않았다.
Moonshot AI는 10월 23일 K3.1 시리즈 1탄인 Kimi K3.1 Pro를 공개했다. 1M 토큰 컨텍스트 윈도우를 갖춘 3T급 오픈 웨이트 모델이다. The Decoder에 따르면 Artificial Analysis Intelligence Index에서 55점을 기록해 4위에 올랐으며, K3 대비 11점 상승했다. 2~3배 빠른 Kimi K3.1 Pro Highspeed도 같은 날 제공이 시작됐다.
기사는 AI 인프라 투자가 닷컴 버블이나 통신 광섬유 투자 버블과 비슷한 국면인지 검증하는 분석이다. 다만 제목의 4,000억 달러 초과라는 수치를 뒷받침할 신뢰할 만한 자료는 확인되지 않았다고 명시하고 있다. 확인된 사실은 Business Insider의 Dakin Campbell이 "we have seen this movie before"라고 발언한 것과, 구조화 신용이 AI 인프라 자금 조달에 쓰이기 시작했다는 점이다.
Microsoft가 Microsoft Foundry에서 선택지 중에서 구조화된 판단을 반환하는 의사결정 특화 모델 Microsoft-Decision-1을 발표했다. Qwen3.5-9B를 기반으로 추가 학습한 모델로, 회사의 비교에 따르면 응답 시간 중앙값이 GPT-6 Sol보다 약 35배 빠르다. 입력은 토큰 100만 개당 $0.042이며, 출력 토큰은 무료다.
ClicData는 데이터 관리 및 AI 대응 플랫폼의 신제품으로 MCP 서버 「ClicData MCP」를 발표했다. Model Context Protocol(MCP)을 통해 Claude와 ChatGPT 등 AI 어시스턴트가 회사의 기존 데이터 웨어하우스 안에서 거버넌스가 적용된 데이터를 직접 참조해 답변할 수 있게 된다. 각 쿼리는 기존 ClicData의 권한, 보안 프로토콜, 감사 추적 범위 안에서 실행되며, AI 도구는 사용자가 열람을 허가받은 데이터에만 접근한다.
Canva는 디자인 용도에 특화해 자체적으로 처음부터 학습시킨 첫 이미지 생성 AI 모델 "Craft"를 공개했다. 2K 이미지를 임의의 화면 비율로 생성할 수 있으며, Canva 앱과 공개 API에서 이용할 수 있다. DesignArena에서는 4번째로 높은 성능의 이미지 생성 모델로 등장했다고 설명했다.
Google은 5월 Google I/O에서 6월 출시를 예고했던 「Gemini 3.5 Pro」를 9월 10일 시점에도 공개하지 않았다. OpenAI의 GPT-6 Astra와 Anthropic의 Fable 5.1이 잇따라 등장하는 가운데, Google DeepMind에서는 Hassabis의 직책 변경과 Kavukcuoglu 체제로의 이행도 겹쳤다. Arena 리더보드에서는 14위, 코딩 부문에서는 25위에 머물러 있다.
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