OpenAI의 Sam Altman CEO가 안전한 AI를 향한 세 가지 접근법을 사내에 설명했다고 The Information이 관계자의 말을 인용해 보도했다. IAEA형 국제기구, 주요 연구소를 통합하는 「Demis Plan」, 한 기업이 다른 기업의 컴퓨팅 자원을 차단하는 「Eliezer Plan」 등 세 가지 안이다. 트럼프 행정부가 초지능 개발자를 감독할 틀을 준비하는 시기의 발언으로 알려졌다.
구글은 Meta의 TorchTitan을 포크한 TorchTitan TPU를 공개했다. TorchTPU의 네이티브 백엔드(torch.device("tpu")) 위에서 PyTorch 모델 정의를 그대로 유지한 채 Cloud TPU에서 대규모 학습을 수행할 수 있다. Llama 3 405B는 128~1,024칩에서 약 57% MFU를, Qwen3 235B는 1,024칩 단일 슬라이스에서 32.42% MFU를 기록했다.
Meta의 범용 AI 에이전트 Muse에서 대화를 공유하는 URL 설계로 인해 기밀 정보가 제3자에게 노출될 수 있다고 보안 기업 Claroc의 연구자가 월요일에 보고했다. Meta는 취재에 대해 공유 기능을 중단하고 재검토를 진행하겠다고 답했다.
Latent Space의 AINews가 10/16~10/19 동향을 정리했다. DeepSeek V4.1 Flash 1017은 총 552B 파라미터·활성 16B, 1M 토큰, MIT 라이선스의 MoE 모델이며 AA Intelligence Index는 45다. MiniMax M3.1 Flash는 가중치를 10월 23일 공개할 예정이다. Mercury 3, Meta Muse, Anthropic Public Benefit Fund 등도 다룬다.
Amazon SageMaker JumpStart는 2026년 1~9월에 30개 프로바이더의 100개가 넘는 신규 모델을 추가했다. 가장 많은 것은 Alibaba(Qwen)의 29개 모델이며, 이어서 NVIDIA가 17개, Mistral이 7개, Google이 6개 모델을 추가했다. 추론, 멀티모달, 양자화 모델 등 폭넓은 모델을 포함하며, 원클릭 배포를 지원한다.
OpenAI 전 엔지니어 Abdulrahman Alfozan 피고인에 대해 연방지방법원의 Alex Tse 판사는 월요일 공판 때까지 구금을 유지하라고 명령했다. 검찰은 사우디아라비아 정부의 지원을 이유로 도주 우려를 주장했으며, 판사도 이를 문제 삼았다. 피고인은 통신 감청 목적의 장치 사용이라는 1건의 죄로 기소되어 최장 5년의 징역형에 직면해 있다. 다음 기일은 11월 6일이다.
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AI 에이전트용으로 웹을 다시 설계하면 사람을 포함한 다른 이용자에게 쓰기 불편해질 수 있다고 지적한 기사다. Meta의 앱 「Muse」는 공개 첫 달에 500만 회 다운로드되었고, 에이전트 유래 웹 트래픽은 8월부터 9월 사이에 3배로 늘었다. 한편 Amazon은 Muse의 에이전트를 차단했고, Perplexity와의 소송에서 판결에 불복해 항소했다.
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WhatsApp 도움말·FAQ 페이지 약 80건의 코드에 Meta의 대규모 언어 모델을 위한 지시문이 포함되어 있던 것으로 드러났다. 'WHAT NOT TO SAY'라는 제목의 섹션과 법률 조언을 제공하지 않도록 지시하는 내용이었다. WIRED의 문의 이후 해당 텍스트는 모든 페이지에서 삭제됐으며, WhatsApp 홍보팀은 이것이 표시 오류였고 이미 수정됐다고 설명했다.
Apple과 Meta가 협력해 개발자가 고사양 Mac에서 AI 모델 「Muse Spark Open」을 로컬로 실행할 수 있도록 하는 작업을 추진하고 있다. 원문에 제공된 부분에는 대응 Mac의 구체적인 사양과 성능, 제공 시기 등 세부 정보는 나와 있지 않다.
Meta가 AI 에이전트 Muse에서 성인 사용자와의 노골적인 성적 대화를 허용했다. OnlyFans 크리에이터들은 자신들의 Instagram 계정은 제한되는데 AI만 허용되는 것은 불공평하다며 반발하고 있다. Meta는 18세 이상으로 한정된 1대1 대화와 SNS상의 홍보는 별개라고 설명했다.
Meta가 상업용 약관에서 비즈니스 계정의 도메인과 URL 콘텐츠를 자사 제품 개발 및 학습에 활용할 수 있다는 문구를 삭제했다. Nieman Lab이 취재한 법률 전문가들은 이것이 언론사 사이트를 스크레이핑해 AI 모델 학습에 쓸 수 있는 허가가 될 수 있다고 지적했었다. Meta는 통합된 크롤링 관련 조항은 광고 및 비즈니스 제품에만 해당하며, 웹 크롤러의 사용 방식은 바뀌지 않는다고 설명하고 있다.
Meta가 AI 학습을 위해 뉴스 사이트 등에서 콘텐츠를 스크레이핑할 수 있다고 해석될 수 있는 문구를 상업용 약관 페이지에서 삭제했다. Cornell 대학의 James Grimmelmann 교수 등은 이를 robots.txt의 차단 지시를 덮어쓸 수 있는 권리를 요구하는 것으로 받아들였다. 홍보 담당자 Daniel Roberts는 통합된 크롤링 약관은 광고 및 비즈니스 제품에만 적용되며, Meta 웹 크롤러의 사용 방식은 바뀌지 않았고 robots.txt를 통한 사이트 운영자의 의사 표시도 여전히 유효하다고 설명했다.
Nathan Lambert는 Meta가 공개한 Muse Spark Open을 미국산 오픈 모델 중 압도적으로 가장 강하다고 평가했다. 성능은 GLM 5.2보다 위이고 DeepSeek V4.1 Flash 부근이며, GLM 5.3이나 Kimi K3에는 미치지 못한다고 보았다. 또한 독자적인 라이선스의 제약이 보급의 걸림돌이 될 수 있다고 지적했다.
Yelp, Delta Air Lines, JPMorgan Chase, Charles Schwab 등 여러 사이트가 AI 에이전트의 접근을 제한하고 있다. Meta의 Muse, xAI의 Grok, OpenAI의 Dots 등을 쓰는 이용자들은 주요 사이트에서 차단당했다는 보고를 올리고 있다. Amazon은 작년에 Perplexity의 에이전트형 쇼핑 기능을 금지하고 소송을 제기했으며, 에이전트의 실효성에 대한 의문도 커지고 있다.
Latent Space는 10월 15~16일자 AINews를 정리했다. Meta의 816B/42B active MoE 모델 「Muse Spark Open」과 Reflection Beam 1.0 등 오픈 웨이트 공개를 중심으로 다뤘다. 또한 새 프로그램 「High Taste Testers」의 시험 방송도 알렸다. Gemini 4 Argon, Claude, GPT-6 Astra Pro 업데이트, 추론 하드웨어 비교, 안전성, 정책 이슈도 함께 다뤘다.
Meta는 10월 30일 상업용 약관을 개정해, 비즈니스 계정이 링크된 웹사이트의 콘텐츠를 크롤링하고 학습에 활용하도록 허용한다고 밝혔다. 옵트아웃은 할 수 없으며, 동의하지 않을 경우 서비스 이용을 중단하라고 안내하고 있다. Meta는 이번 변경이 약관을 정리한 것에 불과하며 robots.txt의 처리 방식도 달라지지 않는다고 설명했지만, 법률 전문가들은 뉴스 출판사의 라이선스 료에 영향을 미칠 수 있다고 경고했다.
Meta는 10월 30일 시행된 새 약관에서 자사 플랫폼을 이용하는 사업자와 관련된 웹사이트를 크롤링해, 그 콘텐츠를 AI 제품 개발과 학습에 활용할 수 있다고 명시했다. Nieman Lab 보도에 따르면 언론사 사이트도 대상이 될 수 있다. Meta는 크롤러 사용 방식에는 변화가 없다며 반박했다.
WIRED는 AI로 생성된 여성 계정들이 적어도 8명의 스탠드업 코미디언 영상을 복제해 노출이 많은 영상 형태로 퍼뜨리고 있다고 보도했다. Meta는 이것이 사칭이 아니라 개그 소재의 무단 전용에 불과하다며 규약 위반에는 해당하지 않는다고 답변했다. Instagram 책임자 Adam Mosseri는 AI 콘텐츠를 전면 금지하는 것은 현실적이지 않다고 하면서도, 원작자에게 이용자를 안내하는 데는 힘을 쏟고 있다고 말했다.
Goodfire의 Nick Cammarata는 신경망은 이미 해석 가능한 상태라는 취지의 논고를 공개했으며, 다의성(polysemanticity)과 중첩(superposition)의 상당 부분은 에이전트 기반 분석으로 해결할 수 있다고 주장했다. 같은 날 Meta는 총 파라미터 816B, 활성 파라미터 42B의 MoE 구조로 1M 토큰 컨텍스트를 지원하는 Muse Spark Open을 공개했다. Artificial Analysis의 Intelligence Index에서는 39점을 기록해 미국 오픈 웨이트 모델 중에서는 1위이지만, GLM-5.3(45점)과 Kimi K3(44점)에는 미치지 못했다.
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2026년에는 실리콘밸리 유력 인사를 비판적으로 그린 영화들이 잇따라 공개되고 있다. Aaron Sorkin의 『The Social Reckoning』은 Mark Zuckerberg를, Alex Gibney의 머스크 다큐멘터리는 Elon Musk를, Luca Guadagnino의 『Artificial』은 Sam Altman을 비판적으로 그린다. Amazon은 올해 6월 『Artificial』의 배급 계약을 철회했는데, 이는 OpenAI에 500억 달러를 투자한다고 발표한 지 몇 달 뒤의 일이었다.
WIRED의 Reece Rogers가 Meta의 AI 에이전트 'Muse'를 시험해 본 결과, 기본적인 프롬프트만으로도 매우 노골적이어서 직장에서는 열어볼 수 없는 콘텐츠가 생성됐다. Meta는 이러한 동작에 문제가 없다는 입장이다. 같은 방송에서는 AI 추진 세력의 최대급 슈퍼 PAC 네트워크가 네바다주의 페이퍼 컴퍼니에 수백만 달러 규모의 자금을 흘려보내고 있는 점과, Apple의 새로운 HomeView에 대한 기대에 못 미치는 인상도 다뤘다.
Meta는 미국에서 '가장 높은 성능'을 갖췄다고 밝힌 오픈 웨이트 모델 'Muse Spark Open'을 공개했다. 816B 파라미터와 100만 토큰 컨텍스트 윈도우를 갖췄으며, Meta가 공개한 평가 결과에서는 다른 주요 오픈 웨이트 모델보다 우수한 성능을 보였다고 한다. Apple 컴퓨터에서의 로컬 실행을 전제로 설계되었으며, 여러 API 플랫폼에서 이용할 수 있다.
Meta의 코딩 특화 오픈 웨이트 모델 「Muse Spark Open」이 Amazon SageMaker JumpStart에서 이용 가능해졌다. MoE 아키텍처로 총 파라미터 816B, 활성 파라미터 42B, 컨텍스트 윈도우는 1M 토큰이다. BF16 버전은 ml.p6-b300.48xlarge, NVFP4 양자화 버전은 ml.p5e.48xlarge에서 동작하며, SageMaker Studio 또는 SageMaker Python SDK를 통해 자신의 AWS 계정 엔드포인트에 배포할 수 있다.
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Meta Superintelligence Labs(MSL)가 2세대 모델군인 Muse Wonder와 Muse Wonder Full을 발표했다. Artificial Analysis의 Intelligence Index v4.3에서 Full(max)은 56점, Wonder(max)는 52점을 기록해 Muse Spark 1.3(max)의 48점을 웃돌았다. Wonder는 입력 $4, 출력 $20(100만 토큰당), 1M 컨텍스트로 제공되며, Full은 가격이 공개되지 않았고 Muse Code 구독자에게만 제공된다.
선정 이유: 독립 평가, Meta 자체 주장, 실무자 평가가 구분되어 정리되어 있어 Muse Wonder의 위치를 비교하며 읽기 좋다.
Simon Willison이 Meta AI의 신규 모델 Muse Wonder를 지원하는 llm-meta-ai 플러그인 0.2를 공개했다. Meta는 해당 모델을 "가장 높은 성능의 모델"로 소개하고 있으며, Artificial Analysis는 Muse Wonder (Max)를 GPT-6.1 Sol과 동등하다고 평가했다. Willison은 추론 수준 6단계에서의 그림 생성 결과를 Muse 1.3, Muse 1.2와 비교했다.
NVIDIA는 OCP Global Summit에서 Vera Rubin 랙과 컴퓨트 트레이 설계를 개방형 NVIDIA MGX 아키텍처를 통해 OCP에 기증했다고 밝혔다. MGX 1.2 사양은 수냉식 5,000A 버스바와 19인치 장비 지원을 추가했으며, 랙 배포 용량을 최대 250kW까지 지원한다. 아울러 DSX AI Factory용 Config Manager, Cluster Readiness Engine 등 오픈소스 컴포넌트도 함께 공개됐다.
SELFCOMPACT는 모델 스스로 문맥을 언제, 어떻게 압축할지 결정하는 에이전트용 스캐폴드다. 압축 도구와 압축해야 할 때와 억제해야 할 때를 정하는 경량 루브릭을 결합해, 파인튜닝 없이 적응형 압축을 구현한다. 6개 벤치마크(경쟁 수학과 에이전트형 검색)와 7개 모델로 평가한 결과, 고정 간격 요약과 같거나 그 이상의 성능을 더 적은 토큰 비용으로 달성했다. 수학에서는 요약을 하지 않은 베이스라인보다 최대 18.1포인트, 에이전트형 검색에서는 5~9포인트 높았으며, 문제당 비용은 30~70% 낮았다.
Nathan Lambert는 AI 에이전트 덕분에 인프라와 엔지니어링이 몇 년 안에 크게 가속화되겠지만, 모델의 본질이 극적으로 바뀌지는 않으며 범용 초지능으로 이어지지도 않을 것이라고 전망하고 있다. 추론 비용은 몇 년에 걸쳐 거의 지수함수적으로 떨어지고, 아키텍처와 데이터 선택에 관한 사전 학습 연구의 자동화도 2~3년 안에 현실화될 것으로 본다. RL 환경의 품질 개선도 단기적으로 여지가 큰 분야로 꼽았다.
Ethan Mollick은 에이전트를 관리자가 설계하고 편성해야 한다는 기존 예상이 틀렸다고 말했다. 수천 개의 에이전트로 이루어진 swarm이 OpenAI의 Navier-Stokes 문제 증명에서 스스로 조직을 짠 사례를 근거로 든다. 한편 AI가 인간의 일을 대량으로 대체할 단계는 아니며, 자기 조직화에는 예상치 못한 방향으로 흐를 위험도 남아 있다고 지적한다.
학습 레시피까지 공개하는 오픈 모델의 지속성은 Nvidia가 개발에 계속 자금을 투입할 수 있을지에 달려 있다는 견해를 제시한다. 보도에 따르면 Nvidia는 이 사업에 260억 달러를 투입했으며, 그 성패에 따라 오픈 모델 개발의 방향이 달라질 것이라고 한다. 경제적 보상이 따르지 않으면 필자는 오픈 모델이 효율성과 특화를 중시하는 롱테일 영역을 맡는 존재가 될 것으로 보고 있다.
Meta가 Muse에서 30B 파라미터로 증류한 멀티모달 모델 Muse Glimmer를 Apache 2.0 라이선스로 공개했다. 로컬 환경의 에이전트 용도를 염두에 둔 모델이며, transformers, llama.cpp, vLLM, Inference Endpoints가 day-0부터 지원한다. Hugging Face Hub에서 내려받을 수 있다.
선정 이유: 30B 로컬 모델에 대해 아키텍처, 각 추론 기반에서의 사용법, 파인튜닝 요건이 한꺼번에 정리되어 있다.