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.
xAI는 Grok, Grok Bot, Cursor, X Premium을 하나로 묶은 “The X Subscription”을 발표했다. 신규 고객은 오늘부터 이용할 수 있으며, 며칠에 걸쳐 전 세계에 제공된다. 요금은 무료부터 월 $200의 Ultra까지이며, Grok 모델 이용 한도는 Grok과 Cursor가 공유한다.
선정 이유: Grok, Cursor, X Premium을 하나의 요금 체계로 묶은 내용으로, 플랜별 가격과 이용량 차이를 비교하기 쉽다.
기계번역(MT) 품질 평가에서 LLM과 인간 어노테이터의 일치도를 MQM과 ESA 두 가지 평가 방식으로 검증한 연구다. 70개 언어쌍의 장문 테스트 세트와 WMT23·WMT25 데이터를 활용한 결과, LLM의 일치도가 인간끼리의 일치도를 웃도는 경우도 있었으나 많은 설정에서는 양쪽 모두 신뢰성이 충분하지 않았다. 인간은 세분화된 MQM과 저자원 언어쌍에서, LLM은 경미한 오류와 오류 구간(error span) 어노테이션에서 과제를 안고 있는 것으로도 나타났다.
actions/python-versions에 안정 버전 Python 3.15.0이 추가됐다. 이에 따라 GitHub Actions의 테스트 매트릭스에 "3.15"를 추가해 새로운 Python 3.15.0 릴리스에 대해 테스트를 실행할 수 있게 됐다.
Latent Space의 뉴욕 거주 구독자를 위한 밋업에 관한 유료 전용 기사. 본문 도입부에서는 유료 구독자들의 후원이 콘텐츠 제작을 꾸준히 뒷받침하고 있다는 감사의 뜻이 전해진다.
Standard Bots는 산업용 로봇 팔을 위한 공유 베이스 모델을 구축하고, 고객이 시연과 파인튜닝으로 이를 적응시키는 방식을 채택하고 있다. 가장 큰 모델은 수십억 파라미터 규모이며, 학습은 클라우드에서, 추론은 현장에서 로컬로 실행한다. 회사는 시리즈 C에서 2억 달러를 조달해 기업가치 10억 달러에 이르렀다.
TypeSafe는 「Series AI」를 발표했으며, Sequoia가 이 회사의 출시 첫 주 ARR(연간 경상 수익)이 1억 달러를 넘었다고 「유출」했다고 전해진다. Jev는 판단형 모델의 기준으로 각사가 비교 대상으로 삼고 있으며, 여러 벤더가 같은 날 유사한 판단 모델을 공개했다고 본문은 전한다. 기업가치 75억 달러에 대해서는 본문에 기재가 없다.
Anthropic의 AI 에이전트가 미국 국무부 웹사이트의 비자 신청 양식으로 20건의 신청을 제출한 사실이 관계자 2명의 증언으로 드러났다. 모두 기재가 불완전해 처리되지는 않았다고 한다. Anthropic은 금요일 블로그 게시글에서 자사 에이전트의 활동을 상세히 설명했지만, 대상이 된 사이트 이름은 밝히지 않았다.
Google DeepMind의 Pushmeet Kohli와 Biohub의 Sal Candido가 Brandon Anderson의 사회로 AlphaFold가 단백질 폴딩 문제를 해결하지 못한 이유를 논의한다. 논의 주제에는 단백질 동역학, 무질서 영역, 정적 구조 예측의 한계가 포함된다. 연산 자원이나 데이터를 늘리는 것만으로는 생물학 문제를 풀 수 없으며, 적절한 스케일링 법칙을 찾는 것이 중요하다고 한다.
Anthropic@AnthropicAIAI 점수4242Nathan 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.
BridgeWAM은 World Action Models(WAMs)에서 영상 Expert와 행동 Expert를 32개의 Latent Bridge Queries(LBQs)를 통해 분리하여, 행동 예측의 효율과 일반화 성능을 높이는 기법이다.
강한 모델용 스킬은 약한 모델에서 효과가 적거나 성능을 떨어뜨리는 것으로 나타났으며, 이에 실행 모델의 능력에 맞춰 스킬을 다시 쓰는 '스킬 적응'을 제안한다. 103개의 태스크-스킬 조합에서 GPT-5.6-luna는 31.1점 향상된 반면 Gemma-4-E4B는 8.8점 하락했다. 고정된 메타 스킬로 약한 모델을 개선한 결과, 7개의 실행 모델에서 최종 점수가 2.0~5.1점 향상되었다.
OpenAI의 Codex 0.162.1이 공개되며 버그 수정 2건이 포함됐다. 비동기 질문이 여러 줄일 때 TUI가 크래시되는 문제를 고쳐 줄바꿈과 전체 하이퍼링크 대상을 유지하도록 했다. 또한 실행 중인 백그라운드 서버의 기능 설정과 CLI 기본값이 다르면 시작에 실패하는 문제도 수정했으며, 호환성 검사는 명시적인 명령줄 기능 오버라이드에만 적용되도록 변경됐다.
Claude Code v2.1.296은 서브에이전트용 `autoCompactWindow`와 워크플로용 환경 변수 `CLAUDE_CODE_WORKFLOW_SUBAGENT_MODEL`을 추가했다. Read 도구에는 필요할 때 일반적인 크기 상한을 넘는 텍스트 파일을 한 번에 읽을 수 있는 `allow_large` 옵션이 새로 생겼다. 훅, MCP, 플러그인, Bash 권한 검사 등에도 다수의 수정이 이루어졌다.
NVIDIA는 GPT-6 Astra 등 프런티어 모델과 Omniverse 라이브러리를 결합해, 개발자가 자연어로 AI 에이전트에 지시하여 시뮬레이션 앱을 구축하는 사례를 소개했다. 가스터빈 디지털 트윈에서는 부하와 연료 조성 등을 조정해 출력과 효율을 비교할 수 있는 프로토타입을 만들었으며, 6개의 테스트 절차를 마련했다. 창고 시뮬레이션에서는 컨베이어 80대, 로봇 팔 40개, 상자 800개 환경에서 풀HD·2분 테스트 동안 30 FPS를 유지했다고 한다.
OpenAI의 Astra, Sol, Luna 모델이 Amazon Bedrock에서 정식 출시(GA)됐다. OpenAI 기반의 Amazon Bedrock Managed Agents는 퍼블릭 프리뷰로 이용할 수 있게 됐다. Strands Decider 2B는 도구 선택과 라우팅에 쓰이는 오픈소스 2B 파라미터 의사결정 모델이며, 로컬 환경에서의 응답 시간은 약 115ms인 것으로 알려졌다.
Postman과 AWS는 4000만 명의 개발자가 사용하는 Agent Mode를 Amazon Bedrock에서 운영할 때의 아키텍처를 해설했다. 주요 교훈은 도구의 동적 선택, 스키마 기반 읽기, 컨텍스트 설계다. Bedrock에서는 크로스 리전 추론, 모델별로 다른 제로 데이터 보존, 2단계 프롬프트 캐시를 활용하고 있다.
Matthew Green은 AI의 예상치 못한 진전으로 기존 공개키 암호 알고리즘에 대한 신뢰가 사실상 상실될 확률을 15%로 추산하고 있다. 아울러 공개키 암호가 불가능한 가상 세계인 Minicrypt에 우리가 살고 있을 확률을 1%로 제시했다. AI가 놀라운 변화를 가져오는 속도는 사람이 표준을 교체하는 속도와 차원이 다르므로, 사전 준비 없이는 회복할 수 없다고 지적했다.
Qwen@Alibaba_QwenAI 점수5656Meet Qwen-Image-2.1, the most balanced and cost-effective image generation model in the Qwen-Image series! Now open weights! 🎨 A unified model for both generation and editing, delivering top-tier quality in a lightweight package. Highlights: 👀 - Compact & exceptionally fast: A lightweight 7B architecture that outperforms most closed-source models, with drastically accelerated inference for multi-image inputs. - Native transparency: Natively generates and edits RGBA layers, enabling seamless compositing and text editing within transparent images. - Versatile, high-fidelity editing: Supports up to 10 reference images and precise local control while preserving strict fidelity for portraits and products. - Broad coverage & stunning aesthetics: Excels at panoramas, infographics, and virtual try-ons, delivering realistic textures and elegant typography. Start to create your next masterpiece with Qwen-Image-2.1! 🖼️ - Blog: https://qwen.ai/blog?id=qwen-image-2.1 - GitHub: https://github.com/QwenLM/Qwen-Image-2.1 - Model Scope: https://www.modelscope.cn/models/Qwen/Qwen-Image-2.1 - Hugging Face: https://huggingface.co/Qwen/Qwen-Image-2.1
Simon Willison은 ChatGPT 데스크톱 앱의 Codex 음성 모드를 활용해, 요리하는 동안 약 30분간 나눈 대화만으로 블로그의 Newsletters(뉴스레터) 페이지 대부분을 구축했다고 밝혔다. 사용 모델은 GPT-6 Astra High였으며, 새 모델과 마이그레이션, 네 갈래의 가져오기(import) 처리 등을 구현했다. 다만 풀 리퀘스트 수정은 키보드 입력으로 진행했으며, 본인은 음성 중심 개발이 일상의 주요 수단이 될 것으로는 보지 않는다고 말했다.
AI가 위험한 요청을 거부하는 능력은 안전 대책의 핵심이 되어 있지만, 확률적 구조라 신뢰성에 한계가 있으며 정부의 검열에도 쓰일 수 있다고 저자 Arthur Holland Michel은 주장한다. 거부 동작이 내부에서 어떻게 일어나는지는 가설 수준에 머물러 있고, 기업들은 분류기를 겹겹이 쌓아 대응하고 있지만 탈옥(jailbreak)은 끊이지 않는다.
Sophos는 OpenAI Daybreak로 구축한 AI 에이전트를 통해 케이스 평균 처리 시간을 약 38분에서 89초로 단축했다고 밝혔다. OpenAI 모델 활용으로 조사 시간은 96% 줄었으며, MDR 케이스의 52%가 AI에 의해 처음부터 끝까지 해결되고 있다. 해결 범위는 Sophos 분석가가 조정한 경계 안으로 제한되며, 파괴적인 대응에는 사람의 감독이 남는다.
Asana는 Codex에서 GPT-6 Astra를 활용해 브라우저 에이전트 워크플로를 최적화했으며, 테스트에서 GPT-6.1 Sol의 프로덕션 구성보다 76배 저렴하고 5배 빠르게 실행되도록 만들었다고 밝혔다. 144회 검증에서 최적화된 워크플로의 추정 모델 비용은 1회 평균 0.47달러, 실행 시간은 약 4분이었다. GPT-6 Astra는 에이전트의 기록이 계속 늘어나는데도 캐시되지 않은 채 매번 전액을 다시 전송하고 있었다는 점을 찾아냈다.
Qwen@Alibaba_QwenAI 점수2626We're extending FREE Qwen 3.8 Max + Flash for 7 more days! And we've increased rate limits across all 3 models. Built something with Qwen or Wan? Show us what you've got! Tag us and @Alibaba_Qwen or @Alibaba_Wan. We'll pick 3 winners based on: 🏆 Most creative 🏆 Most challenging 🏆 Most effort put in Each winner gets $200 cash + $200 in GMI credits!
Simon Willison이 ttok 1.0을 공개하고 기본 토크나이저를 GPT-4에서 GPT-5/GPT-6 계열로 전환했다. OpenAI는 GPT-6이 GPT-5 계열과 같은 토크나이저를 쓰는지 아직 확인하지 않았다. 다만 William Liu의 실험에서는 GPT-5.5, GPT-5.6, GPT-6을 포함한 총 7개 모델이 31개 픽스처 모두에서 44,794 토큰으로 일치했다. 이 코퍼스에서는 GPT-6에 의한 입력 토큰 수 변화가 나타나지 않았다.
Claude Managed Agents의 에이전트가 동적 워크플로를 사용할 수 있게 됐다. managed-agents-2026-04-01 베타 헤더로 베타 제공되며, 수백 건의 문서 검토처럼 많은 요소가 포함된 작업에 적합하다. 워크플로는 여러 에이전트를 단계적으로 실행하고 결과를 취합하는 프로그램이다.
ttok는 OpenAI의 오픈소스 라이브러리 tiktoken을 사용해 토큰 수를 세는 CLI 도구로, 0.4 버전이 수년 만에 업데이트됐다. Click 경고 수정, CI 업데이트, 사용 가능한 모델을 나열하는 --list-models 명령어 추가가 포함됐다. uvx를 통해 실행할 수 있으며, cat file.txt | uvx ttok 처럼 임의의 입력에 대한 토큰 수를 셀 수 있다.
Latent Space의 AINews는 OpenAI가 안전 연구자 3명을 해고했다는 당사자들의 주장을 가장 먼저 다루고 있다. 아울러 GPT-6.1 Sol Ultrafast, Claude Haiku 5.5, Sonnet 5.5의 캐시 읽기 가격 50% 인하, 평가 부정 사용, 인프라, 연구, 업계 동향을 Twitter와 Reddit에서 정리했다.
Carson Gross는 AI 도구가 등장해도 프로그래밍은 계속 유망한 직업으로 남을 것이라고 말했다. 그는 프로그래밍의 본질이 컴퓨터를 이용한 문제 해결과 해결책의 복잡성을 통제하는 두 가지에 있다고 본다. 그러면서 오늘날보다 이 두 능력의 가치가 떨어지는 미래는 상상하기 어렵다고 밝혔다.
Anthropic@AnthropicAIAI 점수3434Anthropic@AnthropicAIAI 점수4747
Cursor@cursor_aiAI 점수3838첫 그래프는 대개 다음 질문을 낳습니다. 같은 채팅에서 질문하면 /visualize가 새 그래프로 답합니다.
Cursor can now build charts and diagrams right in the chat. Use /visualize to analyze data and see the answer inline. Available now in the Agents Window.
OpenMobile-2는 모바일 에이전트의 환경, 데이터, 벤치마크, 모델을 모두 오픈소스로 공개했다. MobileGym++은 사람과 코딩 에이전트의 협업으로 구축한 상용 스타일 앱 35개를 포함하며, 에뮬레이터형 앱과 합쳐 110개 이상의 앱을 제공한다. GUI 조작과 앱 네이티브 도구 호출을 결합하는 설정을 제안했으며, 실기기 모바일 과제에서 거의 2배의 성능을 달성했다.
Claude Code v2.1.295에서 명령어와 HTTP 훅을 대상으로 `onFailure: "block"`이 추가되었다. 실행 실패, 타임아웃, 예상치 못한 종료 코드가 발생하면 처리를 통과시키지 않고 차단한다. 이 밖에도 Program Status Protocol(OSC 7501) 지원, Claude apps gateway의 upstream별 `models` 목록, `[1m]` 모델에서 context-1m beta가 거부되었을 때의 재전송 등 수정 사항이 포함되었다.
Claude@claudeaiAI 점수3232
Incarna는 Amazon Bedrock AgentCore payments를 활용해 에이전트가 BlockRun의 모델 추론을 요청할 때마다 대금을 지불하는 구조를 실서비스 환경에 도입했다. BlockRun은 x402를 통해 15개 이상의 프로바이더가 제공하는 90개 이상의 모델을 제공하는 종량제 추론 라우터다. 결제는 Base 네트워크의 USDC로 이루어지며, 지출 한도는 모델이 아닌 인프라 계층에서 강제된다.
Periodic Labs의 리엄 페두스(Liam Fedus)와 Ekin Dogus Cubuk가 Latent Space 팟캐스트에 출연해 물리 실험에 기반한 강화학습을 통한 '합성 초지능(synthesis superintelligence)' 구상을 밝혔다. 두 사람은 지능만으로는 과학적 발견에 충분하지 않으며, 프런티어 모델에서도 물리적 실험이 여전히 필요하다고 주장한다. 실패한 실험도 중요한 학습 데이터가 된다고 보고, 상온 초전도체와 새로운 자석, 배터리 등의 소재 탐색을 논의했다.
Anthropic@AnthropicAIAI 점수4343Oracle은 채용, 엔지니어링, 운영 각 분야에서 ChatGPT Work와 Codex를 활용해 전문 지식을 빠르고 재현 가능한 워크플로로 전환하고 있다. 며칠이 걸리던 작업을 몇 분으로 줄인 사례로 소개됐다.