YouTube, 대화형 AI 검색 "Ask YouTube" 미국 전체 사용자에게 개방
YouTube는 대화형 AI 검색 기능 "Ask YouTube"를 미국 전체 사용자에게 개방했다. 데스크톱, 모바일, 커넥티드 TV에서 사용할 수 있으며, 모바일에서는 Premium 회원 전용 제한이 사라졌다. 대상은 로그인한 13세 이상 사용자이며, 현재는 미국 도메인에서 영어로만 이용할 수 있다.
YouTube는 대화형 AI 검색 기능 "Ask YouTube"를 미국 전체 사용자에게 개방했다. 데스크톱, 모바일, 커넥티드 TV에서 사용할 수 있으며, 모바일에서는 Premium 회원 전용 제한이 사라졌다. 대상은 로그인한 13세 이상 사용자이며, 현재는 미국 도메인에서 영어로만 이용할 수 있다.
아마존은 PyTorch 코드를 수정하지 않고 AWS Trainium 칩에서 실행할 수 있는 TorchNeuron을 발표했다. 설정 변경만으로 동작하며 Trainium2와 Trainium3를 지원한다. 10월 20일 PyTorch Conference North America에서 Apache 2.0 라이선스의 오픈소스로 공개될 예정이다.
Codex로 커뮤니티가 만들고 있는 흥미로운 프로젝트를 소개한다:
AWS는 월요일 PyTorch로 작성된 AI 앱을 설정 한 줄만 바꿔 자사 AI 칩 Trainium으로 옮길 수 있는 도구 TorchNeuron을 공개했다. 코드를 다시 쓸 필요는 없다고 밝혔다. AWS는 PyTorch 본체에도 특정 칩에 대한 의존성을 없애는 변경 사항을 제공할 방침이다.
TorchNeuron은 AWS Trainium용 새로운 네이티브 백엔드를 제공하는 PyTorch 플러그인으로, Transformers, Diffusers, Kernels가 이를 네이티브로 지원한다. Transformers의 텍스트 생성에서는 사용 빈도가 높은 상위 100개 텍스트 생성 모델 아키텍처 중 89%가 별도 수정 없이 동작하며, 이는 Optimum Neuron v0.4.5의 46%에서 크게 확대된 수치다.
Replika 창업자 Eugenia Kuyda는 여러 에이전트형 스레드를 만들 수 있는 멀티플레이 지원 개인용 AI 어시스턴트 「Wabi」를 전체 사용자에게 정식 공개했다. 이메일을 연동하면 에이전트가 앱을 자동으로 만들며, 스레드는 그룹 채팅으로 공유할 수 있다. Wabi는 SOC 2를 준수하며, 사용자 데이터는 주로 미국에 저장된다. 현재는 무료이며, 비즈니스 모델은 아직 정해지지 않았다.
Codex로 개발 중인 것을 소개합니다: https://x.com/i/broadcasts/1RKZzBELBbXKB
Google은 LiteRT 스택에 C++로 모델을 연산 단위로 구성하는 경량 기술 레이어 'LiteRT Tensor API'를 공개했다. 같은 그래프를 CPU, GPU(ML Drift), NPU에서 실행할 수 있으며, XNNPACK을 거치면 모델 파일 없이도 CPU에서 동작한다. SAM 2의 브라우저 구현에서는 코딩 에이전트를 활용해 10fps 미만에서 30fps 이상으로 개선했다.
Deepgram은 음성 인식 모델 Nova-3를 AWS Trainium2로 옮겨, 오프라인 배치 처리에서 기존 컴퓨팅 기반보다 달러당 처리 음성량을 11~70% 늘렸다고 밝혔다. 최종 구성에서는 단일 Amazon EC2 trn2.3xlarge 인스턴스에서 8개의 모델 레플리카를 동작시킨다. 커널 튜닝에서는 FFN 레이어가 배치 크기 96에서 레퍼런스 커널 대비 지연 시간을 2.0배 줄였고, depthwise conv1d는 1.5배 빨라졌다.
TwelveLabs의 동영상 언어 모델 Pegasus 1.5가 Amazon Bedrock에서 이용 가능해졌다. 긴 동영상을 분석해 지정한 조건에 맞는 구간을 타임스탬프가 포함된 구조화된 JSON으로 반환한다. Amazon S3의 URI 또는 base64 문자열로부터 사전 인덱스 작업 없이 동영상을 분석할 수 있으며, 동영상 처리 능력은 요청 1건당 최대 2시간까지 확대됐다(Pegasus 1.2는 1시간).
LLM을 호출하지 않고 받은 프롬프트를 그대로 되돌려주는 디버그용 플러그인 「llm-echo」 0.5 버전이 출시됐다. 시뮬레이션되는 토큰 사용량 계산이 도구 호출, 시스템 프롬프트, 추론 토큰을 고려하도록 업데이트됐다. --usage 옵션을 붙이면 「hi there」 입력에 대해 입력 2, 출력 24 토큰의 사용량이 표시된다.
출처는 Simon Willison. 원문에서 확인된 것은 본문이 스폰서 광고라는 점뿐이며, Teleport는 AI 에이전트와 그것이 생성하는 서브 에이전트에 사람과 동등한 접근 권한이 주어진다는 점을 지적하고, 격리된 임시 신뢰 런타임에서 동작을 모니터링하고 제약하는 방법을 소개하고 있다. llm-tools-datasette 0.1.1의 변경 내용은 본문에 기재되어 있지 않다.
네이버클라우드가 19일 기업의 보안 현황을 무료로 점검하는 '네이버클라우드 보안 자가진단' 사이트를 열었다. 네트워크 보안, 접근제어, 데이터 보호·암호화 등 7개 영역 21개 문항으로 구성됐으며, AI 활용 환경 보안 영역을 별도로 마련해 AI 자동화 공격과 AI 서비스를 통한 정보 유출 등을 점검한다. 진단 결과에 따라 산업별 주요 규제 사항과 보완 방향을 제공하고, 필요시 보안 전문가 상담으로 연결한다.
xAI가 단독으로 사용할 수 있는 음성 API인 Grok Speech to Text(STT)와 Grok Text to Speech(TTS)를 발표했다. Grok Voice, Tesla 차량, Starlink 고객 지원을 뒷받침하는 기술 기반 위에 구축되었다. 요금은 STT가 일괄 처리 시 시간당 $0.10, 스트리밍 시 시간당 $0.20이며, TTS는 100만 자당 $15.00이다.
xAI는 짧은 녹음으로 자신의 목소리를 복제해 Grok Text to Speech와 Voice Agent API에서 사용할 수 있는 Custom Voices를 발표했다. xAI 콘솔에서 약 1분 분량의 자연스러운 음성을 녹음하면 2분 이내에 실서비스에 쓸 수 있는 음성 모델이 만들어진다. Text to Speech와 Voice Agent API에서 사용해도 추가 요금은 없다.
선정 이유: 녹음으로 음성 클론을 만드는 절차와 본인 확인의 2단계 검증, 추가 요금이 없다는 조건이 구체적으로 제시되어 있어 도입 여부를 판단하기 쉽다.
xAI는 Grok Imagine API에서 이미지 생성과 편집을 지원하는 Quality Mode를 엔터프라이즈 개발자 및 팀 대상으로 공개했다. 사실감, 텍스트 렌더링, 크리에이티브 제어의 향상을 내세우고 있으며, 상품 비주얼과 마케팅 소재의 대량 제작, 동영상 생성과의 결합도 염두에 두고 있다. 문서는 공식 docs 페이지에서 제공된다.
xAI는 일상에서 쓰는 앱을 Grok에 직접 연결하는 Connectors를 Grok Web, iOS, Android에서 제공하기 시작했다. SharePoint, Outlook, OneDrive, Google Workspace, Notion, GitHub, Linear를 지원하며, 임의의 커스텀 MCP 서버를 연결하는 Bring Your Own MCP도 함께 시작했다. 이메일 요약, 슬라이드 업데이트, 일정 정리, 스프레드시트 편집을 복사해 붙여넣기 없이 할 수 있다.
선정 이유: 각 지원 서비스에서 무엇을 읽고 쓸 수 있는지 한눈에 정리되어 있고, 독자적인 MCP 서버에도 연결할 수 있어 자신의 업무에 도입하는 방안을 검토하기 쉽다.
xAI는 Grok 구독을 Nous Research의 오픈소스 자기 개선형 에이전트 「Hermes Agent」 안에서 바로 이용할 수 있도록 했다고 밝혔다. 이용 가능한 기능은 텍스트 대화와 고도의 추론을 위한 Grok 4.3, 음성 응답을 위한 Grok Text-to-Speech, 이미지와 동영상 생성을 위한 Grok Imagine이며, 모든 요금제에서 연결할 수 있다. 설정은 Hermes Agent의 프로바이더에서 「xAI Grok OAuth(SuperGrok Subscription)」를 선택하고 브라우저에서 로그인하기만 하면 된다.
xAI가 Grok에 Skills를 도입했다. 한 번 알려준 내용을 모든 대화에서 기억해, 취향이나 서식 규칙, 워크플로를 반복해서 설명할 필요가 없어진다. Grok 4.3에서 grok.com, iOS, Android를 통해 이용할 수 있다.
선정 이유: 한 번 알려준 내용을 대화를 넘어 유지하는 스킬의 구조와, 기본 탑재된 문서 생성 스킬의 범위가 구체적으로 정리되어 있다.
xAI는 SuperGrok 또는 X Premium 구독을 이용해 오픈소스 로컬 우선(local-first) AI 에이전트 「OpenClaw」 안에서 Grok 모델을 사용할 수 있도록 했다고 밝혔다. 이 연결은 모든 요금제에서 이용할 수 있다고 한다. OpenClaw는 Mac Mini, 노트북, 서버, VPS, Raspberry Pi 등 다양한 하드웨어에서 동작하며, 세션을 넘나드는 영구 메모리를 유지한다.
xAI가 SuperGrok 또는 X Premium 구독을 이용해 OpenCode 안에서 Grok을 사용하는 절차를 공개했다. OpenCode에서 /connect를 실행한 뒤 xAI를 선택하고, 브라우저에서 로그인하는 「xAI Grok OAuth(SuperGrok Subscription)」 또는 SSH나 원격 호스트용으로 코드와 URL을 표시하는 「Headless / Remote / VPS」 방식 중 하나를 고르면 된다. 연결에 사용되는 모델은 xAI의 터미널형 코딩 에이전트를 뒷받침하는 Grok Build와 동일한 모델이다.
xAI는 터미널에서 동작하는 코딩 에이전트 Grok Build의 얼리 베타를 시작했다. SuperGrok과 X Premium Plus의 모든 구독자가 이용할 수 있다. 플랜 모드에서의 승인, 서브 에이전트의 병렬 실행, 기존 AGENTS.md 및 MCP 서버의 활용을 지원한다.
xAI의 Grok 구독(SuperGrok 또는 X Premium+)을 오픈소스 에이전트형 코딩 플랫폼 Kilo Code에서 바로 사용할 수 있게 됐다. 연결하면 Grok Build를 포함한 최신 Grok 모델을 별도의 API 키 없이 쓸 수 있다. VS Code, JetBrains IDE, 터미널(CLI)을 지원하며, VS Code에서는 설정의 Providers 탭에서 xAI Grok OAuth(SuperGrok Subscription)를 선택해 로그인하면 된다.
xAI는 Grok Build에 내장 플러그인 마켓플레이스를 공개했다. 플러그인은 skills, 슬래시 명령, agents, hooks, MCP 서버, LSP를 하나의 패키지로 묶은 것으로, 터미널을 떠나지 않고 둘러보고 설치하고 업데이트할 수 있다. 제공 개시 시점에는 MongoDB, Vercel, Sentry, Chrome DevTools, Cloudflare, Superpowers 플러그인이 나열되어 있다.
xAI의 Grok를 기존 SuperGrok 또는 X Premium 구독으로, 터미널 기반 에이전트형 개발 환경인 Warp 안에서 이용할 수 있게 되었다. Grok Build를 뒷받침하는 grok-build-0.1을 포함한 Grok 모델에 접근할 수 있으며, Warp의 「Agent > Warp Agent」 설정에서 「Connect SuperGrok subscription」을 클릭해 연결한다. 앞으로 SuperGrok 및 X Premium 구독자를 대상으로 추가 에이전트와 통합 기능이 제공될 예정이다.
xAI는 Grok Build에 모든 세션을 한 화면에서 관리할 수 있는 Agent Dashboard를 추가했다. 셸에서 `grok dashboard`, 세션 안에서 `/dashboard`(Ctrl+\)로 실행할 수 있으며, 입력을 기다리는 세션을 맨 위에 표시한다. 대시보드에서 바로 답장을 보내거나 새 세션을 시작할 수도 있다.
xAI는 Microsoft PowerPoint 안에서 사용할 수 있는 애드인 'Grok for PowerPoint'의 제공을 시작했다고 밝혔다. 아웃라인을 공유하면 웹 검색과 X 검색을 통한 조사 내용, 도표, 이미지를 포함한 슬라이드 전체를 생성할 수 있으며, 개별 슬라이드 추가, 스타일과 테마 적용, 섹션 구성 변경도 하나의 지시로 처리할 수 있다.
xAI가 Grok 4.3을 Amazon Bedrock에서 일반 제공(GA)을 시작했다. 100만 토큰 컨텍스트 윈도우와 none·low·medium·high 중에서 선택할 수 있는 추론 설정을 지원한다. 요금은 입력이 100만 토큰당 $1.25, 출력이 $2.50이다.
xAI는 Microsoft Word에 Grok을 통합하는 애드인 「Grok for Word」를 공개했다. 메모를 구조화된 장문으로 변환하고, 웹이나 (X 상의) 정보를 검색해 문서에 반영하며, 문장을 명확하고 간결하게 다듬는 기능을 갖췄다. Microsoft 365용 무료 애드인으로, Microsoft Marketplace에서 추가할 수 있다.
Grok 모델이 Databricks의 개발자용 에이전트 기반 'Agent Bricks'에서 네이티브로 이용할 수 있게 됐다. Databricks 2026 Data + AI Summit에 맞춘 발표로, 다른 프런티어 모델 및 오픈소스 모델과 동일한 거버넌스 기능을 갖춘 플랫폼에서 제공된다. Amazon Bedrock에서도 Grok을 이용할 수 있다.
xAI는 Grok Build에 장시간 자율 실행을 가능하게 하는 새 모드 /goal을 추가했다. 에이전트가 작업 완료와 검증 때까지 계속 진행하며, 현재 이용할 수 있다.
xAI는 Grok Voice 기반으로 실서비스용 음성 에이전트를 설정할 수 있는 노코드 플랫폼 「Voice Agent Builder」를 베타 공개했다. 전화 회선, 지식 검색, 도구, 가드레일, MCP, 관측 기능을 한곳에서 사용할 수 있다. 요금은 API 요금 기준 분당 $0.08이며, 플랫폼 이용료는 별도로 부과되지 않는다.
선정 이유: 통화 구축부터 요금 체계까지 하나의 화면과 소수의 과금 항목으로 정리되어 있어, 기존 음성 기반 서비스와의 차이를 비교하는 자료로 활용할 수 있다.
xAI는 Grok Voice의 새로운 플래그십 음성 21종을 공개했다. 모두 다국어를 지원하며, 실시간 Voice Agent API, Text to Speech API, 새로운 Grok Voice Agent Builder에서 지금 바로 사용할 수 있다. 기존 5종(Ara, Eve, Leo, Rex, Sal)도 개선된 방식으로 재학습되어 말투, 표현, 강조가 더 자연스러워졌다. Grok Voice는 25개 이상의 언어를 지원하며, 약 1분 분량의 음성으로 자체 음성을 클론할 수도 있다.
xAI는 Grok에 지시를 한 번 작성하면 자동으로 실행되는 Automations를 도입했다고 밝혔다. grok.com과 iOS·Android Grok 앱에서 이용할 수 있으며, 일정 실행은 모든 사용자에게, 메일 트리거는 SuperGrok에 포함된다.
선정 이유: 일정 실행과 메일 수신에 따른 실행이라는 두 가지 방식이 잘 정리되어 있어, 반복 업무를 Grok에 맡기는 설계를 파악하기 쉽다.
xAI는 Microsoft Excel용 애드인 'Grok for Excel'을 공개했다. 통합 문서를 연 채로 평이한 영어로 질문해 수식을 작성하고 시나리오를 실행할 수 있다. 무료 Microsoft 365 애드인으로, Microsoft Marketplace에서 추가할 수 있으며 Word와 PowerPoint용도 함께 제공된다.
xAI가 Microsoft Outlook용 Grok 애드인을 공개했다. 이 애드인은 긴 이메일 스레드를 요약하고, 사용자의 문체에 맞춘 답장 초안을 작성하며, 받은편지함을 정리하는 AI 에이전트로 작동한다. 첨부 파일을 읽고 웹과 X를 검색하는 기능도 지원한다. Microsoft 365 애드인으로 제공되며, 유료 X 및 SuperGrok 사용자는 오늘부터 이용할 수 있다. 메일 발송은 사용자가 직접 조작하기 전까지 이루어지지 않는다.
xAI는 Grok 4.5를 grok.com, X, iOS 및 Android의 Grok 앱에서 제공하기 시작했다. 회사는 이 모델을 가장 성능이 높은 모델로 소개하며, 긴 대화의 맥락 파악과 추론 효율이 향상되었다고 밝혔다. Microsoft 365 애드인을 통해 Word, Excel, PowerPoint, Outlook 안에서도 Grok을 사용할 수 있다.
xAI는 Grok Build에서 워크플로를 실행할 수 있도록 했다. 작업을 평이한 언어로 설명하면 Grok이 계획을 세우고, 백그라운드에서 수백 개의 병렬 에이전트에 작업을 분산한 뒤 완료되면 결과를 보고한다. 실행에는 128개 에이전트의 예산이 배정되며, 대규모 작업에서는 최대 1,024개까지 사용할 수 있다.
선정 이유: 수백 개의 에이전트에 작업을 분산하고 검증하는 과정을 한 번의 백그라운드 실행으로 묶는 구조이며, 저장해 재사용하는 흐름까지 구체적으로 제시되어 있다.