키워드：AI 에이전트, Python에서 TypeScript로 변환, 자기 학습 루프, AI 잠재력, AI 에이전트 자율 운영, 비지도 번역, 복잡한 작업 처리, Python 코드 TypeScript 번역, 자기 개선형 AI, AI 에이전트 아키텍처, 비지도 코드 번역 기술
🔥 포커스
AI Agent, Python에서 TypeScript로의 비지도 번역 구현 : 한 AI 에이전트가 4시간 동안 자율적으로 작동하여 1.4만 줄의 Python 코드를 오류 없이 TypeScript로 번역했습니다. 이 에이전트는 자체 학습 루프를 통해 각 실행에서 “기술”을 추출하고 개선하며, 인간의 개입 없이 스스로 개선하는 AI의 엄청난 잠재력을 보여주어 미래 AI 에이전트의 복잡한 작업 처리에서의 획기적인 발전을 예고합니다. (출처: source)
Poetiq.ai, ARC-AGI 벤치마크에서 인간 능가 주장 : Poetiq.ai는 자사 AI가 ARC-AGI 공개 평가에서 인간을 뛰어넘는 성능을 달성했다고 보고했으며, 이 결과는 현재 ARC Prize에서 검증 중입니다. 만약 확인된다면, 이는 AI가 복잡하고 비정형적인 문제를 해결하는 능력이 더욱 향상되었음을 보여주는 범용 인공지능 분야의 중요한 이정표가 될 것입니다. (출처: source, source)
Anthropic 팀, “도구의 궁극적인 형태는 사라지는 것” 논의 : Claude Code 팀은 최고의 도구는 보이지 않는 도구라는 제품 철학을 공유했습니다. 그들은 Bash를 범용 인터페이스로 사용하여 모델이 스캐폴딩을 “흡수”하게 하고, 이중 사용자 설계(인간과 AI가 인터페이스 공유)를 채택하여 모델 능력의 지속적인 내재화와 제품 단순화를 달성했습니다. 이러한 급진적인 삭제 전략과 “복합 엔지니어링” 접근 방식은 AI 시대 제품 개발의 새로운 패러다임을 보여주는데, 이는 도구가 점점 더 순수해지고 궁극적으로 의도에 통합되어 원활한 협업을 가능하게 한다는 것입니다. (출처: source)
NVIDIA CEO 젠슨 황, AI를 “5층 케이크”에 비유 : 젠슨 황은 AI 발전이 에너지, 칩, 인프라, 모델, 애플리케이션의 다섯 가지 핵심 계층으로 구성된다고 제시했습니다. 이 비유는 AI 생태계의 복잡성과 상호 의존성을 명확하게 보여주며, 하드웨어부터 상위 애플리케이션까지 전체 체인의 중요성을 강조하여 AI 산업의 전반적인 발전을 이해하는 거시적인 관점을 제공합니다. (출처: source)
🎯 동향
Essential AI, Rnj-1 오픈소스 8B 파라미터 모델 출시 : Essential AI는 Rnj-1 기본 버전과 명령어 버전 8B 파라미터 오픈소스 모델을 출시했습니다. 이 모델은 SWE-Bench 코드 성능에서 GPT-4o에 근접하고, 도구 사용 면에서 동급 오픈소스 모델보다 우수하며, 수학적 추론 능력은 GPT OSS MoE 20B와 비슷합니다. Rnj-1은 8.4T tokens으로 사전 학습되었으며, 컨텍스트 창이 32K로 확장되었고, 행동 발현에서의 사전 학습의 역할이 강조되었습니다. 이 모델은 Hugging Face와 Together.ai 플랫폼에서 제공됩니다. (출처: source, source, source, source, source, source, source, source, source, source, source, source)
NVIDIA, CUDA Tile 출시로 GPU 프로그래밍에 중대한 변화 예고 : NVIDIA는 2006년 이후 CUDA의 가장 큰 변화인 CUDA Tile을 출시했습니다. 이는 GPU 프로그래밍을 스레드 레벨 SIMT에서 Tile 기반 작업으로 전환하여 개발자가 데이터 블록을 정의할 수 있게 하고, 시스템이 자동으로 실행을 최적화합니다. CUDA Tile IR은 가상 명령어 세트로서 현대 NVIDIA 하드웨어를 추상화하여 코드가 다양한 GPU 세대에서 효율적으로 실행되도록 합니다. 이 업데이트는 개발자가 더 높은 수준에서 GPU 알고리즘을 작성할 수 있게 하며, 컴파일러가 하위 하드웨어 복잡성을 처리합니다. (출처: source, source, source)
Google Gemini 3 Pro Vision 벤치마크, Claude Opus 4.5를 주요 경쟁 상대로 지목 : Google은 Gemini 3 Pro Vision 모델의 상세 벤치마크를 공개하며, 처음으로 Claude Opus 4.5를 직접 비교 대상에 포함하고 이를 중요한 경쟁 기준으로 인정했습니다. 데이터에 따르면 Opus 4.5는 시각적 추론(MMMU Pro 72.0%)과 비디오 이해(YouCook2 145.8%)에서 뛰어난 성능을 보였으며, 비디오 이해에서는 GPT-5.1을 능가하기도 했습니다. (출처: source, source)
Microsoft, VibeVoice Realtime 0.5B TTS 모델 출시 : Microsoft는 경량화되고 표현력이 풍부한 텍스트-음성 변환(TTS) 모델 VibeVoice-Realtime-0.5B를 출시했습니다. 이 모델은 44.1kHz 오디오 샘플링 속도를 지원하며, 미세 조정 및 음성 복제 기능을 제공하고, OpenAI 호환 API 서버로 캡슐화하여 로컬에서 약 2GB VRAM만으로 실행 가능하며, 다양한 음성과 OpenAI 별칭을 지원합니다. (출처: source, source)
Grok 4.20, Alpha Arena 대회에서 우승 : Grok 4.20 (신비한 모델)은 Alpha Arena 대회에서 평균 12%의 상승률로 우승을 차지했으며, 네 번의 모든 경기에서 수익을 냈습니다. GPT-5.1과 Gemini 3는 각각 2위와 3위를 차지했습니다. 이는 Grok이 특정 거래 및 경쟁 시나리오에서 강력한 성능을 보여줌을 시사합니다. (출처: source)
Neurosymbolic AI, LLM 환각 문제 해결에 기여할 것으로 기대 : 연구에 따르면 Neurosymbolic AI가 대규모 언어 모델(LLM)의 환각 문제를 해결하는 데 핵심적인 역할을 할 수 있습니다. 신경망의 패턴 인식 능력과 심볼릭 AI의 논리적 추론 능력을 결합함으로써 LLM의 정확성과 신뢰성을 높일 수 있을 것으로 기대됩니다. (출처: source)
Yupp.ai LLM 순위표, GPT 5.1 선두, Gemini 3 Pro 뒤이어 : Yupp.ai가 발표한 최신 LLM 순위표에 따르면 GPT 5.1이 여전히 선두를 유지하고 있으며, Gemini 3 Pro가 그 뒤를 바짝 쫓고 있어 사용자 자연어 상호작용의 실제 성능 경쟁에서 최고 모델 간의 격차가 줄어들고 있음을 보여줍니다. (출처: source)
RosettaCommons, 생체 분자 기초 모델 Foundry 출시 : Foundry는 단백질 설계, 역접힘, 단백질 접힘 등 다양한 생체 분자 기초 모델을 위한 중앙 저장소입니다. RFD3(설계), ProteinMPNN(역접힘), RF3(접힘) 등의 모델을 제공하며, AtomWorks 통합 프레임워크를 기반으로 훈련 및 추론이 이루어져 생체 분자 모델링 연구를 가속화하는 것을 목표로 합니다. (출처: source)
xAI와 Mistral, SpeechMap Lab 순위표에서 상위권 차지 : SpeechMap Lab이 발표한 순위표와 지수에 따르면 xAI가 94.8점으로 1위를 차지했으며, Mistral이 89.8점으로 그 뒤를 이었습니다. Google은 78.2점으로 7위를 기록했습니다. 이 순위는 각 연구소 모델의 전반적인 성능을 평가하며, 현재 AI 모델 연구 개발의 경쟁 구도를 반영합니다. (출처: source)
Claude Sonnet과 Opus 4.5 모델, 정렬(alignment) 측면에서 더 우수한 성능 : Anthropic 연구원들은 Claude Sonnet과 Opus 4.5 모델이 정렬(alignment) 측면에서 더 우수한 성능을 보인다고 지적했습니다. 이는 훈련 과정에서의 특정 최적화 덕분이며, 향후 더 많은 세부 정보가 공개될 예정으로, Anthropic이 AI 행동이 인간의 의도에 부합하도록 보장하는 데 중요한 진전을 이루었음을 보여줍니다. (출처: source)
🧰 도구
LongCat-Image-Edit: 오픈소스 이미지 편집 도구 : LongCat-Image-Edit은 Apache 2.0 오픈소스 라이선스를 채택하고 Hugging Face에서 데모를 제공하는 새로 출시된 이미지 편집 도구입니다. 이 도구는 이미지 편집에서 뛰어난 성능을 보여주며, 개발자와 사용자에게 유연하고 강력한 오픈소스 솔루션을 제공합니다. (출처: source)
Nano Banana Pro의 이미지 생성 잠재력과 프롬프트 기술 : 한 사용자는 Nano Banana Pro가 이미지 생성에서 엄청난 잠재력을 가지고 있으며, 특히 LLM으로 프롬프트할 때 더욱 그렇다고 지적했습니다. 정확한 프롬프트를 통해 이 도구는 세부적이고 다양한 스타일의 이미지를 생성할 수 있으며, 심지어 “언캐니 밸리(Uncanny Valley)”를 넘어 놀라운 사실감을 표현할 수 있습니다. 사용자는 특정 인물 콜라주 스타일을 구현하기 위한 상세한 프롬프트 단어를 공유했습니다. (출처: source, source, source, source)
Claude Code와 MiniMax M2로 강력한 AI 코딩 스택 구축 : Claude Code와 MiniMax M2의 결합은 AI 기반 개발을 위한 효율적인 코딩 스택을 제공합니다. Claude Code는 VS Code에서 코드 리팩토링, 생성 및 프로젝트 분석 등의 기능을 제공하며, MiniMax M2는 다단계 추론 및 자동화된 워크플로우에 능숙하여 개발 효율성을 함께 높이고 AI 지원을 통한 빠른 제공을 실현합니다. (출처: source)
Yupp.ai, Claude Opus 4.5 Online 통합 및 실시간 검색 기능 제공 : Yupp.ai 플랫폼에 Claude Opus 4.5 Online 모델이 출시되었으며, 표준 버전과 “사고” 버전을 제공하고 실시간 검색 기능을 지원합니다. 이 통합을 통해 사용자는 Anthropic의 최신 첨단 모델을 활용하여 더욱 효율적이고 통찰력 있는 온라인 검색 및 상호작용을 할 수 있습니다. (출처: source)
Seedream 4.5 이미지 모델 출시, Nano Banana Pro보다 우수한 성능 : Seedream 4.5 이미지 모델이 공식 출시되었으며, Nano Banana Pro보다 비용이 70% 저렴하고 속도는 50% 빠르며, 일부 측면에서는 더 우수한 성능을 보입니다. 이 모델은 이미지 해체, 텍스트 수정, 복잡한 효과 합성, 피부 질감 조정, 시점 일관성 등 고급 편집 기능을 지원합니다. (출처: source)
Kling 2.6 비디오 생성 도구, 고급 VFX 및 사운드 제어 구현 : Kling 2.6은 AI 비디오 생성에서 상당한 진전을 이루었으며, 특정 분위기, 배경 음향 효과, 환경음, 대화 및 억양을 생성하고 일관된 톤을 유지할 수 있습니다. 또한 캐릭터 교체, 스타일 전환, 시각 효과 추가, 환경 변경 및 부드러운 카메라 움직임(패닝, 줌, 회전)을 지원하여 비디오 제작의 영화적 감각과 제어 가능성을 크게 향상시켰습니다. (출처: source, source, source, source)
LangChain Agent Builder, Slack 메시지로 Linear 문제 자동 생성 구현 : LangChain Agent Builder는 Slack 메시지로부터 Linear 문제를 자동으로 생성하고, 우선순위를 지정하며, 작업을 할당하고, 기존 문제를 편집 및 업데이트하는 AI 에이전트를 구축하는 데 사용되었습니다. 이는 제품 및 엔지니어링 팀의 시간을 크게 절약하고, 컨텍스트 전환을 방지하며, 작업 효율성을 향상시켰습니다. (출처: source)
NotebookLM 모바일 업데이트, 인포그래픽 및 Nano Banana Pro 기반 PPT 생성 지원 : NotebookLM 모바일 버전이 대규모 업데이트를 통해 웹 버전과 거의 동일한 기능을 제공하게 되었습니다. 새로운 기능에는 인포그래픽 지원과 Nano Banana Pro 기반의 PPT 생성이 포함되며, 사진을 직접 촬영하거나 업로드하여 파일 소스로 사용할 수 있고, 클라우드에 오디오 개요 재생 진행 상황을 저장할 수 있어 모바일 업무 및 학습 경험을 향상시켰습니다. (출처: source)
로컬에서 대규모 오픈소스 LLM 실행 시 하드웨어 제한 및 최적화 : 사용자들이 128GB 통합 메모리를 갖춘 AMD Ryzen APU에서 대규모 오픈소스 LLM을 실행하는 데 따르는 어려움을 논의했습니다. 큰 메모리에도 불구하고 VRAM 할당 제한(특히 Windows/WSL 환경에서)으로 인해 DeepSeek-R1-70B와 같은 모델이 원활하게 실행되기 어렵습니다. 커뮤니티에서는 성능 향상을 위해 네이티브 Linux 또는 LM Studio와 같은 도구를 사용하고 모델 양자화를 최적화할 것을 제안했습니다. (출처: source)
Runway, Workflows 새 노드 출시로 오디오/비디오 편집 간소화 : Runway는 Workflows에 일련의 새로운 노드를 도입하여 오디오 및 비디오 편집 프로세스를 단순화하고, 사용자가 단일 플랫폼 내에서 더욱 쉽게 창작할 수 있도록 했습니다. 이러한 새로운 기능은 콘텐츠 제작자의 작업 효율성과 경험을 향상시킬 것으로 기대됩니다. (출처: source)
📚 학습
AI 에이전트 작동 원리 및 구축 가이드 : Python_Dv는 현대 AI 에이전트의 작동 원리에 대한 완전한 시스템 청사진과 8가지 핵심 단계를 발표하여 AI 에이전트의 아키텍처와 작동 메커니즘을 심층적으로 분석했습니다. 또한 Manning Books는 LLMAgent 클래스와 처리 루프 구현을 다루는 《Build a Multi-Agent System (From Scratch)》의 새로운 챕터를 곧 출시할 예정이며, Claude Code의 실시간 학습 그룹 강좌도 있어 지능형 에이전트 이해 및 구축을 위한 포괄적인 지침과 실습 기회를 제공합니다. (출처: source, source, source, source)
“협력적 개선”: 더 안전한 초지능으로 가는 길 : Jason Weston과 j_foerst는 “협력적 개선”에 대한 입장문을 발표하며, 아직 실현 불가능한 “자기 개선 AI”에 집중하기보다는 인간과 협력하여 AI의 가속화된 발전과 정렬 문제를 함께 해결하여 더 안전한 초지능을 달성할 수 있는 AI를 구축해야 한다고 주장했습니다. (출처: source)
NeurIPS 2025 RAG, 멀티모달 알고리즘 추론 및 코드 딥러닝 워크숍 : NeurIPS 2025는 RAG(검색 증강 생성) 및 그 확장 분야에 대한 논의, “사고 토큰” 등의 주제를 다루는 멀티모달 알고리즘 추론 워크숍, 그리고 “Deep Learning for Code in the Agentic Era (DL4C)” 워크숍을 포함한 여러 중요한 워크숍을 개최할 예정입니다. 이 행사들은 최고 전문가들을 한자리에 모아 AI의 최전선 발전, 평가 방법 및 미래 방향을 논의하며 연구자들에게 풍부한 교류 및 학습 플랫폼을 제공합니다. (출처: source, source, source, source, source)
Google DeepMind Gemini 3 Pro 해커톤 : Google AI Studio는 Gemini 3 Pro 해커톤을 개최하여 개발자들이 Gemini 3 Pro API를 활용해 실제 문제를 해결하도록 초대합니다. 우승자에게는 10,000달러 상당의 API 크레딧이 제공되어 과학, 교육, 건강 등 다양한 분야에서의 혁신을 장려합니다. (출처: source)
Google Gemini API 멀티모달 AI 종합 가이드 : Nipun Batra는 Google Gemini API를 사용한 종합 멀티모달 AI 가이드를 발표했습니다. 이 가이드는 객체 감지, 이미지 분할, 수학 문제 해결, 비디오/오디오/PDF 분석, 검색 접지 및 구조화된 출력 등 여러 측면을 다루며, 실행 가능한 예제와 상세한 설명을 제공합니다. (출처: source)
Agentic Context Engineering 코드 공개 : Agentic Context Engineering 논문의 코드가 공개되었습니다. 이 연구는 AI 에이전트의 성능을 향상시키기 위한 진화하는 컨텍스트(Evolving Context) 방법을 제안합니다. 이 공식 구현은 개발자들이 더 효율적인 AI 에이전트를 구축하는 데 도움이 될 것으로 기대됩니다. (출처: source)
멀티모달 데이터 융합의 핵심 방법 : Turing Post는 교차 어텐션, 셀프 어텐션과 같은 어텐션 메커니즘 기반 융합, 트랜스포머 혼합(MoT), 그래프 융합, 커널 기반 융합, 상태 혼합(MoS) 등 멀티모달 데이터 융합의 다양한 핵심 방법을 상세히 소개했습니다. 이러한 기술은 이미지, 텍스트 및 기타 메타데이터 간의 의미 일치 및 모델 성능을 향상시키는 것을 목표로 합니다. (출처: source, source)
iNaturalist 식물 이미지 데이터셋 출시, 시각 모델 훈련에 기여 : juppy44는 Hugging Face에 9,610만 행의 연구 등급 식물 이미지(종명 포함) 대규모 데이터셋을 공개했습니다. 이 데이터셋은 실제 환경의 노이즈 데이터를 처리하는 시각 모델 훈련에 적합하도록 정제 및 패키징되었으며, 이 데이터를 사용하여 Google Vit Base 모델을 미세 조정했습니다. (출처: source)
💼 비즈니스
대만 경제, AI 및 신흥 기술에 힘입어 2025년 강력한 성장 예상 : 대만 외교부는 AI와 신흥 기술의 추진력으로 대만 경제가 2025년에 7.37% 성장하여 15년 만에 최고치를 기록할 것으로 예상된다고 보고했습니다. 대만은 혁신 경험을 공유하고 뜻을 같이하는 파트너들과 협력하여 더욱 탄력적이고 번영하는 미래를 함께 구축하는 데 전념하고 있습니다. (출처: source)
🌟 커뮤니티
Grok AI, 의료 진단에서 잠재력 발휘 : 한 사용자는 Grok (xAI)이 자신의 맹장염을 성공적으로 진단했으며, 응급실의 첫 검사에서는 발견되지 않았다고 공유했습니다. Grok은 증상에 따라 CT 스캔을 권유했고, 결국 염증이 확인되어 성공적으로 수술을 받았습니다. 이 사례는 AI가 의료 진단 보조 분야에서 특히 패턴 인식 및 핵심 권고 제공 측면에서 엄청난 잠재력을 가지고 있음을 강조합니다. (출처: source)
AI 제품 수익화 전략: “정보 배설 사슬”의 말단에 집중 : 기술 전문가들은 오만함을 버리고 제품의 초점을 기술 원천에서 “정보 배설 사슬”의 말단, 즉 겉보기에는 “저급”하지만 실제적이고 절박한 수요와 현금 흐름이 있는 하위 시장으로 옮겨야 한다는 의견이 있습니다. 진정한 상업적 가치는 중소기업과 일반 사용자의 구체적인 문제점을 해결하고, “설득”이 아닌 “시연”을 통해 제품 가치를 검증하며, 효율성 향상과 비용 절감을 실현하는 데 있습니다. (출처: source)
AI 윤리 및 상업화 논란: Khosla Ventures 파트너 “AI 안전은 완전한 사기” 주장, ChatGPT 광고 루머 해명 : Khosla Ventures의 매니징 파트너 Keith Rabois는 “AI 안전은 완전한 사기”라고 공개적으로 밝히며, 이를 기술 발전의 관료적 개입을 정당화하는 핑계라고 비판했습니다. 동시에 OpenAI의 ChatGPT 책임자는 현재 어떠한 실시간 광고 테스트도 진행하고 있지 않으며, 소셜 미디어에 유포된 스크린샷은 가짜이거나 광고가 아니라고 해명했습니다. 이 사건들은 AI 산업이 윤리, 규제 및 상업화 전략에 대한 격렬한 논쟁과 사용자 신뢰 문제에 직면해 있음을 반영합니다. (출처: source, source, source, source)
AI가 창의 산업에 미치는 영향 및 AI 생성 콘텐츠 품질에 대한 우려 : AI 기술 발전과 함께 영상 제작 분야는 “황금 시대”를 맞이하고 있으며, VFX 및 제작 속도가 전통 스튜디오보다 10배 빠릅니다. 그러나 커뮤니티에서는 AI 생성 콘텐츠의 “쓰레기(slop)”에 대한 비판도 제기되었는데, 이러한 저품질 결과물이 악순환을 초래할 수 있으며, 일부는 AI 생성 이미지의 “언캐니 밸리(Uncanny Valley)”와 특정 스타일(예: DALL-E의 노란색 필터)에 의문을 제기하기도 했습니다. 이는 AI가 창의적 생산을 가능하게 하는 동시에 품질과 예술성에 대한 도전도 가져오고 있음을 반영합니다. (출처: source, source, source, source)
AI 딥페이크 기술, 건강 허위 정보 유포 및 AI 시대 학문적 무결성 도전 : AI 딥페이크 기술이 소셜 미디어에서 실제 의사를 사칭하여 건강 관련 허위 정보를 유포하고, 검증되지 않은 보충제를 판매하는 데 사용되어 AI 남용과 공중 보건 안전에 대한 우려를 불러일으켰습니다. 동시에 학계에서는 AI가 코드 미인용, 불법 재승인, AI 생성 코드를 원본으로 위장하는 등 학문적 무결성 문제를 야기하며 전통적인 학문 윤리 규범에 충격을 주고 있습니다. (출처: source, source)
AI가 고용 시장과 정신 건강에 미치는 영향 : 많은 사용자들이 실업 기간 동안 D&D 게임과 정신 건강 지원을 위해 ChatGPT에 의존하고 있으며, 이는 AI가 동반자 역할을 하고 외로움을 완화하는 데 기여할 수 있음을 보여줍니다. 커뮤니티 토론에서는 AI가 가져올 수 있는 실업 불안과 “가상 치료사”로서의 AI의 건전성 및 한계점도 다루어졌는데, AI가 경청은 제공할 수 있지만 전문 치료사의 진단과 도전적인 피드백을 대체할 수는 없다는 의견이 있습니다. (출처: source, source, source, source)
AI 뉴스 요약: Nvidia CEO의 AI 종말론, NYT의 AI 스타트업 고소, Meta의 AI 웨어러블 회사 인수, MIT 연구 : 일일 AI 뉴스 요약은 Nvidia CEO의 AI 종말론, 뉴욕 타임즈의 AI 스타트업 저작권 침해 소송, Meta의 AI 웨어러블 기기 회사 Limitless 인수, MIT 연구진의 AI 및 로봇을 이용한 “무에서 유 창조” 등 다양한 산업 동향을 다루며, AI 분야의 기술, 법률 및 상업적 측면에서의 빠른 발전을 반영합니다. (출처: source)
AI 활동가 의문의 실종 사건, 관심 집중 : “인공지능 초지능으로부터 세상을 구하겠다”고 주장하던 반(反) AI 활동가 Sam Kirchner의 실종 사건이 커뮤니티의 광범위한 관심을 불러일으켰습니다. 이 사건은 단순한 뉴스 기사를 넘어 AI 발전이 가져오는 사회적 우려와 잠재적 위험을 건드리고 있습니다. (출처: source)
💡 기타
AI 기반 의념 제어 의수 : 17세 청소년이 AI 기술을 활용하여 의념 제어 의수(假肢手臂)를 개발했습니다. 이 혁신은 AI가 보조 의료 분야에서 엄청난 잠재력을 가지고 있으며, 장애인의 삶의 질을 크게 향상시킬 수 있음을 보여줍니다. (출처: source)
중국, 완전 자율 무인 세미트레일러 트럭 출시 : 중국에서 완전 자율 무인 세미트레일러 트럭이 처음으로 공개되었습니다. 이 기술은 물류 및 운송 산업을 혁신하고 효율성을 높이며 인건비를 절감할 수 있을 것으로 기대되며, 자율 주행 기술 발전의 이정표가 될 것입니다. (출처: source)
Midea, 6개의 팔을 가진 초인간형 로봇 출시 : Midea는 복잡한 작업 처리 및 다단계 작업을 위해 설계된 6개의 팔을 가진 초인간형 로봇을 출시했습니다. 이 로봇은 독립적인 “워크스테이션” 역할을 할 수 있습니다. 이 로봇은 초기 Miro 바퀴형 인간형 로봇의 업그레이드 버전으로, 산업 및 서비스 분야에서 인간형 로봇의 추가적인 응용 가능성을 예고합니다. (출처: source)