AI 일보 – 2026-01-04(석간)
MIT, Recursive Language Model(RLM) 발표: 1,000만 개 이상의 Token 처리 한계 돌파 : MIT 연구진은 긴 텍스트를 외부 코드 환경에 저장하고, 모델이 프로그램을 작성하여 자신을 재귀적으로 호출하며 처리하게 하는 Recursive Language Model의 새로운 패러다임을 제시했다. 이 방법은 입력 길이와 모델의 Co
AI 일보 – 2026-01-04(조간)
DeepSeek, mHC 기술 발표: Manifold-Constrained Hyper-Connections로 모델 아키텍처 재구성 : DeepSeek이 최근 발표한 mHC(Manifold-Constrained Hyper-Connections) 논문이 기술 커뮤니티에 깊은 파장을 일으키고 있습니다. 이 기술의 핵심은 Manifold 제약을 통해 residua
AI 일보 – 2026-01-03(석간)
Meta Llama 4 벤치마크 조작 사실 확인: LeCun 퇴사로 내막 공개 : 튜링상 수상자인 Yann LeCun이 Meta를 떠나며 Llama 4의 베이스 모델 테스트 결과에 ‘수정’ 행위가 있었음을 공개적으로 인정했습니다. 즉, 높은 점수를 얻기 위해 서로 다른 테스트 작업에 특정 최적화 모델을 사용했다는 것입니다. 이 폭로는 오픈소스 커뮤니티에 큰
AI 일보 – 2026-01-03(조간)
DeepSeek, Transformer 잔차 연결 재구성을 위한 mHC 아키텍처 발표 : DeepSeek는 논문 《mHC: Manifold-Constrained Hyper-Connections》를 통해 Manifold-Constrained Hyper-Connections 프레임워크를 제안했습니다. 이 기술은 Manifold Projection을 통해 Ide
AI 일보 – 2026-01-02(석간)
DeepSeek, mHC 아키텍처 발표로 Transformer 잔차 경로 개선 : DeepSeek가 Transformer 아키텍처의 잔차 연결(residual connection) 한계를 해결하기 위한 ‘매니폴드 제약 초연결(mHC)’ 연구를 발표했습니다. mHC는 단일 잔차 ‘고속도로’를 n개의 병렬 차선으로 확장하여 각 층이 서로 다른 차선 간에 신호를
AI 일보 – 2026-01-02(조간)
DeepSeek, mHC 논문 발표: 대규모 훈련 안정성을 위한 잔차 연결 재구성 : DeepSeek 팀은 기존의 잔차 연결(residual connections)이 매우 깊은 네트워크에서 발생하는 표현 붕괴(representation collapse) 및 훈련 불안정성 문제를 해결하기 위해 매니폴드 제약 하이퍼 연결(mHC)에 관한 연구를 발표했습니다.
AI 일보 – 2026-01-01(석간)
한국, 로컬 생태계 구축을 위해 1억 4천만 달러 규모의 ‘Sovereign AI’ 계획 착수 : 한국 과학기술정보통신부는 SKT, LG, Naver 등 5개 대기업과 협력하여 외부의 통제를 받지 않는 자국 거대 모델을 훈련하기 위해 약 1억 4천만 달러를 투입합니다. 현재 SKT의 A(.)X-K1(519B)과 LG의 K-EXAONE(236B)을 포함한 여
AI 일보 – 2026-01-01(조간)
DeepSeek R1의 기습과 Reinforcement Learning 패러다임의 전환 : DeepSeek-R1의 오픈소스화는 중국 AI 역량이 실리콘밸리에 가하는 직접적인 충격을 상징합니다. 이 모델은 매우 낮은 훈련 비용으로 OpenAI o1에 필적하는 추론 성능을 구현했으며, 그 핵심은 Reinforcement Learning (RL)의 대규모 적용에
AI 일보 – 2025-12-31(석간)
Meta, 수십억 달러에 AI 에이전트 스타트업 Manus 인수: Meta는 2025년 말, 창사 이래 세 번째로 큰 규모의 인수 건을 완료하며 AI Agent 분야의 다크호스인 Manus를 20억 달러가 넘는 거액에 인수했습니다. 이번 거래는 마크 저커버그가 직접 진두지휘하여 단 열흘 만에 성사되었습니다. Manus는 ‘범용 에이전트’라는 포지셔닝을 통해