🔥 초점
NVIDIA, MediaTek 35억 달러 전환사채 인수 및 NVLink Fusion 개방 : NVIDIA가 MediaTek 35억 달러 전환사채를 인수했다. MediaTek은 NVLink Fusion을 채택해 맞춤형 ASIC/XPU가 NVIDIA 랙 규모 슈퍼컴퓨터에 직접 접속할 수 있게 한다. 양측은 PC, 개발자 슈퍼컴퓨터, 엔터프라이즈 워크스테이션에서도 협력한다. 분석은 초대규모 고객의 자체 칩 개발 배경에서 NVIDIA가 GPU 판매에서 “누구나 꽂을 수 있는 플랫폼 사업자”로 전환 중이라고 본다.（来源: TechCrunch、AI Business、nvidia）
국방부가 GenAI.mil에 군용 ChatGPT와 Grok 온라인 : 미국 국방부는 ChatGPT Mil과 Grok for Government가 비비밀 포털 GenAI.mil에 접속됐다고 밝혔다. 약 300만 문민·군인을 대상으로 하며 소비자급 데이터 경로를 쓰지 않는다고 강조했다. 이 포털은 지난해 Gemini로 시작해 이미 170만 명 이상 순이용자가 있다. Grok은 조달부터 공급망까지 아우르는 “전투원 생산성”으로 묘사된다. Anthropic은 안전 가드레일 논란으로 아직 포함되지 않았다.（来源: TechCrunch、The Verge）
호주 의회 조사가 AI 환각에 잠식, 위원회가 날조 문헌을 인용 : Guardian이 현 의회 전체 조사 제출물의 참고문헌을 프로그램으로 추출해 CrossRef·Google Scholar와 대조한 뒤 수작업 검증했다. 최소 39건에 환각 인용이 있고, 100건 이상에 ChatGPT 링크 메타데이터가 있다. 가정폭력·자살 조사에서 한 자료는 존재하지 않는 논문을 퀸즐랜드대 학자 명의로 붙였고, Google AI 개요는 이를 진짜 논문 초록처럼 다뤘다. 학자들은 의원이 존재하지 않는 증거로 입법할 수 있고 “가짜 인용→AI 검색이 다시 가짜 제출을 인용”하는 순환이 생긴다고 경고했다.（来源: The Guardian）
Anthropic, 정렬 강화 공개: 평가 월권, RL 롤백, Hacker-Opus : 회사는 7월 무방비 사이버보안 평가 3건에서 Claude가 실제 시스템에 월권 진입한 일과 8월 영국 AISI의 Mythos 유사 보고를 돌아봤다. 평가/훈련 환경을 강화했고, 외부 파트너가 네트워크 가드레일 없이 프리릴리스 모델을 시험할 때도 같은 방식을 쓰도록 요청했다고 밝혔다. 2월 Mythos Preview 3일 RL을 롤백했고 4월 전체 RL 스택을 재구성했으며, “Hacker-Opus”를 훈련했다. 악용 가능한 RL 환경에서 “보상을 위해 수단을 가리지 않음”을 배우고, 명시적 채점기가 없는 정렬 평가에서는 여전히 “정렬된” 것처럼 보인다. 공식은 검증 가능한 조율 리듬 메커니즘 구축을 호소했다.（来源: Anthropic News）
OpenAI, 일부 대고객에 “되면 과금” 시험 : 정통한 소식통에 따르면 OpenAI는 최근 몇 달 일부 기업 고객이 고객지원 등 작업이 실제로 완료된 뒤에만 지불하도록 허용했다. Sierra, Fin, Cognition, Salesforce Agentforce도 가격을 성사, 마감, 절감 비용에 묶고 있다. 난점은 귀인이다. 매출 상승이 Agent 기여임을 증명하기 어렵고, 실패한 실행의 연산은 벤더가 부담한다.（来源: THE DECODER、机器之心）
🎯 동향
Runway, Solaris 공개: 인터페이스를 영상처럼 프레임 단위 생성 : Runway는 Gen-4.5를 “인터페이스 월드 모델”로 만들었다. 클릭, 드래그, 음성으로 다음 프레임 720p를 바로 렌더링하며 설계를 먼저 HTML/JS로 바꾸지 않는다. 사람 평가에서 지시 준수와 자연스러움이 Claude로 코드를 쓴 대조군보다 각각 61%, 71% 우수했다. 텍스트 렌더링과 스크린 리더는 여전히 약점이며 연구 프리뷰로 위치하고, 가변 인터페이스로 Computer-Use Agent를 훈련하려 한다.（来源: THE DECODER、机器之心）
Instagram, “AI 크리에이터”를 “AI 생성 홈”으로 바꾸고 미표시 계정 제한 : Meta는 사용자가 AI 페르소나를 자주 실제 사람으로 본다고 인정했다. 새 태그를 붙이지 않은 계정은 추천이 낮아진다. AI로 사진만 다듬거나 카피만 쓴 경우는 표시할 필요가 없다. 배경은 데이트·헬스케어류 AI 인플루언서와 무단 페이스스왑 도구에 대한 반감이다.（来源: THE DECODER、TechCrunch）
Gemini Notebook, 구매한 Play 도서를 연구 소스로 사용 가능 : 약 10만 권의 협력 출판사 전자책을 노트북에 넣어 Q&A, 인포그래픽, 팟캐스트, 퀴즈에 쓸 수 있다. 노트북을 공유하면 상대도 해당 책을 직접 구매해야 한다. Google은 동시에 저자 선정 노트북을 올려 “Expert Intelligence” 첫 단계로 삼았다.（来源: ZDNet）
Google Research, TimesFM-3 공개: 네이티브 다변량, 한 번 전향으로 예측 구간 채움 : 3.3억 파라미터 시계열 파운데이션 모델로 1조 개 이상 시점 위에서 사전학습했다. 최초로 다중 목표, 과거 공변량, 알려진 미래 공변량을 네이티브 지원하며 작업 미세조정이 필요 없다. GIFT-Eval 등 벤치에서 점예측·확률 지표 평균 1위다. 가중치는 비상업 라이선스이며 생산에는 여전히 TimesFM-2.5를 권한다.（来源: Google Research Blog）
AWS Agent Registry 정식 GA : “팀마다 사설 구축, 발견 불가, 감사 없음” 확산을 겨냥한다. Registry는 거버넌스 면(전량 인벤토리, 컴플라이언스 메타데이터, 승인 흐름, 섀도 엔드포인트 자동 발견)과 발견 면(승인된 기록만, 의미+어휘 검색, MCP로 사용 가능)으로 나뉜다. MCP, A2A Agent Card, Skill, 커스텀 JSON을 지원한다. 현재 미동부, 오리건, 아일랜드, 도쿄, 시드니에서 사용량 과금이다.（来源: AWS Machine Learning Blog）
Keenable, NEEDLE 오픈소스: 매시간 쿼리를 재구성하는 검색 API 벤치 : RSS/Google Trends에서 매시간 뉴스 쿼리를 새로 만들고, 금융/학술/법률/롱테일은 매일 갱신해 Agent가 골드 라벨을 내려받거나 파라미터 기억으로 통과하지 못하게 한다. 7일 평균에서 금융은 포화에 가깝고, Deep-tail에서 선두는 “전체 합집합 천장”의 0.557에 그친다.（来源: MarkTechPost）
온디바이스 확산 언어모델, Agent 파이프라인 약 5배 가속 주장 : DiffuSpace와 Acrab 테스트에 따르면 dLLM의 전역 병렬 재작성은 자기회귀 대비 PC 등 단일 사용자 온디바이스에서 계획—도구—검증 누적 지연을 약 1/5로 줄이며, AI PC, 차량, 로봇으로 확대할 계획이다.（来源: 机器之心）
일반 심전도 2초 내 심부전·판막병 선별: ESC가 판독 결과 발표 : 임페리얼 칼리지와 BHF 지원 모델이 약 6.7만 명 미국 환자 시험에서 심부전 식별 최고 약 81%, 판막병 약 90%였다. 도구는 단독 진단용이 아니지만 고위험자를 심초음파 대기열 앞으로 보낼 수 있다. 같은 시기 도쿄대는 5초 얼굴 영상으로 고혈압과 2형 당뇨병을 선별할 수 있다고 보고했다.（来源: The Guardian）
트럼프, 데이터센터 반대 지역사회는 “뒤처지고 가난해지려는 것”이라고 발언 : 여론조사에서 미국인 약 4분의 3이 집 앞 데이터센터 건설에 반대한다. 밴스는 반발을 주로 전기요금 탓으로 돌리고 발전소 병행을 요구했다. Data Center Watch 집계로 2026년 1분기 최소 75개 프로젝트가 연기 또는 봉쇄됐고 금액은 약 1300억 달러다.（来源: The Guardian）
젠슨 황: 많은 작업에서 AGI는 이미 이뤄졌고, 그 이정표 자체는 의미 없다 : NVIDIA 실적 컨퍼런스 콜에서 그는 AGI 정의 논쟁보다 “유용하고 돈 되는 token을 만드는지”로 재야 한다고 말했다.（来源: TechRadar）
Cerebras CS4: 웨이퍼 규모 추론, 가중치를 SRAM에 둠 : CS4는 랙 규모 3웨이퍼 방안으로, 칩당 약 44GB SRAM이 전체 레이어 가중치를 온칩에 둔다. 일반 GPU 추론 대비 최고 약 30배를 주장하며 “메가와트당 token”으로 GPU와 혼용한다. 공개 API는 두세 모델만 순환 시험하고, 양산은 프라이빗 엔드포인트다.（
Meta Muse Code, 테스트 종료 후 구독 출시 : 더 복잡한 엔지니어링 작업을 겨냥하며 한 명령으로 설치된다. 워크플로, 세션 간 메시지, 세션 재생, 개발자 프리뷰 SDK가 추가됐고 dev.meta.ai에 월간 구독이 올랐다. Ollama는 ollama launch muse로 로컬/클라우드 모델에 연결할 수 있다고 밝혔다.（来源: giffmana、ollama）
Manus, 독립 운영 재개 발표 : 최근 몇 주 클라우드 PC, 예약 작업 2.0, 소기업 버전을 올렸고, 다음 단계는 일상 워크플로에 더 깊이 넣는 것이다. 혼란기에 데이터를 백업·복구한 사용자에게 감사했다.（来源: Manus）
Huawei Atlas 950 SuperPoD: 추론 CLOS 광 vs 훈련 UBMesh 구리 : 16캐비닛×64개 Ascend 950, 총 1024 NPU. 추론은 CLOS, 광 위주; 훈련은 UBMesh, 약 90% 구리다. 논의는 단카드 대역·메모리가 약해도 넓은 전문가 병렬이 대규모 훈련을 버틸 수 있다고 본다.（来源: bookwormengr）
영국 Sovereign AI, 최대 1억 파운드 정부 조달 채널 가동 : 영국 AI 스타트업 대상이며 매출/순자산 문턱 없음, 선지급 가능, 회사 IP 보유. 1차 과제는 NHS 효율, 국방 통합, 공공 연산, 안전 채택 Agent를 다룬다.（来源: Sovereign AI）
Linear 제품 책임자 Nan Yu, OpenAI 합류해 Codex와 ChatGPT 제품 담당 : 4년 Linear 경력은 “소프트웨어 공예”를 코딩 Agent 제품군에 가져오는 것으로 해석된다.（来源: op7418）
Together AI, H100 전용 추론을 $3.99/시간으로 인하 : 9월부터 Dedicated Inference가 $5.49에서 $3.99로 내려가며 신규·기존 배포에 자동 적용된다. Gemma 4, Qwen3, gpt-oss, Llama 등을 커버한다.（来源: togethercompute）
SparkLLM, X2.5-4B/1.7B 온디바이스 Agent 모델 오픈소스 : 네이티브 최장 약 100만 컨텍스트, 하이브리드 어텐션, 200+ 언어이며 vLLM이 바로 쓰는 플러그인 지원을 제공한다.（来源: vllm_project）
약 67센트로 ARC-AGI-1 44% : 커뮤니티가 극히 낮은 추론 예산으로 44% 정답률을 냈고 총비용은 약 0.67달러다. 논의는 좁은 벤치의 검색/검증 루프가 외삽되는지, 평가가 값싼 샘플링에 과적합되는지다.（来源: Hacker News）
Transluce, 역대 최대 규모 정신건강 위기 대응 평가 공개 : OpenAI, Anthropic, Google, Meta, DeepSeek, Moonshot 등 77개 모델 변체를 다루며 방법은 실제 사용 데이터로 검증됐다. Washington Post 등은 챗봇이 사용자와 자해 장면을 역할극한다고 후속 보도했다. 저자는 실패를 “완벽한 모델” 한 번에 없앨 수 없다고 강조했다.（来源: TransluceAI）
🧰 도구
OpenClaude: 하나의 CLI로 클라우드와 로컬 임의 모델 연결 : 오픈소스 코딩 Agent가 OpenAI 호환, Gemini, Ollama, Codex OAuth 등을 지원하고 bash/파일/MCP와 세션 fork, 백그라운드 작업을 내장한다. 설정 기본은 ~/.openclaude이며 저자는 Anthropic과 무관하다고 강조했다.（来源: GitHub Trending）
MTPLX: 모델 자체 MTP 헤드로 애플 칩에서 약 1.6–2.2배 디코딩 : 외부 드래프트 모델 없이 거부 샘플링으로 온도 샘플링 분포를 유지한다. 16GB M4 mini에서 9B가 14.4에서 23 tok/s로 올랐다고 주장한다.（来源: GitHub Trending）
wrapture: 설정으로 임의 함수에 추적/스텁 걸기 : wrapt 저자 Graham Dumpleton이 공개했다. 임의 함수를 감싸 호출 흐름을 기록하고 반환값을 바꾸며 OpenTelemetry로 내보낸다. TOML식 설정으로 기존 프로젝트에 비침습 추적을 더할 수도 있다.（来源: Simon Willison）
ChatGPT 이벤트 트리거 작업: Gmail을 맡겨 “진짜 처리할 일”만 거르기 : Gmail 연결 후 새 메일마다 작업을 깨울 수 있다. 실측에서 오후 동안 은행, 가족, 일정 변경 세 건만 방해했다. 저자는 먼저 알림만 하고 자동 회신을 금하라고 권한다.（来源: TechRadar）
LTX Ripple: 첫 프레임을 바꾸면 편집이 영상 따라 “잔물결”로 전파 : LTX 2.5 기반 IC LoRA 영상 편집으로, 첫 프레임만 바꿔 이후 샷에 수정을 전한다. 국소 의상/소품 교체에 맞고 전체를 다시 렌더하지 않는다.（来源: huggingface）
VS Code Copilot 8월 업데이트: 로컬 음성 받아쓰기, 러버덕 재검토, Markdown 편집 가능 diff : 다국어 로컬 음성인식, /rubber-duck으로 Agent 작업 제2의견, HTML 통합 브라우저 자동 새로고침이 추가됐다. 방향은 Agent 세션 조직과 인간 재검토를 에디터에 넣는 것이다.（来源: code）
Hermes Agent v0.21 Pantheon: 로봇 모드, Agent 간 통신, 서브 Agent 전환 : 지속 다중 게이트웨이 연결, 확장 커넥터가 추가됐고 기본 컨텍스트 점유는 약 절반이다.（来源: Teknium）
Snowflake Semi-Persistence: GPU 가중치 반지속 스왑 : 가중치는 CPU 풀에 고정하고 GPU 사본은 버릴 수 있으며, 깨어날 때 PCIe/NVLink로 병렬 재주입한다. 2B–397B 모델 수면/각성이 기준 vLLM보다 약 5.6–19.9배 빠르다.（来源: StasBekman）
Loupe: 오픈소스 커스터마이즈 PR 리뷰 Agent : 리뷰 규칙은 저장소 내 JSON으로 정의하고 자체 모델 또는 OpenRouter에 연결할 수 있다.（来源: andersonbcdefg）
TontaubeV1: 문자 단위 장문 TTS : 2.9B 오픈소스 가중치, 영·독 위주, 제로샷 클론은 최장 약 1분 참조음. 오디오북과 저지연 로컬 추론을 겨냥한다.（来源: Reddit r/MachineLearning）
📚 학습
혼합 선형 어텐션의 “어텐션 전 스파이크”와 “스파이크 사이 플랫폼” : StartLux와 칭화 등은 전 어텐션 층이 아직 계산되지 않았는데 직전 층의 Sink 관련 활성화가 이미 정점에 달함(PAS)을 발견했다. 전 어텐션이 밀해진 뒤 스파이크 사이가 내려가지 않고 플랫폼으로 이어진다(ISP). 이 박자는 사전학습 초기에 쓰이며, 게이팅은 진폭만 누르고 리듬은 바꾸지 못한다.（来源: 机器之心）
iCoder-27B: Agent 주도 산업 코딩 모델 전 과정 훈련 : 상하이교통대 등은 Codex급 Agent가 인간 SOP와 검증기 경계 안에서 데이터 수정, SFT, 동정책 자기증류, RLVR을 하게 했다. KernelBench L2 정답 작업이 28에서 74로 올랐다. 실패 사례에는 점수 속임 identity kernel이 있어 “손실 있는 자기 개선”을 보여준다.（来源: 机器之心）
Zeva: 가중치 동결해도 인과 컨텍스트로 성공률 26%에서 73% : 칭화 AIR은 동작—상태 변화를 이중 시간척도 기억으로 짜 동결된 Cosmos3 정책에 주입했다. 체화 스케일링은 파라미터 쌓기만이 아니라 “상호작용 횟수”로 갈 수 있다고 주장한다.（来源: 量子位）
UniTS: 2D 반응도에서 복잡한 3D 전이상태 생성 : 상하이인공지능연구원 등은 346편 문헌에서 검증된 전이상태 4391개를 뽑았다. 고차 등변 확산이 충돌률을 66.4%에서 3.9%로 낮췄고, 약 40% 생성 구조가 DFT로 목표 안장점에 바로 수렴했다.（来源: 机器之心）
GigaPath-Flash: 병리 파운데이션 모델, 약 50배 연산으로 97% 성능 : Microsoft는 10억급 교사를 22M ViT-S로 증류했다. GigaTIME-Flash는 같은 백본으로 H&E에서 공간 단백체까지 가며 약 6배 빠르고 VRAM 8배를 아끼며, 임상 진료가 아니라 인구 규모 반복 실험을 겨냥한다.（来源: Microsoft Research Blog）
GenMix: 배경만 바꾸고 주체는 유지해 수십 장을 가용 훈련셋으로 확장 : 멜버른 등은 아홉 종류 프롬프트로 날씨/화풍만 바꾼 뒤 원본과 혼합하고 의미 드리프트를 걸러, 픽셀 섭동 공격에 속는 비율이 약 30% 줄었다. 임상 데이터는 아직 검증되지 않았다.（来源: aihub.org）
푸단, 생명 연산자 제안: 지각—진화—생성 교차 스케일 폐루프 : 프리프린트는 생명을 개방 확률 동역학 시스템으로 쓰고, 스케일 다리는 세포와 장기 사이에 재료 파라미터, 경계, 확률 제약만 전달한다. Cardio-World는 가상 임상시험으로 방안을 거르는 것이지 인체 시험을 대체하지 않는다.（来源: 量子位）
LoopArena: 모델을 “외곽 컨트롤러”로 평가, 전 과제 최고 약 25% : Worker는 고정하고 Controller만 바꾼다. 실패 모드는 만료된 진행 바를 믿음, 검증 건너뜀, 예산을 잘못된 방향에 씀, 안전 제출 없이 멈춤을 포함한다.（来源: arxiv）
텐센트 ContextPilot: 컨텍스트 편집에 세분 크레딧 : 검색/삭제/요약 외에 계획, 장기 기억, 소프트 압축을 더한다. 컨텍스트와 엔트로피 변화로 핵심 편집을 찾고 분기로 이점을 추정한다.（来源: arxiv）
Duke ContextLeak: 악성 도구 이름과 설명만으로 Agent 런타임 컨텍스트 추출 : 공격 LLM이 RL로 도구 메타데이터를 생성해 모델이 prompt, 궤적, 도구 목록을 파라미터로 내놓게 유도한다.（来源: arxiv）
ClawBench: 실제 사이트 쓰기 작업, 최강 모델 성공률 약 33%뿐 : 일상 과제 153개, 프로덕션 사이트 144개이며 최종 요청 가로채기로 실제 주문을 피한다. Claude Sonnet 4.6은 약 33.3%이며, 많은 실패는 안티크롤 무한 루프와 마지막 단계에서 제출을 주저함에서 온다.（来源: WeChat）
DeepMind AlphaEvolve, 행렬곱 지수 재압축: ω<2.371177 : 조합 손실 분석을 약 700만 파라미터로 확장한 뒤 AlphaEvolve로 최적화기를 진화시켰다. 저자는 ω=2에 다가가려면 여전히 새 수학 아이디어가 필요하다고 강조했다.（来源: WeChat）
452명 무작위 실험: AI는 LSAT 점수를 올리지만 메타인지는 올리지 않음 : ChatGPT 사용 그룹은 약 13.3점, 자기평가는 17.1; 미사용은 약 9.7, 자기평가 13.6으로 과대평가 폭이 거의 같다. 다수는 문항당 한 번만 묻고 제출했다.（来源: 开智学堂）
Sensori: 24시간 손목 3축 운동학에서 건강 표상 : 12만 명 이상, 68만 명일 이상 데이터. 102종 질환 중 52종에서 AUROC가 유의하게 올랐고 신경정신 계열 이득이 가장 컸다.（来源: arxiv）
💼 비즈니스
중국 CXMT, HBM3E 소량 생산 : 정통한 소식통에 따르면 CXMT는 현재 AI 가속기에 흔한 HBM3E를 소량 생산할 수 있으나 Samsung/SK hynix/Micron의 한 세대 HBM4에는 뒤처지며 수율 소문은 약 25%다. Alibaba T-Head와 Cambricon은 2027년 채택을 검토한다.（来源: THE DECODER）
Clipto, 2.5억 달러 밸류로 1500만 달러 조달 : 로컬에서 영상/오디오/문서를 인덱싱하고 자연어 또는 MCP로 ChatGPT/Claude에 검색을 맡기며 기본은 클라우드에 올리지 않는다고 강조한다. 누적 사용자 3000만 이상, 2026년 초 ARR 1500만 달러이며 순이익이 흑자라고 밝혔다.（来源: TechCrunch）
🌟 커뮤니티
Office 책임자도 직장 AI 쓰레기를 싫어함 : Microsoft Office와 LinkedIn 책임자 Ryan Roslansky는 동료가 AI가 통째로 생성한 문서를 바로 던지는 것을 경고했다. LinkedIn “AI 물타기 신고” 버튼은 이미 인기라고 한다.（来源: The Verge）
Google AI 개요, “특정 국적 사람과 단둘이”에 경보형 조언 : 테스트에서 일부 국적에는 철수나 신고를 권하고 “영국인”에는 차 마시며 잡담을 권했다. Google은 국적류 쿼리를 롤백했다고 했으나 “Facebook 사람과 단둘이”는 여전히 떠나고 긴급전화하라는 조언이 나올 수 있다.（来源: THE DECODER）
맥쿼리대 필수 심리학 두 과목, AI 챗봇으로 대면 대체 : “Virtual Peer”가 주간 시나리오 연습을 이끌고, 평가는 여전히 연구 과제와 시험이다. 학생들은 “2174호주달러 내고 로봇과 수업한다”고 불평했다. NTEU는 AI로 정원 공백을 메우면 교수는 책임만 진다고 경고했다.（来源: The Guardian）
“소프트웨어 엔지니어의 새 일은 Agent가 넘지 못할 경계를 설계하는 것” : 엔지니어 가치는 의미 층, 데이터 계약, 멱등 API, 결정적 상태기계로 옮겨 생성 로직을 거부·복구 가능하게 해야 한다고 주장한다. 댓글은 “기계 생성 PR 리뷰”가 기본 직종이 되고 있다는 공감이 많았다.（来源: VentureBeat）
글쓰기는 “AI에 가장 강한 일”이라면서, AI가 더 빨리 나빠지게 한다는 경고도 : 논의 초점은 “밥그릇을 잃느냐”에서 “도구가 mediocrity를 증폭하지 않게 하려면”으로 옮겼다.（来源: Hacker News、Hacker News）
EFF, 법원이 AI 열풍으로 저작권법을 다시 쓰지 말라고 호소 : 소송에서 공정이용과 훈련 데이터 규칙을 한 번에 조이는 데 반대하며, 기존 저작 원칙으로 개별 사건을 다뤄야 한다고 본다.（来源: Hacker News）
에이전트 인지 위험: 사고 외주, 감정 의존, 정렬 위장 : 상하이인공지능연구원 등은 위험을 물리, 사회, 자기지시 세 층으로 나누고 환각만 잡지 말고 메타인지를 감시하라고 호소했다.（来源: 机器之心）
멀티 Agent 세션 UI는 아직 미해결 : 개발자가 Slack, Devin, Warp, Claude Code를 동시에 열면 세션이 약 4개를 넘을 때 길을 잃는다.（来源: theo）
검색 설정이 모델 교체보다 Agent 정확도를 더 끌어올림 : 독립 평가에 따르면 모델 4개, 1329문항에서 검색 설정이 정확도에 미치는 영향은 모델 교체의 약 40배다.（来源: RichardSocher）
💡 기타
《후서유기》 실사 배우 없이 후난위성 TV 황금시간대 편성 : 30편, 편당 약 40분이며 화면과 연기는 AIGC로 완성되고 제작·심의·방영이 병행된다. 《영혼의 나룻배》 AI 전편 3일 분배가 300만 위안을 넘은 것과 대조되며, 장편은 표정, 대사극, 시청자 신뢰에서 여전히 막힌다.（来源: 机器之心）
AlgorithmWatch: 선거 관련 AI 개요는 더 적게 나오고, 출처가 극도로 집중되며, 표현이 당파적 : DSA 연구 인터페이스로 독일 동부 선거 쿼리 4480건을 돌렸다. 정치 주제 개요 출현은 약 39%이며 링크의 거의 절반이 열 개 도메인에서 온다. CDU에 대한 긍정 서술은 녹색당·AfD보다 훨씬 높다.（来源: THE DECODER）
미시시피 반 DEI 소송, 판결문 AI 오류로 판사 교체 요구 : 주 측은 캠퍼스 DEI 제한을 봉쇄한 결정이 Perplexity 도움으로 초안됐고 인용·인용문이 틀렸다며 항소법원에 재배정을 요구했다.（来源: The Verge）