뉴스 아카이브 - 18페이지

Systima가 Claude Code와 OpenCode의 요청 payload를 비교했다. 3만 토큰대 초기 오버헤드는 에이전트 비용이 모델만의 문제가 아님을 보여준다.

Ploy는 생산 에이전트를 GPT-5.6 Sol로 옮기며 속도와 비용 개선을 봤지만, 진짜 교훈은 평가·도구·캐시가 모델별로 다르다는 점이다.

CACM은 LLM 추론을 이해하려는 기계적 해석가능성 연구를 조명했다. causal intervention은 안전·효율·규제의 공통 언어가 될 수 있다.

Sam Kahn의 독서 회복기는 AI 요약과 무한 스크롤 시대의 지식노동 문제로 읽힌다. 깊은 읽기는 취향이 아니라 판단력 인프라다.

테렌스 타오가 오래된 Java 앱렛을 코딩 에이전트로 JavaScript로 되살렸다. 낮은 위험의 보조 도구가 AI 코딩의 현실적 출발점임을 보여준다.

OpenAI가 가족, 보호자, 고령층 경험을 맡을 제품 매니저를 채용한다. ChatGPT가 개인 도구에서 가정의 관계형 인프라로 이동하고 있다.

전문가에게 물었더니 다시 LLM에게 묻으라는 경험담은 AI가 지식 탐색의 기본값이 된 뒤 생기는 조언 품질의 공백을 보여준다.

Mesh LLM은 여러 기기의 GPU와 메모리를 하나의 OpenAI 호환 API처럼 묶는다. 로컬 AI 인프라가 개인 장비에서 팀 단위 메시로 이동하고 있다.

Meta가 공개 인스타그램 사진을 AI 이미지 생성 참조로 쓰는 기능을 반발 끝에 철회했다. 생성 AI의 기본값은 동의와 통제에서 판가름 난다.

Claude는 1986년 게임 Thrust를 바로 재현하지 못했지만 6502 어셈블리와 타이밍을 이해하는 도구로는 강했다. AI 코딩의 가치가 드러난 사례다.

AI Futures Project의 AI 2040 Plan A는 미중 경쟁, 연구 투명성, 검증 가능한 감속을 결합한 초지능 거버넌스 시나리오다.

애플이 OpenAI를 영업비밀 침해로 제소했다. 파트너십에서 하드웨어 경쟁으로 바뀐 AI 시장에서 인재 이동과 공급망 지식의 경계가 핵심 쟁점이다.

케임브리지 CASP의 보코하람 AI 활용 보고서는 테러 조직의 생성 AI 사용이 추상적 미래 위험이 아니라 운영 효율 문제로 내려왔음을 보여준다.

OpenAI CDN에 올라온 Cycle Double Cover Conjecture 증명 PDF가 GPT-5.6 Sol Ultra의 결과로 표시됐다. 핵심은 발견보다 검증 체계다.

Hugging Face CEO는 기업이 프론티어 API 임대에서 오픈 모델 운영으로 이동한다고 말했다. 비용, 통제, 보안이 AI 도입의 새 기준이 되고 있다.

OpenAI가 ChatGPT Work를 공개하며 Chat, Work, Codex를 한 데스크톱 경험으로 묶었다. AI 경쟁은 챗봇에서 업무 운영체제로 이동한다.

Pangram의 소셜 피드 분석은 AI 글이 전문 네트워크를 빠르게 채우고 있음을 보여준다. 다음 경쟁은 생성이 아니라 출처와 신뢰 표시다.

Nahla의 MPMC 큐 실험은 에이전트 시스템의 숨은 병목을 보여준다. 모델 성능보다 먼저 큐, 스케줄러, 백프레셔가 안정성을 결정한다.

OpenAI가 GPT-5.6 Sol, Terra, Luna를 공개했다. 성능보다 중요한 변화는 병렬 에이전트, 캐시, 토큰 단가가 결합된 운영 경제학이다.

1인 개발 열차 시뮬레이터 Running Train의 호평은 AI 제작 시대의 역설을 보여준다. 자동화보다 중요한 것은 관찰 밀도와 도메인 감각이다.