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스위스 AI Initiative의 Apertus는 공개 가중치, 데이터, 코드, 방법론을 함께 내세운다. 주권 AI 경쟁은 모델 성능보다 재현성과 규정 준수의 증명으로 이동하고 있다.

Adam-CAD의 CADAM은 자연어와 이미지를 OpenSCAD 기반 3D 모델로 바꾸는 오픈소스 웹 앱이다. AI 코딩이 설계를 자동화할 때 필요한 것은 생성보다 검증 가능한 형식이다.

Lathe는 LLM으로 실습형 기술 튜토리얼을 만들되 사용자가 직접 따라 하게 만든다. AI 교육 도구의 초점이 답변 생성에서 학습 설계로 이동한다.

Silurus OOXML은 브라우저에서 DOCX·XLSX·PPTX를 캔버스로 렌더링한다. 전부 AI로 작성됐다는 점보다 검증 가능한 구조가 더 중요하다.

Mnemo는 SQLite와 지식 그래프로 LLM 대화 기억을 로컬에 쌓는 실험이다. 에이전트 장기 기억의 비용, 프라이버시, 이식성 문제를 함께 드러낸다.

NVIDIA Cosmos 3 공개는 로봇, 자율주행, 스마트 공간을 위한 세계 모델 경쟁이 폐쇄형 데모를 넘어 오픈 모델과 합성 데이터 생태계로 이동하고 있음을 보여준다.

Open Envelope의 스키마는 에이전트 팀을 코드가 아닌 선언형 계약으로 정의하려는 시도다. 멀티에이전트 운영 표준의 가능성을 본다.

tiny-vLLM은 C++와 CUDA로 작은 vLLM식 추론 엔진을 구현하는 학습 프로젝트다. 에이전트 시대 개발자가 알아야 할 추론 병목을 짚는다.

Zot은 Go로 만든 코딩 에이전트 하네스다. 세션, 서브에이전트, 도구 게이트, 모델 폴백이 왜 모델만큼 중요한지 분석한다.

Kaelio의 ktx는 데이터 에이전트가 매번 SQL과 지표 정의를 다시 추측하지 않도록 시맨틱 계층과 위키 지식을 로컬 파일로 구축하는 오픈소스 도구다.

PopuLoRA는 여러 LoRA 어댑터가 교사와 학생으로 공진화하는 자기대전 학습을 제안한다. 단일 모델 자기개선의 쉬운 문제 편향을 겨냥했다.