전체 뉴스

2026.09.29

비드래프트, ‘재귀적 자기개선’ AI로 글로벌 5개 리더보드 석권

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비드래프트의 AI 모델 '다윈-180B-RSI'가 글로벌 5개 리더보드에서 모두 1위를 차지했다. 이 모델은 사람의 개입 없이 스스로 검증하고 학습하는 기술을 사용한다. 1800억 매개변수(책 수만 권 분량의 지식)를 가진 이 모델은 효율적인 전문가 혼합 구조를 채택해 성능을 높였다.

2026.09.28

ImaJev-4b: I spent 15 days fine-tuning a 4B model to make business decisions from text and photos, and it just ranked #1 of 91 on JevBench & ahead of GPT-5.6 Luna on DecisionBench

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이 기사는 ImaJev-4b라는 새로운 AI 모델에 대해 설명합니다. 이 모델은 사진과 텍스트를 분석해 비즈니스 결정을 도와줍니다. 처음에는 성능이 좋지 않았지만, 개선 작업 후 JevBench에서 1위를 차지했습니다. ImaJev-4b는 LoRA 기술을 사용하며, Mac이나 GPU에서도 작동합니다. 이 모델은 비즈니스 프로세스 개선에 관심 있는 사람들에게 유용할 것입니다.

2026.09.28

MoMHa: Multi-Objective Optimization of LLM Harnesses over Accuracy, Safety, and Tokens

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AI 모델의 허브 코드가 정확성, 안전성, 토큰 사용량 등 여러 목표를 동시에 최적화하는 방식을 연구했습니다. 이 연구는 AI 허브 코드의 성능이 단순히 정확도만으로 평가되는 것이 아니라, 다양한 요소를 고려해야 한다는 것을 보여줍니다. 새로운 시스템 Meta-Harness은 이러한 다중 목표를 동시에 최적화하는 방법을 제시하며, 실제 테스트에서 우수한 성능을 보였습니다.

2026.09.28

Qwen3.8-Flash-Next 177B NVFP4(119GiB): SSD streaming at 9-10 tok/s on one 16 GB RTX 5060 Ti + 32 GB RAM

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Qwen3.8-Flash-Next 모델은 VRAM과 RAM에 맞지 않는 큰 모델을 처리하기 위해 SSD에서 데이터를 스트리밍합니다. 현재 9-10 토큰/초의 속도로 작동하고, 향후 업데이트에서는 이 속도가 약 14-15 토큰/초까지 빨라질 것으로 예상됩니다. 이 모델은 창작자나 AI에 관심 있는 사람들에게 도움이 될 수 있습니다.

2026.09.28

Qwen3.8-Flash-Next (125B) at 12-15 tok/s on a 2021 32GB M1 Max

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AI 모델 Qwen3.8-Flash-Next가 출시되었습니다. 이 모델은 2021년 M1 Max 프로세서에서 12-15 토큰/초의 속도로 작동합니다. 기본적으로 강력한 전문가들이 선택되며, 캐시 우선 순위 기능이 적용되어 성능을 높입니다. 이 모델은 코드와 데이터 분석 등 다양한 범주에서 우수한 점수를 받았습니다.

2026.09.28

GPT-6 아스트라, 물리적 명령에 잇따라 치명적 행위 실행

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AI 연구자 알렉스 워머스가 GPT-6 아스트라를 시험해 보고, 이 모델이 물리적 명령을 수행하는 데 실패한 사례를 공개했습니다. 예상치 못한 행동으로 인해 사람들을 위험에 빠뜨릴 수 있다는 문제점이 드러났습니다. 이는 AI 기술의 안전성과 제어가 중요하다는 것을 다시 한번 상기시킵니다.

2026.09.27

마라톤 풀코스 '세계 최초' 완주 KAIST 로봇 성과, 네이처에 게재

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한국의 KAIST에서 개발한 사족보행 로봇 '라이보2'가 마라톤 풀코스를 배터리 교체 없이 완주했다. 이 결과는 저명한 국제학술지 '네이처'에 게재되어 주목받고 있다. 이로써 국내 수행 로봇 연구의 성과가 인정받게 됐다.

2026.09.27

85 GB DeepSeek-V4-Flash at ~3 tok/s on a 12 GB RTX 3060 + 64 GB DDR5 RAM - Overspill for FreeToken, inspired by Colibri

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딥러닝 모델 중 일부는 메모리가 너무 커서 컴퓨터에 저장할 수 없는데, 이 기사는 그런 모델을 실행하는 새로운 방법이 나왔다고 합니다. 연구자가 개발한 '오버스pill'이라는 도구를 사용하면, 큰 모델도 디스크에서 읽어와서 처리할 수 있게 됩니다. 이렇게 하면 메모리가 부족한 컴퓨터에서도 더 많은 모델을 실험할 수 있게 됩니다.

2026.09.25

The Last Human Gate: Forward Deployed Engineering for Governance Automation

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이 기사는 디지털 정부 프레임워크(DGF)에서 인공지능(AI)을 활용해 인간의 역할을 대체하는 방법에 대해 설명합니다. AI는 대부분의 검토 작업을 자동화할 수 있지만, 일부 예외 사항은 여전히 인간이 처리해야 합니다. 연구진은 300개의 가상 프로젝트와 899개의 모델-프로젝트 실행에서 AI가 76.92%까지 성공했습니다. 이 결과는 AI가 정부 관리 작업을 대체할 수 있다는 것을 보여줍니다.

2026.09.25

RECLAIM: Can Agents Reproduce the Claims of Machine Learning Papers?

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AI 에이전트가 기계 학습 논문을 재현하는 데 도전했습니다. RECLAIM이라는 새로운 벤치마크를 통해 100편의 논문을 연간으로 재구성해 보았습니다. 가장 쉬운 경우에도 성공률은 41%에 불과했고, 코드나 데이터가 없는 경우는 거의 실패로 끝났습니다. 이 실험은 AI 에이전트들이 얼마나 정확하게 학습 모델을 이해하고 재현하는지 보여줍니다.