Viola AI Hub

Codex를 전 세계 기업으로 확장Scaling Codex to enterprises worldwide

OpenAI는 Accenture, PwC, Infosys 등과 협력하여 기업이 소프트웨어 개발 수명주기 전반에 걸쳐 Codex를 배포하고 확장할 수 있도록 지원하는 Codex Labs를 출시하고 4M Codex WAU를 달성했습니다.OpenAI launches Codex Labs, partners with with Accenture, PwC, Infosys, and others to help enterprises deploy and scale Codex across the software development lifecycle, and hits 4M Codex WAU.

Ads Advisor가 Google Ads를 더욱 안전하고 빠르게 만드는 3가지 새로운 방법3 new ways Ads Advisor is making Google Ads safer and faster

Google Marketing Live로 가는 길 그래픽 2026년 5월 20일 오전 9시(태평양 표준시) 다채로운 아래쪽 그라데이션이 있는 흰색 배경입니다.The Road to Google Marketing Live graphic. May 20, 2026, 9am PT. White background with colorful bottom gradient.

OpenAI는 하얏트가 동료들 사이에서 AI를 발전시키는 데 도움을 줍니다.OpenAI helps Hyatt advance AI among colleagues

Hyatt는 생산성, 운영 및 고객 경험을 개선하기 위해 GPT-5.4 및 Codex를 사용하여 전 세계 인력에 ChatGPT Enterprise를 배포합니다.Hyatt deploys ChatGPT Enterprise across its global workforce, using GPT-5.4 and Codex to improve productivity, operations, and guest experiences.

Google의 도움으로 올여름 더욱 스마트하게 여행하는 7가지 방법7 ways to travel smarter this summer, with help from Google

해변 마을의 물가 농산물 직판장에서 Pixel 휴대전화를 들고 있는 사람을 보여주는 그림Illustration showing a person with a Pixel phone in a beach town farmers' market by the water

(거의) 모든 것에 대한 코덱스Codex for (almost) everything

macOS 및 Windows용으로 업데이트된 Codex 앱에는 컴퓨터 사용, 앱 내 탐색, 이미지 생성, 메모리 및 플러그인이 추가되어 개발자 작업 흐름을 가속화합니다.The updated Codex app for macOS and Windows adds computer use, in-app browsing, image generation, memory, and plugins to accelerate developer workflows.

생명과학 연구를 위한 GPT-Rosalind를 소개합니다Introducing GPT-Rosalind for life sciences research

OpenAI는 약물 발견, 유전체학 분석, 단백질 추론 및 과학 연구 워크플로우를 가속화하기 위해 구축된 개척 추론 모델인 GPT-Rosalind를 소개합니다.OpenAI introduces GPT-Rosalind, a frontier reasoning model built to accelerate drug discovery, genomics analysis, protein reasoning, and scientific research workflows.

Meta는 직원의 키 입력을 기록하고 이를 AI 모델 교육에 사용합니다.Meta will record employees’ keystrokes and use it to train its AI models

Meta는 마우스 움직임과 버튼 클릭을 AI 모델을 훈련할 수 있는 데이터로 변환하는 새로운 내부 도구를 보유하고 있다고 말합니다.Meta says that it has a new internal tool that is converting mouse movements and button clicks into data that can train its AI models.

Claude Code가 Anthropic의 Pro 계획에서 제거됩니까?Claude Code to be removed from Anthropic's Pro plan?

해커뉴스 (504포인트, 489댓글)Hacker News (504 points, 489 comments)

직원의 마우스 움직임, AI 교육을 위한 키 입력 캡처를 시작하는 MetaMeta to start capturing employee mouse movements, keystrokes for AI training

해커뉴스 (483포인트, 358댓글)Hacker News (483 points, 358 comments)

HN 표시: GoModel - Go의 오픈 소스 AI 게이트웨이Show HN: GoModel – an open-source AI gateway in Go

해커뉴스 (172포인트, 63댓글)Hacker News (172 points, 63 comments)

CrabTrap: 프로덕션에서 에이전트를 보호하기 위한 LLM 판사 HTTP 프록시CrabTrap: An LLM-as-a-judge HTTP proxy to secure agents in production

해커뉴스 (109포인트, 36댓글)Hacker News (109 points, 36 comments)

신규 사용자를 위한 월 20달러 "Pro" 구독에서 Claude 코드가 제거됨Claude Code Removed from $20-a-Month "Pro" Subscription for New Users

해커 뉴스(18포인트, 댓글 4개)Hacker News (18 points, 4 comments)

안정성의 가장자리에서의 일반화Generalization at the Edge of Stability

현대 신경망 훈련은 최적화 역학이 진동하고 혼란스러운 동작을 보이는 안정성의 가장자리에서 작동하는 큰 학습 속도에 의존하는 경우가 많습니다. 경험적으로 이 방식은 일반화 성능을 향상시키는 경우가 많지만 기본 메커니즘은 여전히 ​​잘 이해되지 않고 있습니다. 이 연구에서 우리는 확률론적 최적화 프로그램을 무작위 동적 시스템으로 표현합니다.Training modern neural networks often relies on large learning rates, operating at the edge of stability, where the optimization dynamics exhibit oscillatory and chaotic behavior. Empirically, this regime often yields improved generalization performance, yet the underlying mechanism remains poorly u

UniT: 인간 대 인간형 정책 학습 및 세계 모델링을 위한 통합된 물리적 언어를 향하여UniT: Toward a Unified Physical Language for Human-to-Humanoid Policy Learning and World Modeling

휴머노이드 기반 모델의 확장은 로봇 데이터의 부족으로 인해 병목 현상이 발생합니다. 대규모 자기중심적 인간 데이터는 확장 가능한 대안을 제공하지만, 신체 간 틈을 연결하는 것은 운동학적 불일치로 인해 근본적인 과제로 남아 있습니다. 인간 대 인간형을 위한 통일된 물리적 언어를 구축하는 프레임워크인 UniT(Unified Latent Action Tokenizer via Visual Anchoring)를 소개합니다.Scaling humanoid foundation models is bottlenecked by the scarcity of robotic data. While massive egocentric human data offers a scalable alternative, bridging the cross-embodiment chasm remains a fundamental challenge due to kinematic mismatches. We introduce UniT (Unified Latent Action Tokenizer v

FASTER: Fast RL을 위한 가치 기반 샘플링FASTER: Value-Guided Sampling for Fast RL

오늘날 가장 성능이 뛰어난 강화 학습 알고리즘 중 일부는 여러 동작 후보를 샘플링하고 가장 좋은 것을 선택하는 등의 테스트 시간 확장 방법을 사용하기 때문에 엄청나게 비쌀 수 있습니다. 본 연구에서는 성능 차이를 추적하여 계산 비용 없이 확산 기반 정책의 샘플링 기반 테스트 시간 확장의 이점을 얻을 수 있는 방법인 FASTER를 제안합니다.Some of the most performant reinforcement learning algorithms today can be prohibitively expensive as they use test-time scaling methods such as sampling multiple action candidates and selecting the best one. In this work, we propose FASTER, a method for getting the benefits of sampling-based test-t

VLA Foundry: 비전-언어-행동 모델 훈련을 위한 통합 프레임워크VLA Foundry: A Unified Framework for Training Vision-Language-Action Models

LLM, VLM 및 VLA 교육을 단일 코드베이스로 통합하는 오픈 소스 프레임워크인 VLA Foundry를 소개합니다. 대부분의 오픈 소스 VLA 노력은 작업 훈련 단계를 전문으로 하며 종종 호환되지 않는 사전 훈련 파이프라인을 함께 연결합니다. 대신 VLA Foundry는 언어 사전 훈련부터 작업 전문가 미세 조정에 이르기까지 엔드투엔드 제어 기능을 갖춘 공유 교육 스택을 제공합니다. VLA Foundry는 봇을 지원합니다We present VLA Foundry, an open-source framework that unifies LLM, VLM, and VLA training in a single codebase. Most open-source VLA efforts specialize on the action training stage, often stitching together incompatible pretraining pipelines. VLA Foundry instead provides a shared training stack with

비전 변환기에 대한 적대적 훈련의 양성 과적합Benign Overfitting in Adversarial Training for Vision Transformers

광범위한 비전 작업에서 ViT(Vision Transformer)의 놀라운 성공에도 불구하고 최근 연구에 따르면 CNN(Convolutional Neural Network)과 마찬가지로 적대적 사례에 여전히 취약한 것으로 나타났습니다. 일반적인 경험적 방어 전략은 적대적 훈련이지만 ViT의 견고성에 대한 이론적 토대는 아직 탐구되지 않은 상태로 남아 있습니다. 이번 작품에서 우리는Despite the remarkable success of Vision Transformers (ViTs) across a wide range of vision tasks, recent studies have revealed that they remain vulnerable to adversarial examples, much like Convolutional Neural Networks (CNNs). A common empirical defense strategy is adversarial training, yet the the

적응형 MSD 분할: 편향된 연속 속성에 대한 C4.5 및 랜덤 포레스트 향상Adaptive MSD-Splitting: Enhancing C4.5 and Random Forests for Skewed Continuous Attributes

연속적인 수치 속성의 이산화는 특히 데이터세트 차원 규모가 커짐에 따라 의사결정 트리 유도 시 지속적인 계산 병목 현상으로 남아 있습니다. C4.5 알고리즘의 효율성과 정확성을 획기적으로 향상시키기 위해 경험적 평균과 표준 편차를 사용하여 연속 데이터를 분류하는 최근 제안된 MSD 분할 기술을 기반으로 합니다.The discretization of continuous numerical attributes remains a persistent computational bottleneck in the induction of decision trees, particularly as dataset dimensions scale. Building upon the recently proposed MSD-Splitting technique -- which bins continuous data using the empirical mean and sta

클로드는 또 다른 초능력을 얻었습니다...Claude just got another superpower...

Google의 세계적 수준의 인프라(https://cloud.run)에서 모든 코드를 실행하세요. 매달 2백만 건의 무료 요청을 받으세요 Claude Design은 Claude Code 이후 Anthropic의 가장 파괴적인 도구가 될 수 있습니다. 하지만 새로운 Opus 4.7 기반 플랫폼이 실제로 설익은 Figma 와이어프레임을 프로덕션 준비 UI로 바꿀 수 있을까요? 실행해 봅시다. #코딩 #프로그래밍 🔖 다루는 주제 - 클로드 디자인이란 무엇인가 - 클로드 디자인 vs 그림Run any code on Google’s world-class infrastructure - https://cloud.run. Get 2 million free requests per month Claude Design could be Anthropic's most disruptive tool since Claude Code. But can their new Opus 4.7 powered platform really turn your half-baked Figma wireframe into a production rea

Claude Opus 4.7 - 퍼포먼스와 드라마의 새로운 개척Claude Opus 4.7 - A New Frontier, in Performance … and Drama

Claude Opus 4.7이 출시되었지만 모든 헤드라인 뒤에는 더 깊은 이야기가 숨겨져 있습니다. 벤치마크의 노다지에서부터 미국 역사상 가장 큰 메가 프로젝트 중 하나의 결실 보기, 은밀한 Mythos 면책 조항, Anthropic의 컴퓨팅 제한 인정 및 Opus 4.7의 낮은 성능 강제에 이르기까지. 새로운 모델이 Gemini보다 뒤처졌지만 GPT 5.4보다 앞서는 이유와 일부 사용자가 Anthropic에 분노하는 이유Claude Opus 4.7 just dropped, but behind every headline lies a deeper story. From a bonanza of benchmarks, to seeing the fruits of one of the biggest mega-projects in US history, to sneaky Mythos disclaimers, to Anthropic admitting compute restraints and, forcing lower capability of Opus 4.7. Where

DeepMind의 새로운 AI: 인류에게 주는 선물DeepMind’s New AI: A Gift To Humanity

❤️ 여기에서 Lambda를 확인하고 GPU 클라우드에 가입하세요: https://lambda.ai/papers 링크: https://deepmind.google/models/gemma/gemma-4/ https://ai.google.dev/gemma/docs/core/model_card_4 Matt Mireles와 함께하는 미세 조정: https://x.com/mattmireles/status/2041606508220489786 기타 출처: https://x.com/googlegemma/status/20412560428821056❤️ Check out Lambda here and sign up for their GPU Cloud: https://lambda.ai/papers Links: https://deepmind.google/models/gemma/gemma-4/ https://ai.google.dev/gemma/docs/core/model_card_4 Fine tuning with Matt Mireles: https://x.com/mattmireles/status/2041606508220489786 Other sources: https://x.com/

수백만 개의 WordPress 사이트가 방금 해킹당했습니다... 또다시Millions of WordPress sites just got hacked... again

Warp는 터미널에서 탄생한 에이전트 개발 환경입니다. 지금 → https://go.warp.dev/fireship에서 Warp를 무료로 다운로드하세요. 누군가가 엄청난 양의 WordPress 플러그인 컬렉션을 구입하는 데 10만 달러를 지출하고 모든 플러그인에 백도어를 설치했습니다. 당연히 CloudFlare는 플러그인 보안을 영원히 수정하겠다고 약속하는 엉뚱한 WP 대안인 EmDash를 사용했습니다. #코딩 #프로그래밍 #워드프레스 🔖 TopWarp is the agentic development environment born out of the terminal. Download Warp for free today at → https://go.warp.dev/fireship Someone spent $100k buying a massive collection of WordPress plugins and planted a backdoor in all of them. Naturally, CloudFlare stepped in with EmDash: a slop-forked