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두 가지 설정을 활성화하여 ARC-AGI-3 벤치마크 점수가 어떻게 3배나 높아졌습니까?How enabling two settings tripled our scores on the ARC-AGI-3 benchmark

두 가지 API 설정이 ARC-AGI-3에서 GPT-5.6 성능을 향상하고 추론을 유지하고 압축을 활성화하여 점수와 효율성을 높이는 방법입니다.How two API settings improved GPT-5.6 performance on ARC-AGI-3, boosting scores and efficiency by retaining reasoning and enabling compaction.

학술 연구원을 위한 ChatGPT를 통해 과학적 발견 가속화Accelerating scientific discovery with ChatGPT for Academic Researchers

OpenAI는 과학 연구, 협업 및 발견을 가속화하기 위해 100,000명의 학술 연구원에게 ChatGPT의 가장 진보된 AI 모델에 대한 무료 액세스를 제공합니다.OpenAI is giving 100,000 academic researchers free access to ChatGPT's most advanced AI models to accelerate scientific research, collaboration, and discovery.

GPT-5.6이 어떻게 프론티어 인텔리전스와 프론티어 효율성을 융합합니까?How GPT-5.6 fuses frontier intelligence with frontier efficiency

GPT-5.6은 모델, 추론, 에이전트 워크플로 전반에서 AI 효율성을 향상시켜 달러당 더 유용한 인텔리전스를 제공하도록 돕습니다.GPT-5.6 improves AI efficiency across models, inference, and agentic workflows, helping deliver more useful intelligence per dollar.

에이전트 AI 시대의 과학 컴퓨팅Scientific computing in the age of agentic AI

새로운 현장 보고서는 과학자들이 AI 코딩 에이전트를 사용하여 과학 컴퓨팅을 현대화하고 유전체학 및 그 이상 분야의 소프트웨어 개발 및 발견을 가속화하는 방법을 보여줍니다.A new field report shows how scientists use AI coding agents to modernize scientific computing, accelerating software development and discovery in genomics and beyond.

Gemini API 관리 에이전트: 3.6 플래시, 후크 등Gemini API Managed Agents: 3.6 Flash, hooks, and more

관리형 에이전트 Gemini 3.6 플래시, 후크 및 트리거Managed Agents Gemini 3.6 Flash, Hooks and Triggers

검색의 AI 모드가 현실 세계를 즐기는 데 도움이 되는 5가지 방법5 ways AI Mode in Search helps you enjoy the real world

테니스나 게임과 같은 재미있는 활동과 관련된 항목으로 둘러싸인 푸른 잔디 위의 흰색 원 안에 검은색 돋보기 그림Illustration of a black magnifying glass in a white circle on green grass surrounded by items related to fun activities like tennis and games

Microsoft는 그 어느 때보다 OpenAI, Anthropic과 공개적으로 경쟁하고 있습니다.Microsoft is openly competing with OpenAI, Anthropic more than ever

마이크로소프트는 수요일 자체 개발한 AI 모델, 하네스, 심지어 Mythos 경쟁사까지 발표하며 월스트리트에 지속적인 성장 계획을 밝혔습니다.Microsoft pitched its own homegrown AI models, harnesses, and even a Mythos competitor on Wednesday, telling Wall Street it plans for continued growth.

마크 주커버그(Mark Zuckerberg)는 5년 안에 수십억 명의 사람들이 개인 AI 에이전트를 갖게 될 것이라고 예측합니다.Mark Zuckerberg predicts that billions of people will have personal AI agents in five years

Meta가 AI 인프라와 에이전트에 수십억 달러를 투자함에 따라 Zuckerberg는 그 대가가 그만한 가치가 있을 것이라고 투자자들을 설득하기 위해 노력하고 있습니다.As Meta pours billions into AI infrastructure and agents, Zuckerberg is working to convince investors that the payoff will be worth the price.

문서 기반 AI 웜은 Copilot for Word를 통해 자체 전파될 수 있습니다.Document-borne AI worms can self-propagate through Copilot for Word

해커뉴스(339포인트, 댓글 256개)Hacker News (339 points, 256 comments)

AI 분야 최고의 스타트업은 연구 결과를 거의 발표하지 않습니다.AI's top startups are barely publishing their research

해커뉴스 (164포인트, 95댓글)Hacker News (164 points, 95 comments)

물리적 AI를 위한 GPT-5.6과 Claude Fable 5 중 어느 것이 가장 성능이 좋습니까?GPT-5.6 vs. Claude Fable 5 for Physical AI, which performs best?

해커뉴스 (85점, 댓글 18개)Hacker News (85 points, 18 comments)

지능의 상품화: 좋은 것, 나쁜 것, 추악한 순환형 AI 거래Commodification of Intelligence: Good, Bad, and Ugly Circular AI Deals

해커뉴스 (54포인트, 28댓글)Hacker News (54 points, 28 comments)

배턴 통과: 궤적 릴레이 기반 정책 증류Pass the Baton: Trajectory-Relayed On-Policy Distillation

OPD(On-policy distillation)는 학생 자신의 궤적에 토큰 수준 감독을 기반으로 하지만 접두사 실패로 어려움을 겪습니다. 일단 학생이 잘못된 추론 방향을 선택하면 모든 후속 세대가 이 편차를 기반으로 구축되어 신뢰할 수 없는 감독과 낭비 계산을 유도하는 잘못된 방향의 연속을 생성합니다. 우리는 실패한 접두사 w에 대한 교사-학생 연속 비대칭을 식별합니다.On-policy distillation (OPD) grounds token-level supervision in the student's own trajectory, yet suffers from prefix failure: once the student commits to a wrong reasoning direction, all subsequent generation builds on this deviation, producing misdirected continuations that elicit unreliable

$π\mathbf{R}^2$: 반응형 실시간 흐름 정책$π\mathbf{R}^2$: Reactive Real-time Flow Policies

일반 조작 정책은 사전 훈련된 대형 백본을 기반으로 구축된 작업 청킹 흐름 정책의 형태를 점점 더 많이 취하고 있습니다. 이러한 청크는 개방형 루프로 실행되므로 정책은 실행 중간에 도착하는 감각 입력에 반응할 수 없어 \emph{반응성}이 희생됩니다. 더 자주 재계획하면 복원할 수 있지만 인식-실행 파이프라인(큰 백본과 여러 노이즈 제거 단계)이 너무 느립니다.Generalist manipulation policies increasingly take the form of action-chunking flow policies built on large pretrained backbones. Such chunks run open-loop, so the policy cannot react to sensory input arriving mid-execution, sacrificing \emph{reactivity}. Replanning more often would restore it, but

데스크탑-델타 벤치: 컴퓨터 사용 모델이 데스크탑 GUI 전환을 이해합니까?Desktop-Delta Bench: Do Computer-Use Models Understand Desktop GUI Transitions?

CUA(컴퓨터 사용 에이전트)는 점점 더 장기적인 작업을 완료하기 위해 데스크탑 GUI를 통해 작동합니다. 현재 벤치마크는 주로 최종 작업 성공 또는 단일 프레임 접지를 측정합니다. 모델이 오래된 관찰을 거부하고, 진행 상황을 확인하고, 실패로부터 복구하는 데 중요한 행동에 의해 생성된 인과적이고 작업 관련 전환을 재구성할 수 있는지 여부도 분리하지 않습니다. 이건 어렵거든요Computer-use agents (CUAs) increasingly act through desktop GUIs to complete long-horizon tasks. Current benchmarks primarily measure end-task success or single-frame grounding. Neither isolates whether a model can reconstruct the causal, task-relevant transition produced by an action- crucial for r

이상적인 AI 경주 실험에서 뒤쳐지면 안전하지 않은 개발이 이루어집니다.Falling Behind Drives Unsafe Development in an Idealised AI Race Experiment

기술 경쟁은 속도와 안전 사이에 긴장감을 조성합니다. 위험한 개발이 해로울 때에도 행위자는 경쟁사보다 빠르게 움직여 이익을 얻을 수 있습니다. 이는 인공 지능(AI)에 대한 논쟁에서 두드러지며, 경쟁 압력이 더 위험하고 안전을 덜 고려하는 개발을 장려해야 한다고 종종 주장됩니다. 우리는 이상적인 AI 경주를 기반으로 한 프레임화된 행동 실험을 사용하여 이를 연구합니다.Technological races create tension between speed and safety: actors may gain by moving faster than competitors, even when risky development is harmful. This is prominent in debates about artificial intelligence (AI), where competitive pressure is often argued to incentivise riskier, less safety-cons

CHARM: 제로샷 전송을 위한 계층적 컨텍스트 모델링을 갖춘 다중 모드 그래프 기반 모델CHARM: A Multimodal Graph Foundation Model with Hierarchical Context Modeling for Zero-Shot Transfer

그래프 기반 모델(GFM)은 그래프 도메인과 작업 전반에 걸쳐 지식을 전달하기 위한 유망한 패러다임으로 등장했습니다. 실제 그래프는 노드를 텍스트, 이미지 및 기타 양식과 연결하므로 복잡한 엔터티 및 관계를 나타내는 데 다중 모드 그래프가 필수적입니다. 더욱이 모든 새로운 그래프 도메인에 대해 레이블을 수집하고 모델을 조정하는 것은 비용이 많이 들고 종종 실행 불가능합니다.Graph foundation models (GFMs) have emerged as a promising paradigm for transferring knowledge across graph domains and tasks. Real-world graphs associate nodes with text, images, and other modalities, making multimodal graphs essential for representing complex entities and relations. Moreover, coll

MDTransformer: 역설계된 코히런트 크로스바를 갖춘 모드 분할 광 변압기 가속기의 하드웨어-소프트웨어 공동 설계MDTransformer: A Hardware-Software Co-Design of Mode-Division Photonic Transformer Accelerator with Inverse-Designed Coherent Crossbar

최근 광자 변환기 가속기(PTA)는 변환기 추론을 가속화하기 위해 전자 가속기에 비해 상당한 속도 향상과 에너지 효율성 향상을 성공적으로 달성했습니다. 그러나 최첨단 기술은 능동 위상 천이기 구성 요소로 인해 값비싼 다파장 광 생성과 대형 내적 장치에 의존하므로 접근 방식이 비효율적이고 비실용적입니다.Recently, photonic transformer accelerators (PTAs) have successfully achieved significant speedup and energy efficiency improvements over electronic accelerators for expediting Transformer inference. However, state-of-the-art rely on expensive multi-wavelength light generation and large dot-product

Kimi K3가 AI의 경제학을 깨뜨렸습니다.Kimi K3 Just Broke The Economics Of AI

❤️ 여기에서 Lambda를 확인하고 GPU 클라우드에 가입하세요: https://lambda.ai/papers 📝 보고서는 여기에서 볼 수 있습니다: https://arxiv.org/abs/2607.24653 Kimi K3 사용해 보기(사용 가능 여부에 따라 다름): https://www.kimi.com/ 링크: https://macos27.kimi.page/ https://x.com/mweinbach/status/2077878247920951400 https://x.com/intheworldofai/status/207783891❤️ Check out Lambda here and sign up for their GPU Cloud: https://lambda.ai/papers 📝 The paper is available here: https://arxiv.org/abs/2607.24653 Try Kimi K3 (subject to availability): https://www.kimi.com/ Links: https://macos27.kimi.page/ https://x.com/mweinbach/status/2077878247920951400 https:/

Anthropic이 방금 인디 해커를 죽였나요...?Did Anthropic just kill the indie hacker...?

무료로 Blacksmith를 사용해 GitHub Actions를 2배 더 빠르게 실행하세요. - https://www.blacksmith.sh/ Anthropic이 방금 Opus 5를 출시했고 인디 해커의 꿈이 무너질 수도 있습니다. 자세히 살펴보겠습니다. #coding #programming 더 많은 Fireship을 원하시나요? 🗞️ 뉴스레터: https://bytes.dev 🧠 강좌: https://fireship.devTry Blacksmith for free to run your GitHub Actions 2x faster - https://www.blacksmith.sh/ Anthropic just dropped Opus 5 and it may be killing the indie hacker dream. Let's dive in. #coding #programming Want more Fireship? 🗞️ Newsletter: https://bytes.dev 🧠 Courses: https://fireship.dev

역사상 가장 흥미로운 '해킹'…The most interesting "hack" in history...

철도는 무엇이든 배포하는 가장 쉬운 방법입니다. $20 무료 크레딧 받기 - https://railway.com/?referralCode=fireship 지난주 Hugging Face가 해킹당했습니다. 이번 영상에서는 그 사람이 누구인지, 무엇을 원했는지 알아보겠습니다. #coding #programming 더 많은 Fireship을 원하시나요? 🗞️ 뉴스레터: https://bytes.dev 🧠 강좌: https://fireship.devRailway is the easiest way to deploy anything. Get $20 in free credits - https://railway.com/?referralCode=fireship Last week Hugging Face was hacked. In this video, we'll break down who it was and what they wanted. #coding #programming Want more Fireship? 🗞️ Newsletter: https://bytes.dev 🧠 Cou

GPT-6가 로그로 변한다? HuggingFace 사건, Sans HypeGPT-6 Goes Rogue? The HuggingFace Incident, Sans Hype

GPT-6으로 불릴 가능성이 매우 높은 아직 출시되지 않은 내부 OpenAI 모델은 자동으로 샌드박스에서 벗어나 HuggingFace에 침입하여 벤치마크 프롬프트에서 더 높은 점수를 얻을 수 있었습니다. 이 동영상에는 여러분이 놓쳤을 수도 있는 세부 정보, 일반인 비유, 이것이 정말로 참신한지 여부 등이 포함되어 있습니다. Patreon에 대한 수십 개의 독점 동영상(9달러!): https://www.patreon.com/AI설명 장: 00:00 -An unreleased internal OpenAI model, very likely to be called GPT-6, was able to autonomously break out of its sandbox AND break into HuggingFace, just to score higher on a benchmark prompt. This video has the details you may have missed, a layperson analogy, whether this is truly novel, and more… D

개방형 AI가 2조 8천억 개의 매개변수를 달성했습니다…Open-weight AI just hit 2.8 trillion parameters…

에이전트가 만족스러운 UI를 디자인할 수 있도록 Mobbin Pro 20% 할인을 받으세요. - https://mobbin.com/fireship Moonshot은 방금 2조 8천억 매개변수의 개방형 괴물인 Kimi K3를 출시했습니다. 그것은 과대 광고에 부응합니까? 그것을 분석해 봅시다. #coding #programming 더 많은 Fireship을 원하시나요? 🗞️ 뉴스레터: https://bytes.dev 🧠 강좌: https://fireship.devGet 20% off Mobbin Pro to help your agent design UIs that don't suck - https://mobbin.com/fireship Moonshot just released Kimi K3, a 2.8 trillion parameter open-weight monster. Does it live up to the hype? Let's break it down. #coding #programming Want more Fireship? 🗞️ Newsletter: https:/