🤖 모델 & 제품 (15건)
Cisco와 OpenAI는 Codex를 통해 엔터프라이즈 엔지니어링을 재정의합니다.
Cisco와 OpenAI는 Codex를 통해 엔터프라이즈 엔지니어링을 재정의하여 Cisco가 AI 기반 개발을 확장하고 AI 방어 작업을 가속화하며 결함 수정을 자동화하도록 돕습니다.
Codex를 사용하여 자기 개선 세무 대리인 구축
OpenAI, Thrive 및 Crete가 어떻게 Codex를 사용하여 자체 개선 세무 대리인을 구축하여 신고를 자동화하고 정확성을 개선하며 워크플로를 가속화했는지 알아보세요.
GPT-5.5로 오픈 소스를 구축하는 데 Warp가 큰 투자를 했습니다.
Warp는 GPT-5.5 및 OpenAI 모델을 사용하여 로컬, 클라우드 및 오픈 소스 개발 워크플로 전반에서 코딩 에이전트를 조정합니다.
2026년 선거 정보 및 보호 조치
세계 선거를 앞두고 우리는 사람들의 정보 접근을 돕고, 사이버 방어자를 지원하며, AI 투명성을 높이고 있습니다.
OpenAI, Grupo Folha 및 Grupo UOL, 전략적 콘텐츠 파트너십 발표
OpenAI는 Grupo Folha 및 Grupo UOL과 협력하여 신뢰할 수 있는 브라질 저널리즘을 ChatGPT에 제공하고 귀속성과 투명성을 갖춘 뉴스에 대한 액세스를 확대합니다.
Virgin Atlantic이 Codex를 통해 더욱 빠르게 배송하는 방법
Virgin Atlantic이 Codex를 사용하여 고정된 휴가 여행 마감일에 개선된 모바일 앱을 출시하여 거의 전체 단위 테스트 범위에 도달하고 P1 결함 제로에 도달한 방법입니다.
🌎 업계 동향 (66건)
Google의 AI가 Google(또는 다른 이름)의 철자를 입력할 수 없는 이유
구글은 또다시 당혹감을 느끼고 있다.
AI와 대화하는 것이 지겨워요
해커뉴스 (1830포인트, 894댓글)
Google이 사람들이 AI 모드를 좋아한다고 말한 후 DuckDuckGo 검색 방문자가 28% 증가했습니다.
해커뉴스(650포인트, 댓글 328개)
내 생각에는 Anthropic과 OpenAI가 제품 시장 적합성을 찾은 것 같습니다.
해커뉴스(618포인트, 765댓글)
YouTube, AI 생성 동영상에 자동으로 라벨 지정
해커뉴스 (507포인트, 302댓글)
자체 AI 모델 훈련
해커 뉴스 (192포인트, 131댓글)
📚 논문 & 연구 (83건)
채용의 알고리즘 단일문화
많은 고용주는 소수의 알고리즘 공급업체가 구축한 알고리즘을 사용하여 구직자를 선별합니다. 우리는 알고리즘의 단일문화로 인해 동일한 개인과 동일한 인종 집단의 구성원이 거부당하게 된다고 가정합니다. 우리는 동일한 공급업체가 구축한 알고리즘으로 모든 지원서를 심사하는 400만 개의 지원서를 제출하는 300만 명의 지원자에 대한 새로운 데이터 세트를 획득하고 분석합니다.
MUSE-Autoskill: 스킬 생성, 기억, 관리 및 평가를 통해 스스로 진화하는 에이전트
LLM(대형 언어 모델) 에이전트는 재사용 가능한 기술을 사용하여 복잡한 작업을 해결합니다. 그러나 기존 기술 생성 접근 방식은 기술을 고립되고 정적인 아티팩트로 취급하여 재사용성, 신뢰성 및 장기적인 개선을 제한합니다. 에이전트가 작업 해결 능력을 지속적으로 향상시킬 수 있는 스킬 중심 에이전트 프레임워크인 MUSE-Autoskill Agent(Memory-Utilizing Skill Evolution)를 제안합니다.
LocateAnything: 병렬 상자 디코딩을 통한 빠르고 고품질 비전-언어 접지
VLM(비전 언어 모델)은 일반적으로 시각적 접지 및 감지를 좌표 토큰 생성 문제로 공식화하여 각 2D 상자를 대체로 독립적으로 학습되고 디코딩되는 여러 1D 토큰으로 직렬화합니다. 이러한 토큰별 디코딩은 상자 형상의 결합 구조와 일치하지 않으며 엄격한 순차적 생성으로 인해 실질적인 추론 병목 현상을 발생시킵니다. 락을 소개합니다
검색 에이전트 구성에 대한 자연어 쿼리
최신 검색 에이전트는 LLM, 검색기, 문서 수, 홉 수, 합성 전략 등 다양한 구성 선택 사항을 제공하며 각각 답변 품질과 서비스 비용을 모두 결정합니다. 오늘날 이러한 파이프라인은 일반적으로 워크로드당 한 번씩 수동으로 조정되므로 상당한 쿼리별 최적화가 이루어지지 않습니다. 우리는 문제를 공식화합니다: 자연어 쿼리와 정확성 또는 싹이 주어지면
제네시스: 자율 6G RAN 합성, 연구 및 테스트를 위해 AI 에이전트 활용
셀룰러 연구 및 개발(R&D)은 반복당 수개월의 수동 엔지니어링 작업을 소비하는 6가지 구조적 프로세스로 인해 제한됩니다. (i) 표준 또는 연구 논문의 새로운 기능을 생산 코드로 합성합니다. (ii) 적합성 및 상호 운용성 테스트; (iii) 현장 이상 및 다양한 배포 환경에 대한 강화; (iv) 네트워크 f의 데이터 기반 최적화
MobileMoE: 기기 내 전문가 혼합 확장
MoE(Mixture-of-Experts)는 천억 개의 매개변수 언어 모델을 위한 사실상의 아키텍처가 되었지만, 온디바이스 배포를 위한 수십억 미만 규모의 이점은 아직 대부분 탐구되지 않은 상태입니다. 이러한 격차를 줄이기 위해 우리는 10억 개 미만의 활성 매개변수(0.3~0.9B 활성 및 1.3~5.3B 총)를 갖춘 온디바이스 MoE 언어 모델 제품군인 MobileMoE를 제시합니다.
🎥 영상 & 튜토리얼
구글 딥마인드 CEO는 어려운 질문을 좋아한다
풀영상: https://youtu.be/huAwz_BR8WM #shorts
지금 당장 필요한 10가지 이상한 OSS 프로젝트
Hyperagent 추론 크레딧으로 $1,000 받기: https://www.hyperagent.com/fireship Founding 500에 신청하여 프로젝트에 대해 $20,000 받기: https://www.hyperagent.com 오늘의 비디오에서는 개발자를 긴급 상황에서 구해 주는 10개의 새로운 오픈 소스 프로젝트를 살펴보겠습니다. #coding #programming #coding #oss #opensource 🔖 다루는 주제 - Ratty 3D 터미널 https://ratty-term.org/ - TheyLive A
CEO Demis Hassabis와 함께하는 DeepMind의 미친 AI 혁신
초대해 주신 Google DeepMind에 감사드립니다. 🙏 ❤️ 여기에서 Lambda를 확인하고 GPU 클라우드에 가입하세요: https://lambda.ai/papers 우리 Patreon을 지원하고 싶다면: https://www.patreon.com/TwoMinutePapers 🙏 Two Minute Papers를 가능하게 해주신 관대하신 Patreon 지지자: Adam Bridges, Benji Rabhan, B Shang, Cameron Navor, Charles Ian Norman Venn, Christian Ahlin,
DeepSeek의 새로운 AI는 게임 체인저입니다
❤️ 여기에서 Lambda를 확인하고 GPU 클라우드에 가입하세요: https://lambda.ai/papers 📝 보고서는 여기에서 볼 수 있습니다: https://github.com/ailuntx/Thinking-with-Visual-Primitives https://huggingface.co/datasets/NodeLinker/deepseek-ai-Thinking-with-Visual-Primitives-deleted-repo/blob/main/Thinking_with_Visual_Primitives.pdf 우리 Patreon
Google의 AI 최종 게임이 여기에 있습니다… I/O 2026에서 놓친 모든 것
Emergent의 특수 에이전트를 병렬로 사용하여 풀 스택 애플리케이션 구축 - https://app.emergent.sh/?utm_shift=redirect&via=fireship Google I/O 2026에서 Sundar Pichai와 Demis Hassabis는 Gemini가 혈류의 미세 플라스틱과 같은 모든 제품 내부에 숨어 있는 Google의 '에이전트 Gemini 시대'에 대한 로드맵을 제시했습니다. 그런데 그들은 또 무엇을 발표했습니까? #코딩 #프로그래밍 #이동
AGI에 대한 두 가지 경쟁 베팅: Google I/O 하이라이트
올해 가장 큰 Google AI 추진, 더 큰 이야기는 무엇일까요? Google이 OpenAI나 Anthropic과 다른 길을 추구하는 이유는 무엇입니까? https://assembleai.com/aiexplained Gemini 3.5 플래시가 AI의 단기 미래에 어떤 의미를 갖나요? 또한 AI에 관한 도발적인 새 논문의 하이라이트, 놓쳤을 수 있는 8가지 주요 순간, 5시간 이상의 AI 실험실 인터뷰에서 얻은 신호도 포함됩니다. m 확인해 보세요