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i14는 30.28억 개의 파라미터를 갖는 Laplace 3B 모델을 출시했으며, Softmax 주의 메커니즘을 대체해 게이트 제어 선형 주의(GLA)를 채택했습니다. 이 모델은 추론 시 각 시퀀스의 재귀 상태 크기가 항상 29.5 MB로, 컨텍스트 길이와 무관합니다. 해당 모델은 AWS trn2.48xlarge 인스턴스 한 대(Trainium2 칩 16개 탑재)에서 훈련 및 서비스 검증을 완료했으며, 훈련 처리량은 초당 12만 토큰에 달하고, 서비스 처리량은 초당 11,544 출력 토큰(동시 실행 시퀀스 수 1,280)입니다. 모든 성능 데이터는 i14와 AWS GenAIIC 팀의 내부 실측 결과입니다.
Smartsheet는 범용 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 서버를 정식으로 출시했으며, 표준화된 프로토콜을 통해 AI 에이전트가 Smartsheet의 프로젝트 테이블, 행, 열, 자동화 등 구조화된 데이터를 읽고 쓸 수 있도록 지원합니다. 이 서비스는 AWS 생태계에 이미 도입되어 있으며, 비즈니스 사용자를 위한 Amazon Quick과 개발자를 위한 Kiro 두 가지 유형의 클라이언트 접속을 지원하여, 자연어 기반의 도구 간 작업 업데이트, 상태 동기화 및 상황 인식 기반 개발을 구현합니다.
AWS 팀은 Amazon SageMaker HyperPod에서 GPT-OSS-20B를 대상으로 다국어 추론 미세조정 실험을 수행했으며, LoRA 기반의 효율적 파라미터 미세조정을 적용했습니다. SFT는 영어·프랑스어·독일어·스페인어·이탈리아어 등 5개 언어에 대한 추론 정확도를 22%에서 100%로 끌어올렸지만, 답변 언어의 정확도는 62%에 그쳤습니다. GRPO는 이를 바탕으로 답변 언어 정확도를 70%까지 추가로 개선했으며, 추론 언어 성능에는 별다른 손상을 주지 않았습니다. 다만 이익의 정도는 언어마다 상이하여, 예를 들어 스페인어는 30%p 향상된 반면 이탈리아어는 20%p 하락했습니다. 실험 결과는 GRPO가 새로운 능력을 제로 상태에서 창출할 수 없으며, 기존에 간헐적으로 나타나던 행동만을 최적화할 수 있음을 분명히 보여줍니다.
AWS는 2026년 10월 26일에 에이전트 레지스트리 서비스의 전면적인 이용 가능을 발표했으며, 이 관리형 서비스는 하이브리드 의미론과 키워드 검색을 통해 런타임에 승인된 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 서버와 에이전트 간(A2A) 에이전트를 동적으로 발견하고 인스턴스화하며 실행함으로써, 하드코딩된 도구 통합을 대체하고 기업 수준의 AI 에이전트 규모화 편성에서 발생하는 병목 문제를 해결합니다.
블라드 미할체아, 패트릭 바움가르트너, 프랑크 델포르트 세 명의 베테랑 자바 챔피언이 프로덕션 환경과 오픈소스 프로젝트에서 GitHub Copilot을 활용한 실무 경험을 공유했습니다. 이들은 AI가 자동으로 코드를 생성하는 데 의존하기보다는, 인간이 주도하는 문제 정의, 컨텍스트 기반 고정, 반복적 검증 및 최종 책임 소재의 중요성을 강조했습니다.
구글 연구팀은 I/O 2026 컨퍼런스에서 과학적 발견, 기후 예측, 의료 및 엣지 컴퓨팅을 위한 일련의 AI 시스템을 집중적으로 발표했으며, 여기에는 다모드형 연구 보조 도구 Gemini for Science, 허리케인 경보를 지원하는 WeatherNext, 자율적으로 운영체제를 구축할 수 있는 에이전틱 플랫폼 Antigravity 2.0, 그리고 오픈소스 양자 칩 Willow 등이 포함된다. 이 모든 성과는 실험적 시연에 불과하며, 아직 독립적인 검증이나 규제 승인을 받지는 않았다.
구글 연구팀은 혁신적인 단일 라운드 격자 암호 집합 프로토콜과 신뢰할 수 있는 실행 환경(TEE)의 협업 검증을 통해, 단일 주체를 신뢰하지 않고도 데이터 집합을 수행할 수 있는 새로운 사적 분석 솔루션을 발표했습니다. 이를 통해 사용자의 데이터가 항상 기기 내에 머무르는 것을 보장하면서도, 집단 수준의 익명화된 인사이트를 확보할 수 있습니다.
