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연산 능력은 가장 높지만 진전 속도는 가장 느림: 바이트의 대규모 모델, 경주형 평가 체계에 갇히다

기존의 ‘경마+단기 성과 평가’ 방식은 더 이상 지속하기 어려워졌다.

대규모 언어 모델에서 세계 모델로의 발전

옌더리, 텐센트의 수석 전문가 LLM은 확률 모델이며, 인과관계를 이해하지 못합니다. 대규모 언어 모델(LLM)은 언어를 실제로 이해하는 것이 아니라 다음 토큰을 예측하는 데 그칩니다. 이는 지루한 ‘글자 연속하기’ 기계와 같아서 한 단계씩 나아가며 그때그때 계산할 뿐, 되돌아가지 않습니다. 본질적으로 LLM은 확률 모델로서, 통계적 동시 발생 구조 속에서 ‘무엇이 자주 무엇과 함께 나타나는지’를 학습하고, ‘대체로 그렇다’는 결과를 출력할 뿐 ‘왜 그런지’는 이해하지 못합니다…

공모 설명서를 살펴보니, 마침내 앤트로픽이 왜 사용자를 신경 쓰지 않는지 알게 되었습니다.

큰 것이 드디어 왔다. 10월 26일, 앤트로픽은 미국 증권거래위원회에 S-1 상장 신청서를 공식 제출하며 나스닥 글로벌 엘리트 시장에 상장할 준비를 하고 있다. 주식 코드는 ANT로 정해졌다. 언론 보도에 따르면, 이 회사의 기업 가치는 이미 1조 5천억 달러에서 2조 달러 사이로 거론되고 있으며, 공모가 범위는 아직 공개되지 않았다. 24시간 만에 300여 페이지에 달하는 이 상장 신청서는 기술계와 금융계에서 뒤집혀 읽힐 정도로 화제를 모았다. 가장 눈길을 끄는 몇 가지 수치는 이미 모두가 확인했을 것이다: 2026년 상반기 매출은 162.86억 달러로, 지난해 동기에는 겨우 11.63억 달러에 불과했다; 2분기에는 9.74억 달러의 영업이익을 기록하며 회사 역사상 최초로 영업 흑자를 달성했다. 한편, 대차대조표상의 순손실 규모는 무려 807억 달러에 달하는데, 그 대부분은 723.88억 달러에 달하는 전환사채·파생상품 부채 및 SAFE의 공정가치 변동으로 인한 비현금성 회계비용이다. 그러나 이러한 월스트리트식 서사와는 별개로, 중국 내 개발자들과 일반 사용자들은 또 다른 이질감을 느끼고 있다. 중국 본토 이용자들 입장에서는 Claude가 현재 시장에서 계정이 가장 많이 차단되고, 리스크 관리가 가장 엄격하며, 사용하기에 가장 답답한 AI 제품 중 하나로 여겨진다. 대체 왜 최고 수준의 대규모 언어모델을 개발한 회사가 일반 개인 사용자들에게는 이렇게까지 냉담하게 다가오는 걸까? 상장 신청서의 재무 주석과 위험 경고 부분을 뒤져보면, 그 해답은 사실 회계 장부 속에 이미 적혀 있다. 앤트로픽의 사업 지형에서 개인 사용자가 실제로 기여하는 현금은 매우 미미한 비중을 차지한다. 01 개인 사용자의 비중은 20%에도 못 미친다 회사가 진정으로 누구를 중요시하는지 파악하려면, 가장 직접적인 방법은 그 회사의 매출 구성표를 살펴보는 것이다. 상장 신청서의 재무 주석 2에 따르면, 앤트로픽은 매출을 크게 두 가지로 구분한다. 하나는 사용량 기반 과금 매출이고, 다른 하나는 구독 매출이다. 이 두 수치를 비교하면 극명한 차이가 드러난다. 2025년 전체 기준으로, 사용량 기반 과금 매출은 37.96억 달러였고, 구독 매출은 7.89억 달러에 불과해 비율은 약 83% 대 17%였다. 2026년 상반기에는 사용량 기반 과금 매출이 130.64억 달러로 치솟았고, 구독 매출은 32.22억 달러로, 전자는 여전히 약 80%를 차지하는 반면 구독 매출은 약 20%에 그쳤다. 더욱 중요한 세부 사항은 구독 매출의 구성 안에 숨어 있다. 이 20% 가운데에는 개인 사용자의 Cl

Manus가 방금 조용히 자신의 2.0 선언을 발표했습니다

10월 26일, Manus의 공동창업자이자 제품 파트너인 장타오(온라인 닉네임 HideCloud)는 최근 자신의 공식 계정 ‘잠운사유’에 ‘Manus로 Manus를 개조하다’라는 제목의 장문을 게시했다. 글의 서두에는 그에게 깊은 인상을 남긴 한 장면이 등장한다. 그는 엔지니어에게 몇 가지 요구사항과 버그를 전달한 뒤 잠시 후 진행 상황을 확인하니, 상대방의 컴퓨터에는 Codex와 Manus의 세션이 줄지어 열려 있었다. 무작위로 하나를 클릭해 보니, 입력된 내용은 바로 그가 방금 Slack에서 올린 요구사항 원문 그대로였고, 단 한 글자도 수정되지 않았다. 더욱 놀라운 점은, 해당 엔지니어가 당시 동시에 십여 개에서 이십여 개의 요구사항을 처리하고 있었다는 사실이다. 오늘날 Manus에서는 이러한 상황이 이미 일상이 되었다. 이 글은 정보량이 매우 많으며, 특히 기억해둘 만한 몇 가지 사항이 있다. Manus 내부에는 ‘Manus-mono’라는 통합 코드 입구가 마련되어 있고, AI가 이해할 수 있도록 작성된 설명서까지 함께 제공되어 있어, AI가 리포지토리 간의 전체적인 흐름을 파악할 수 있게 된다. 하나의 요구사항만으로도 한 사람이 모든 플랫폼의 구현을 완료할 수 있다. 모바일팀은 항상 단 7명으로 구성되어 있으며, 동시에 두 개의 제품과 네 개의 앱을 담당하고 있는데, 진행 상황은 웹버전과 거의 동기화된다. 모든 제품 매니저들이 Manus에 코드를 제출했고, 그중 약 절반은 스스로 요구사항을 완전히 개발해 서비스에 적용하기도 한다. 일부 매니저가 제출한 요구사항은 문서에서 벗어나 이미 영상으로 구현되기도 한다. 마케팅팀에는 ‘디지털 동료’가 생겨, 스스로 업무를 배치하고 프로젝트 진행 상황을 적극적으로 알리며, 팀 간 협업을 통해 기능 세부사항까지 명확히 파악하는 역할을 수행한다. 9월에는 회사의 AI 관련 지출이 1인당 평균 1만 달러를 넘어섰고, 소수의 인원은 한 달에 7~8만 달러를 사용하기도 했다. 장타오는 이에 대해 별도의 섹션을 할애해 외부의 의혹에 답했다. 글이 발표된 시점 또한 매우 미묘하다. 9월 말에는 Manus가 2.0 버전과 개인형 인공지능 애플리케이션 Cue를 출시했고, 10월 초에는 모회사인 ‘나비효과’가 5억 달러가 넘는 신규 투자 유치를 완료하며, 동시에 베이징에서 17개의 채용 공고를 내놓았다. 이러한 시점에서 볼 때, 이 글은 오히려 Manus 팀이 2.0 시대에 진입했음을 알리는 선언과도 같다. 여기서는 조직이 AI를 어떻게 활용해 발전해 나가는지를 다루고 있지만, 그 이면에는 이 회사의 제품 방향, 비용 체계, 그리고 인재 채용 기준까지 드러나 있다. 01 Manus 자체가 바로 2.0의 모델룸이다. 만약 당신이 글 속의 내부 실천 사례들과 Manus 2.0의 기능 목록을 비교해 본다면

Anthropic은 계속해서 “폭주”해야 한다

공모설명서에 따르면, 2026년 상반기 동안 회사는 매출액 162억 8,600만 달러를 기록해 전년 동기 대비 약 14배 증가했으며, 영업손실은 21억 3,500만 달러에서 6억 9,300만 달러로 축소됐다.

치위안 로봇의 5,000번째 제품이 출하되며, 대량 양산에서 상용화 검증으로 나아가고 있습니다.

10월 25일, 치위안 로봇의 5,000번째 개인용 로봇이 공식적으로 양산 라인을 떠났다. 지난 9월 20일 치위안 Q1과 T1 두 모델의 개인용 로봇을 출시한 지 한 달 만에 5,000대의 양산이 완료됨으로써, 치위안은 생산 능력 확대와 제조 시스템 및 공급망 간의 협업에서 단계적 성과를 거두었다. 아직 산업화 초기 단계에 있는 개인용 로봇 산업에서 5,000대라는 수치는 단순히 생산량 증가 이상의 의미를 갖는다. 이는 기업이 연구개발 단계에서 확보한 기술 역량을 복제 가능한 제조 역량으로 전환하고, 나아가 제품 배송, 사용자 경험, 소프트웨어 업데이트까지 연계하는 과정을 의미한다. 이는 개인용 로봇이 기술 탐구 단계에서 소비자 시장으로 진입하기 위한 핵심적인 전환점이자, 상업화 역량을 평가하는 중요한 지표이기도 하다. 인공지능이 디지털 세계에서 물리적 세계로 확장됨에 따라, 로봇 산업의 경쟁은 기술 시연 단계를 넘어 공학적 구현, 제품화, 그리고 상업화 역량으로까지 확대되고 있다. 이번 치위안의 대량 양산 실천은 개인용 로봇 산업화 과정을 관찰할 수 있는 구체적인 사례를 제공한다. 01 한 달 만에 0에서 5,000대로, 대량 생산 체계가 완성되다 “양산 라인이 가동된 이후, 0대에서 5,000대까지 안정적으로 양산 라인을 떠나기까지 단 1개월이 걸렸습니다.”라고 치위안 로봇의 공동 사장이자 중앙연구개발부 사장인 가오취안중은 밝혔다. 현재 치위안 로봇의 생산 라인에서는 약 2분 30초마다 한 대의 로봇이 완성되며, 일간 생산 능력은 초기 10여 대에서 200여 대로 크게 증가했다. 개인용 로봇의 경우, 대량 양산은 단순히 생산 라인을 늘리거나 조립 속도를 높이는 것만으로는 이루어지지 않는다. 로봇은 기계 구조, 동작 제어, 감지·상호작용, 지능형 알고리즘 등 다양한 시스템이 융합된 복잡한 제품으로서, 고도의 기능 구현뿐 아니라 대량 생산 과정에서도 조립 정밀도, 제품 일관성, 운용 신뢰성을 확보해야 한다. 따라서 대량 양산 역량을 평가할 때는 단순히 완성된 제품 수만을 따질 것이 아니라, 제조 시스템이 지속적인 생산을 뒷받침할 수 있는지, 품질 기준이 규모화된 복제에 적합한지, 공급망이 배송 수요를 원활히 맞출 수 있는지 등을 함께 검토해야 한다. 소개에 따르면, 이러한 각 요소를 중심으로 치위안 로봇은 생산 측면에서 공정 고도화, 품질 안정화, 자동화 조립 및 교정·시험을 통해 대량 생산의 일관성을 강화하고 있다. 공급망 측면에서는 협력업체들과 함께 원재료 자동 창고를 구축하고 반자동 조립 라인을 도입하며, 엔드투엔드 제조 IT 시스템을 구축해 생산 프로세스의 추적 가능성을 확보했다. 아울러 수백만 회에 달하는 와이어 하네스 굽힘 시험, 수십만 회의 관절 내구성 시험, 모듈 충격 저항 시험 등 다양한 검증 기준을 마련하여 장기간 사용 시 제품의 안정성을 높였다. 이들 역량은 모두 시제품 개발 단계에서 규모화된 제조로 이어지는 공학적 기반을 형성한다. 5,000대의 양산 완료는 여전히

사용자를 대신해 아이폰 폴더블 스크린을 선점하는 에이전트가, AI 시대 전자상거래의 모습을 새롭게 만들어가고 있다.

쇼피파이 AI의 거래 주문 수는 13배 증가했다. 10월 16일 이른 아침, 애플의 첫 번째 폴더블 스마트폰인 아이폰 듀오의 사전예약이 시작됐다. 가격은 1,999달러부터이며, 초기 생산량이 부족해 배송 일정이 얼마 지나지 않아 내년 1월로 연기됐다. 이번에 첫 출시 물량을 선점한 것은 단순히 화면 앞에 매달린 사람들만이 아니었다. 올해 에이전트는 아이폰 듀오 암시장에서 가장 강력한 ‘아버지’로 떠올랐다｜출처: 애플 MacRumors 포럼에서는 예약에 실패한 한 사용자가 분통을 터뜨렸고, 레딧에는 누군가 자신이 설정한 뮤즈 로봇이 순식간에 여러 대를 확보해 놓았다는 자랑이 올라왔다. 사람이 손을 대기도 전에 재고가 AI에 의해 이미 소진된 것이다. 뮤즈는 메타가 9월 8일 출시한 개인용 에이전트로, 출시 직후 미국 앱스토어 무료 앱 순위 1위에 오르며 다운로드 수가 곧바로 250만 건을 넘어섰다. 메타 측은 쇼핑이 뮤즈의 가장 주요한 활용 사례 중 하나라고 밝혔다. 아이폰 듀오 판매 개시를 전후해 뮤즈는 이 신형 기기에 맞춘 새 버전을 별도로 출시했으며, 업데이트 설명에는 채팅 내 쇼핑을 더욱 편리하게 만든다는 문구가 바로 뒤따랐다. AI가 사람을 대신해 쇼핑하는 일은 이제 발표장에서의 시연을 넘어 실제 물량 확보 현장으로까지 진입했다. 그러나 모든 상점이 이러한 새로운 고객들을 환영하는 것은 아니다. 9월 하순, 아마존은 뮤즈에 대한 접근을 차단하기 시작했다. 10월에 들어서는 머스크가 이끄는 그록 보트의 사용자들도 아마존에서 주문할 때 동일한 경고 문구를 마주하게 됐다. 무허가 AI 에이전트의 계속된 접근은 아마존 이용 약관을 위반하는 행위라는 것이다. 반면 다른 한 기업인 쇼피파이는 정반대의 길을 선택했다. 9월 21일, 쇼피파이 최고경영자 토비 뤼트케는 뮤즈와의 심층적 협력을 발표하며, 뮤즈가 쇼프 파이 결제 방식(Shop Pay)을 통해 모든 쇼피파이 스토어에서 결제를 완료할 수 있도록 했다. 그리고 쇼피파이의 실적 보고서는 이 길이 초창기부터 어떤 성과를 낳았는지를 보여준다. 올해 1분기, AI 검색을 통한 주문 수는 전년 동기 대비 거의 13배 증가했으며, AI가 유발한 스토어 트래픽은 8배 늘어났다. 한쪽에서는 문을 닫고, 다른 쪽에서는 문을 열고 있다. 점점 더 많은 구매 결정이 에이전트에게 맡겨지는 가운데, “에이전트를 들여보낼 것인지 말 것인지”가 과연…

OpenAI가 인류의 과학사를 다시 썼다! “왕의 가설”이 전 방위로 무너졌고, 30년간의 철칙인 ETH도 붕괴했다.

신지원 보도에 따르면, 정말로 인간 과학사가 오늘 밤 완전히 새로 쓰였습니다! 바로 방금, OpenAI가 단숨에 세 가지 획기적인 발표를 내놓으며, 내부 AI가 「기념비적」이라고 할 만한 세 가지 새로운 발견을 독자적으로 이뤄냈다고 공식 발표했습니다. 수학 분야에서는 모든 차원에서의 「국소적 매끄러움 추측」을 증명해, 수학계를 백 년 동안 괴롭혀 온 「카타야마 추측」을 완전히 종식시켰습니다. 컴퓨터 과학 분야에서는 학계를 거의 30년간 지배해 온 「지수 시간 가설」(ETH)을 반증했습니다. 이론물리학 분야에서는 4차원 양자색역학(QCD)과 순수...

네오클라우드라는 곧 무너질 듯한 벽을, 젠슨 황은 떠받치고 일론 머스크는 밀어낸다

황런쉰은 여전히 네오클라우드라는 벽을 지탱하려 애쓰고 있지만, 머스크는 이미 그 붕괴를 예언했다. AI 버블의 첫 번째 도미노 조각은 어쩌면 이들 기업들 사이에 숨어 있을지도 모른다. 10월 25일, 머스크는 X에서 다음과 같은 경고를 내렸다: 최근 몇 주 동안 채권 시장은 AI 데이터센터 외에 실질적인 수익이 없는 기업들에게 거의 자금을 제공하지 않고 있다. 그는 200여 개에 달하는 네오클라우드 기업들이 ‘구피급’(guppy-level)의 폐업과 통합을 맞게 될 것이며, 결국 소수의 기업만이 살아남을 수 있을 것이라고 전망했다. 그러나 불과 사흘 전, 엔비디아의 CEO 황런쉰은 거의 정반대의 판단을 내놓았다. 10월 22일, 황런쉰은 CNBC와의 인터뷰에서 네오클라우드의 컴퓨팅 파워 수요는 여전히 매우 강력하며, 실제로 이들의 성장을 제약하는 것은 운영자본 부족뿐이고, 자금 조달의 어려움도 결국 해결될 것이라고 단호히 주장했다. 두 사람 모두 AI 컴퓨팅 파워 수요를 긍정적으로 보고 있지만, 컴퓨팅 파워 임대 사업의 운영에 대해서는…

대규모 모델 시대, 과연 누가 그 ‘아이폰’처럼 바꾸지 않을 존재가 될 것인가?

AI 순위에서 1위는 바뀌지만, 사용자가 매일 이용하는 제품은 반드시 바뀌지 않습니다. 대규모 모델 간의 다음 경쟁은 단순히 누가 더 강력한 모델을 보유하느냐를 넘어, 한 번의 사용을 습관으로 만드는 데에 있습니다.

MiniMax M3.1Flash의 출시로 ‘문제 재출’ 의혹이 제기됨: 기존 문제에서는 높은 점수, 신규 문제에서는 작동 불능, 환각률 최대 92.8%

MiniMax는 2026년 10월 19일 저가형 대규모 언어 모델 M3.1Flash를 발표했으며, 종합 평가 점수는 42점이었다. 이 모델의 비용은 이전 세대에 비해 70% 감소했지만, 곧바로 ‘문제 답안 복사’ 의혹에 직면했다. AA에서 공개된 기존 문제에서는 거의 만점을 받았고, 문항을 재구성한 뒤에도 여전히 원래 답안을 제시했다는 것이다. 마오보스와 Binkg 등 평가자들은 이 모델의 신·구 문제 처리 능력 간 단절, 토큰 소모량 이상, 지식 테스트 시 환각 발생률이 무려 92.8%에 달한다는 점을 지적했다. 10월 23일 MiniMax는 모델 가중치를 오픈소스로 공개해 독립적인 검증을 가능하게 했으나, 문제 인식 메커니즘과 한·중·영 문장에 따른 응답 차이의 원인은 아직 명확히 밝혀지지 않았다.

추천 이유：해당 보도는 다수의 실측 결과(비잉크 제목 변경 실험, 필자 재현, AA와 플로틀리-밀라의 이중 평가 비교), 검증 가능한 데이터(토큰 수량, 가격, 정확도/환각률) 및 모델 행동의 모순점(영어는 오류·중국어는 정답, 구형 문제는 안정적·신형 문제는 붕괴)을 바탕으로 하며, 현재 대규모 언어모델 평가의 신뢰성 위기의 핵심 증상을 체계적으로 제시합니다: 높은 점수가 반드시 강력한 일반화 능력을 의미하는 것은 아니며, 저렴한 가격 우위와 실제 능력의 진정성 사이에 긴장이 존재합니다. 정보원은 티미디어가 공식적으로 배포한 심층 조사로, 원본 테스트 과정, 스크린샷 증거 및 타임스탬프를 포함하여 시의성과 세부 사항의 밀도 모두 우수합니다.

토큰 암거래로 얻던 막대한 이익은 끝났고, AI 중계 플랫폼은 과연 몇 가지 생존 방법을 남겨두고 있을까?

AI 중계소가 새로운 활로를 모색하고 있다.

SAP, 더 지능적이고 관리된 Joule 에이전트로 자율 기업 전략을 한층 더 추진합니다

SAP SE는 오늘 개발자를 위한 연례 TechEd 컨퍼런스에서 인공지능 혁신 제품군을 발표하며, Joule 어시스턴트 솔루션과 비즈니스 AI 플랫폼을 고도화했습니다. 여기에는 테이블형 데이터 기반 모델도 포함됩니다. Joule Work의 새로운 기능은 AI 에이전트가 더욱 효율적으로 작동하고 개방형 프로토콜과 상호운용성을 갖도록 지원합니다. 이와 관련해 모델 컨텍스트 프로토콜[…] SAP는 더 지능적이고 관리된 Joule 에이전트를 통해 자율적 기업 전략을 한층 더 추진하고 있습니다. 이 글은 SiliconANGLE에 처음 게재되었습니다.

기후 위기가 갈수록 절박해지고 있는데, AI는 축복인가 재앙인가?

AI의 에너지 소비는 기후 위기를 악화시키며, 반대로 기후 문제는 AI 자체의 대규모 발전에도 큰 영향을 미칠 가능성이 높습니다.

왼손에는 오픈소스 모델, 오른손에는 크리에이티브 에이전트를 갖춘 Hi3D의 AI 3D 후반전

저자｜신시아 편집｜정현 2026년의 AI 3D 분야는 미묘한 분수령에 서 있다. 1차 시장의 열기는 여전히 고조되고 있으며, 새로운 모델과 스타트업이 끊임없이 등장하고 있다. 단일 이미지로부터 3D를 생성하는 방식의 프론트엔드 렌더링 품질은 거의 현실과 구분하기 어려울 정도로 완성도를 갖추었다. 그러나 화려한 데모의 겉면을 벗겨 보면, 대부분의 생성 결과는 여전히 ‘회전대 전시’ 수준에 머물러 있다. 정교하게 제작된 캐릭터나 기계 모델이 조명 아래에서 천천히 회전하며, 비늘, 옷 주름, 금속의 음각까지 생생하게 표현된다. 하지만 이러한 세부 요소들이 게임 엔진의 애니메이션 설정, 산업 시뮬레이션, 그리고 3D 프린팅의 실제 생산 공정으로 넘어가면 곧바로 문제점이 드러난다. 구조적 파손, 뒷면 붕괴, 세부 부위의 접착, 메쉬의 편집 불가능 등 다양한 결함이 동시다발적으로 발생하며, 막대한 인력 보정 비용이 AI가 가져온 효율성 혜택을 모두 소진해 버린다. 이제는 프론트뷰의 사실성만으로 3D 품질을 판단할 수 없다는 것이 새로운 업계의 공감대가 되었다. AI 3D 경쟁은 ‘생성 가능 여부’를 두고 치열했던 전반기에서, 이제는 ‘실제 적용 가능성’을 놓고 치열한 후반기에 접어들었다. 바로 이 시점에서 선도 플레이어인 Hi3D가 두 가지 중요한 카드를 연달아 내놓았다. 생산 검증을 거친 Hi3D V1.0 기반을 공식 오픈소스로 공개하는 동시에, 크리에이터 중심의 Hi3D Agent를 출시했다. 이는 산업의 하부 구조와 연결되면서도, 실제 창작 워크플로우의 깊숙한 영역까지 심층적으로 통합하는 접근이다. 그에 앞서 설립된 지 3년도 채 되지 않은 이 회사는 이미 탄탄한 성과를 보여 왔다. 반년 만에 두 차례 연속으로 투자를 유치해 총액이 약 5,000만 달러에 달했으며, 샤오미의 레드시트 차이나, IDG 캐피탈, 메이퇀 롱주 등 굵직한 투자기관들이 대거 참여했다. 자사의 Hi3D 플랫폼은 120여 개 국가와 지역, 200만 명 이상의 크리에이터를 포괄하며, 투즈루 테크놀로지, xTool 등 주요 장비업체들과도 깊이 통합되어 있다. 희박 기하학 기술의 학문적 돌파부터 생산급 모델의 오픈소스 공개, 그리고 Agent 창작 시스템의 전주기적 통합에 이르기까지, Hi3D는 3D 생성의 후반기를 향한 진입권을 확보했다. 01 3D 생성, 과대평가된 데모와 과소평가된 생산 갭 단일 이미지로부터 3D를 생성하는 기술의 근본 논리는 태생적으로 시점 편향을 내포한다. ULIP, Uni3D 등의 지표가 거듭해서 경신되면서, 전면 위주로 전체보다는 일부를, 외관 위주로 내부 구조보다는 표면만을 중시하는 관행이 지난 몇 년간 이 분야의 공통된 모습이 되었다. 그러나 3D 자산의 본질은 회전 가능하고, 편집 및 가공이 가능한 입체 객체라는 점이다. 한 장의 캐릭터 이미지 속에는…

把15个国民级App接入灵光后，我造出了最舒适的国产Personal Agent

自从拿到蚂蚁灵光2.0这个Personal Agent的内测，它已经成为我的私人管家了。到现在，我已经通过Skill、MCP、GitHub项目或者内置的方式，把15个国民级App都接进去了。基本上我打开「帮我管」那一栏里，定时任务里会定时刷新值得关注的信息。灵光不是我用的第一个Personal Agent，前前后后一共测了12个，测到后面，我越来越觉...

vLLM 시맨틱 라우터, d3-ultra 출시: 27B 규모의 오픈형 멀티모달 의사결정 모델

vLLM 시맨틱 라우터가 27B 규모의 오픈 웨이트 멀티모달 의사결정 모델인 d3-ultra를 출시했습니다. 이 모델은 텍스트, 이미지 및 비디오를 한 번에 처리한 뒤 모든 답변에 대한 확률을 반환하며, 팀의 SR-Text 테스트에서 87.2점을 기록했습니다. 해당 게시물 “vLLM 시맨틱 라우터, 27B 규모의 오픈 멀티모달 의사결정 모델 d3-ultra 출시”는 MarkTechPost에 처음 게재되었습니다.

바이두, 수백 페이지 문서 파싱을 위한 무제한 OCR 2 오픈소스 출시

바이두는 MIT 라이선스를 적용한 3B 규모의 OCR 모델인 ‘Unlimited OCR 2’를 출시했으며, 이 모델은 한 번의 요청으로 수백 페이지에 달하는 문서를 처리할 수 있습니다. 해당 모델의 SR-SWA 주의 메커니즘은 단계별 디코딩 비용을 거의 일정하게 유지하며, MarathonDocBench에서 77.1점의 성능을 기록했습니다. 본 글은 ‘바이두, 수백 페이지 문서 파싱을 위한 Unlimited OCR 2 오픈소스화’라는 제목으로 MarkTechPost에 처음 게재되었습니다.

방금 GPT-6.1 Terra가 출시되었으며, 에이전트 시대의 업무 모델이 등장했습니다.

OpenAI가 또 한 번 대규모 모델의 가성비를 끌어올렸습니다. #아이판얼 공식 위챗 공식 계정인 아이판얼(위챗 계정: ifanr)을 팔로우해 주시면, 더 많은 흥미로운 콘텐츠를 가장 먼저 만나보실 수 있습니다.

왕의 추측이 AI에 의해 하룻밤 만에 클리어되었다

AI가 이미 차례로 답안을 제출하기 시작했지만, 인간은 채점조차 따라잡기 벅찰지도 모릅니다. #아이판의 공식 위챗 공중계정인 ‘아이판’(WeChat 계정명: ifanr)을 팔로우해 주시면, 더 많은 흥미로운 콘텐츠를 가장 먼저 만나보실 수 있습니다.